c = gps_ca_code(n*Tc, N, T0); % 生成 GPS L1 伪随机噪声码这段代码运行报错

这个错误提示表明你的代码中使用了一个名为“gps_ca_code”的函数，但是 MATLAB 没有找到这个函数的定义。这可能是因为你没有正确地定义该函数，或者没有将其添加到 MATLAB 的搜索路径中。

要解决这个问题，你需要确保你已经正确地定义了“gps_ca_code”函数，并且将其保存在与你的主程序文件相同的文件夹中。此外，你需要将 MATLAB 的当前路径设置为包含该文件夹的路径，或者将该文件夹添加到 MATLAB 的搜索路径中。

你可以尝试使用“addpath”命令将文件夹添加到 MATLAB 的搜索路径中。例如，如果你的“gps_ca_code”函数保存在名为“myfunctions”的文件夹中，你可以在 MATLAB 中输入以下命令：

addpath('myfunctions')

然后再次运行你的主程序，看看是否仍然会出现相同的错误。

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class EnhancedResidual(nn.Module): def init(self,in_c,out_c,fm_sz,net_type = 'ta'): super(EnhancedResidual,self).init() self.net_type = net_type self.conv1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = in_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(in_c), nn.ReLU(), ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 3,padding = 1), nn.BatchNorm2d(out_c), nn.ReLU(), ) self.botneck = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size = 2,stride = 2) if net_type == 'ta': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes = in_c,ratio = in_c) self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = in_c // 4,head_n = 4,fm_sz = fm_sz) elif net_type == 'sa': self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = out_c // 4,head_n = 4,fm_sz = fm_sz) elif net_type == 'cbam': self.spa = SpatialAttention() self.ca = ChannelAttention(in_planes = in_c,ratio = in_c) def forward(self,x): x0 = self.botneck(x) x = self.conv1(x) if self.net_type == 'sa': x = self.sa(x) #x = self.conv2(x) elif self.net_type == 'cbam': x = self.ca(x) * x x = self.spa(x) * x x = self.conv2(x) elif self.net_type == 'ta': x = self.ca(x) * x x = self.spa(x) * x x = self.sa(x) x = self.conv2(x) x = x + x0 x = self.pool(x) return x 改写为tensorflow形式

import tensorflow as tf

class EnhancedResidual(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, in_c, out_c, fm_sz, net_type='ta', **kwargs):
super(EnhancedResidual, self).__init__(**kwargs)
self.net_type = net_type
self.conv1 = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(filters=in_c, kernel_size=3, padding='same'),
tf.keras.layers.BatchNormalization(),
tf.keras.layers.ReLU()
])
self.conv2 = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=3, padding='same'),
tf.keras.layers.BatchNormalization(),
tf.keras.layers.ReLU(),
])
self.botneck = tf.keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1)
self.pool = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2)
if net_type == 'ta':
self.spa = SpatialAttention()
self.ca = ChannelAttention(in_planes=in_c, ratio=in_c)
self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c=in_c, out_c=in_c // 4, head_n=4, fm_sz=fm_sz)
elif net_type == 'sa':
self.sa = MultiHeadSelfAttention(in_c=in_c, out_c=out_c // 4, head_n=4, fm_sz=fm_sz)
elif net_type == 'cbam':
self.spa = SpatialAttention()
self.ca = ChannelAttention(in_planes=in_c, ratio=in_c)

def call(self, x):
x0 = self.botneck(x)
x = self.conv1(x)
if self.net_type == 'sa':
x = self.sa(x)
# x = self.conv2(x)
elif self.net_type == 'cbam':
x = self.ca(x) * x
x = self.spa(x) * x
x = self.conv2(x)
elif self.net_type == 'ta':
x = self.ca(x) * x
x = self.spa(x) * x
x = self.sa(x)
x = self.conv2(x)
x = x + x0
x = self.pool(x)
return x

这段代码讲解[M,~]= size(refs); y_ref_vector = reshape(refs',[M*ny,1]); % Built optimization problem that finds u such that (y-y_ref) minimized F = zeros(M*ny,nx); % Establish O F(1:ny,:) = C_d; for i=1:M-1 F(i*ny+1:(i+1)*ny,:) = F((i-1)*ny+1:i*ny,:)*A_d; end H_o = zeros(M*ny,nu); % Establish H: H_0 = D, H_k = CA^{k-1}B H_o(1:ny,:)=D_d; temp = B_d; for k=1:M-1 H_o(k*ny+1:(k+1)*ny,:)=C_d*temp; temp = A_d*temp; end H = zeros(M*ny,M*nu); for i=0:M-1 H(:,i*nu+1:(i+1)*nu) = H_o; H_o = [zeros(ny, nu); H_o(1:end-ny,:)]; end Q = diag(repmat([0.001,0.001,0.001,0,0,0],1,M)); R = 1.0e-4*eye(M*nu); u_ref_vector = quadprog(R+H'*Q*H,H'*Q'*(y_ref_vector-F*x0_quadcopter)); u_ref_vector=-u_ref_vector; u_ref = reshape(u_ref_vector,[nu,M])'; % Reshape the inputs as rowvectors for each time t [Y, T, x_ref] = lsim(sys,u_ref); % Simulation to get actual outputs and reference states x_ref_vector = reshape(x_ref',[M*nx,1]); close all

这段代码主要是为了建立一个最优化问题，以找到一组输入 $u$，使得系统输出 $y$ 能够最小化 $y-y_{ref}$，其中 $y_{ref}$ 是参考轨迹，$y$ 是系统的实际输出。以下是代码的具体讲解：

- 第一行代码计算参考轨迹矩阵 $refs$ 的大小，并将其转换为一个列向量 $y_{ref\_vector}$。
- 接下来的代码建立了一个最优化问题的目标函数 $F$，其中 $F_{1:ny,:}$ 是输出矩阵 $C_d$，而 $F_{i*ny+1:(i+1)*ny,:}$ 则是根据系统的动态方程递推计算得到的。
- 然后，代码建立了一个控制矩阵 $H$，其中 $H_{0:ny,:}$ 是输入矩阵 $D_d$，而 $H_{k*ny+1:(k+1)*ny,:}$ 则是根据系统的动态方程递推计算得到的。
- 接下来，代码设置了权重矩阵 $Q$ 和 $R$，并使用 quadprog 函数求解最优化问题，得到一组最优输入 $u_{ref\_vector}$。
- 最后，代码将 $u_{ref\_vector}$ 重新变形为一个 $M \times nu$ 的矩阵 $u_{ref}$，并使用 lsim 函数进行系统仿真，得到实际输出 $Y$ 和参考状态 $x_{ref}$。