解释一下:t=sum(sum(I))/(N^2); pingjiajunfang=sqrt(sum(sum((I-rec).^2))/sum(sum((I-t).^2)));

时间: 2023-12-05 11:05:02 浏览: 21
这段代码是计算图像的均方误差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)的代码。 其中,I为原始图像,rec为重建的图像,N为图像的大小。 首先计算图像的平均灰度值t,即将原始图像I中所有像素值相加,再除以像素总数N^2。 然后计算MSE,即将原始图像I和重建图像rec的差值的平方相加,再除以像素总数N^2。 最后计算PSNR,即将原始图像的像素值范围(通常为0~255)的平方除以MSE,再取10倍对数。 其中,PSNR越大,表示图像的质量越高。
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import math def fun(n): sum = 1 for i in range(2, int(math.sqrt(n))+1): if n % i == 0: sum += i if i != n // i: sum += n // i if sum == n and n != 1: return 1 else: return0 n = int(input("请输入一个整数:")) if fun(n): print(n, "是完数") else: print(n, "不是完数")注释

下面是对程序的详细注释: ```python import math # 导入 math 模块 def fun(n): # 定义函数 fun,用于判断一个整数是否为完数 sum = 1 # 初始化因子之和为 1 for i in range(2, int(math.sqrt(n))+1): # 循环遍历 2 到 sqrt(n) 之间的整数 if n % i == 0: # 若 i 是 n 的因子 sum += i # 将 i 加入到因子之和中 if i != n // i: # 若 i 不是 n 的平方根 sum += n // i # 将 n/i 加入到因子之和中 if sum == n and n != 1: # 若因子之和等于 n 且 n 不等于 1 return 1 # 返回 1,表示 n 是完数 else: return 0 # 返回 0,表示 n 不是完数 n = int(input("请输入一个整数:")) # 输入一个整数 n if fun(n): # 若 fun(n) 返回值为 1 print(n, "是完数") # 输出 n 是完数 else: print(n, "不是完数") # 输出 n 不是完数 ```

matlab根据pi^2/6=1/1^2+1/2^2+......+1/n^2,求pi的近似值 向量运算(sum函数)来实现

好的,那么我可以为您提供一个使用向量运算(sum函数)来实现求pi的近似值的例子。具体的代码如下: ```matlab n = 1:10000; % 定义一个包含10000个元素的向量n,表示求和的范围 sum = sum(1./n.^2); % 使用向量运算sum函数求出1/1^2+1/2^2+...+1/n^2的和 pi_approx = sqrt(6*sum); % 根据公式pi^2/6=1/1^2+1/2^2+...+1/n^2,求出pi的近似值 disp(['pi的近似值为:', num2str(pi_approx)]); % 输出结果 ``` 这段代码将会计算从1到10000的平方倒数的和,然后根据公式pi^2/6=1/1^2+1/2^2+...+1/n^2,求出pi的近似值,并输出结果。

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clear all; %% 参数设置 M = 4; % 调制阶数 N = 1e5; % 仿真比特数 SNRdB = 0:1:14; % 信噪比范围 Es = 1; % 符号能量 Eb = Es / log2(M); % 比特能量 sigma = sqrt(Es ./ (2 * 10 .^ (SNRdB/10)));% 噪声标准差 %% 信源产生信息比特 bits = randi([0, 1], 1, N); %% 调制 symbols = zeros(1, N/2); for i = 1:N/2 if bits(2i-1)==0 && bits(2i)==0 symbols(i) = -3; elseif bits(2i-1)==0 && bits(2i)==1 symbols(i) = -1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==0 symbols(i) = 1; elseif bits(2i-1)==1 && bits(2i)==1 symbols(i) = 3; end end %% 信道 noises = randn(1, N/2) .* repmat(sigma', 1, N/2); received = symbols + noises; %% 接收端检测 LLR = zeros(1, N); for i = 1:N/2 LLR(2i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i))); LLR(2i) = LLR(2i-1); end %% 将检测结果与信源原始信息比较计算误符号率和误比特率 BER = zeros(size(SNRdB)); SER = zeros(size(SNRdB)); for i = 1:length(SNRdB) % 接收端检测 noises = randn(1, N/2) . sigma(i); received = symbols + noises; LLR = zeros(1, N); for j = 1:N/2 LLR(2j-1) = received(j) / sigma(i); LLR(2j) = LLR(2j-1); end % 软判决译码 bits_hat = zeros(1, N); for j=1:N/2 if LLR(2j-1)>0 bits_hat(2j-1) = 1; end if LLR(2j)>0 bits_hat(2j) = 1; end end % 统计误码率 BER(i) = sum(bits~=bits_hat) / N; SER(i) = sum(symbols~=received) / (N/2); end %% 作图 semilogy(SNRdB, SER, 'k-o', 'linewidth', 2); hold on; semilogy(SNRdB, qfunc(sqrt(210.^(SNRdB/10))), 'r', 'linewidth', 2); grid on; xlabel('SNR(dB)'); ylabel('Symbol Error Rate'); legend('Simulation', 'Theory'); 出现错误索引超出数组元素的数目(15)。 出错 Untitled (第 36 行) LLR(2*i-1) = received(i) / sigma(find(SNRdB==SNRdB(i)));更改形成新的MATLAB程序

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