p = length(ell); if nargin<5, max_kk = min(n,p)-1; end max_kk = min(max_kk,min(p,n)-1); if nargin<4, alpha = 0.5; end s_Wishart = KN_s_Wishart(alpha,beta); sigma_arr = zeros(1,max_kk); for kk=1:max_kk [mu_np sigma_np] = KN_mu_sigma(n,p-kk,beta); sig_hat_kk = KN_noiseEst(ell,n,kk); sigma_arr(kk) = sig_hat_kk; at_least_kk_signals = n * ell(kk) > sig_hat_kk * (mu_np + s_Wishart * sigma_np); if ~at_least_kk_signals, break, end end % for kk=1:max_kk K = kk-1; if K > 0 sigma_hat = sigma_arr(K); else sigma_hat = sum(ell(1:p)) / p; end

这段代码用来计算伪秩和噪声方差的估计。

首先，计算特征值的个数，即样本协方差矩阵的大小。

然后，如果未指定伪秩的最大值，则将其设置为样本数和特征值个数之间的较小值减1，确保伪秩的最大值不会超过样本数和特征值个数之间的较小值。

接着，如果未指定置信水平，则将其设置为0.5。

然后，使用置信水平和实部或虚部指示符计算s_Wishart。

接下来，初始化一个大小为max_kk的sigma_arr数组。

然后，对于每个kk，使用KN_mu_sigma函数计算mu_np和sigma_np，并使用KN_noiseEst函数计算sig_hat_kk，将其存储在sigma_arr数组中。接着，计算是否至少有kk个信号，即n * ell(kk) > sig_hat_kk * (mu_np + s_Wishart * sigma_np)，如果不是，则退出循环。

最后，计算伪秩K，如果K大于0，则噪声方差的估计为sigma_arr(K)，否则噪声方差的估计为特征值的平均值。

相关问题

写出下列公式的matlab代码： \begin{gathered} min F(\mathbf{x})=\alpha\left(\sum_{k\in\mathbb{N}}(t_{ko}-t_{o k})-\sum_{i\in\mathcal{F}}F u e l_i\right)^\ell \ +\beta\sum_{k\in N}\sum_{i\in F}\sum_{j\in F}d_{i j}x_{i j k}+\gamma\left(\sum_{k\in N}\sum_{j\in F}|A_{i k}-a_{i}|\right)+\theta\left(\sum_{k\in N}\sum_{j\in F}\left(x_{i j k}-\frac{N_{f}}{N_{c a r}}\right)^{2}\right)| \end{gathered}

syms alpha beta gamma theta l Nf Ncar
syms tko tok Fi dij aik ai xijk
syms F N k i j

F_cost = alpha*(symsum(tko-tok, k, 1, N))^l + beta*symsum(symsum(symsum(dij*xijk, j, F), i, F), k, 1, N) + gamma*symsum(symsum(abs(aik-ai), j, F), k, N) + theta*symsum(symsum((xijk - Nf/Ncar)^2, j, F), k, N);

解释这段代码：for (auto& contour : srcImg_contours) { double ConArea = contourArea(contour);// 场景image中的某个轮廓 if (ConArea < 500) // 这个轮廓面积太小，就跳过 continue; RotatedRect ell = fitEllipse(contour); //这个轮廓的拟合椭圆 double EllArea = ell.size.area() * PI / 4; // 拟合椭圆的面积 if (ConArea / EllArea > 1.1 || ConArea / EllArea < 0.9) // 如果这个两个面积比相差太大，则跳过 continue; Mat queryImg; Rect queryBox; Segment(srcImgCopy, contour, queryImg, queryBox); // 将这个轮廓对应的图片扣出来与template做对比，首先要resize到和template 一样的大小才行。 resize(queryImg, queryImg, template_Img.size()); Mat result; double s = score(queryImg, template_Img); //计算相似性 if (best_score == 0) { // 如果是第一个轮廓，就把best_score赋值 best_score = s; best_rect = queryBox; } if (s < best_score) // 如果目前的score比以前的best_score小，说明当前扣出来的图片与template的相似度高一点，则替换以前的值 { best_score = s; best_rect = queryBox; } std::cout << "ConArea: " << ConArea << " EllArea " << EllArea << endl; } cv::rectangle(srcImgCopy, best_rect, Scalar(255, 0, 0), 2); imshow("srcImgCopy", srcImgCopy);

这段代码是对场景图像中每个轮廓进行处理的循环。具体地，代码首先通过for循环遍历场景图像中的所有轮廓。对于每个轮廓，首先计算其面积ConArea，如果小于500，则认为该轮廓太小，跳过不处理。接着，通过fitEllipse()函数拟合该轮廓的椭圆，并计算拟合椭圆的面积EllArea。如果该轮廓的面积和拟合椭圆的面积相差太大（相差超过10%），则认为该轮廓不太符合要求，跳过不处理。如果该轮廓面积和拟合椭圆面积相差不大，则把该轮廓对应的图像扣出来，并通过resize()函数将其大小调整为与模板图像一致。然后，调用score()函数计算该图像与模板图像的相似性得分s。如果该得分比之前的best_score更小，则更新best_score和best_rect的值。最后，代码在场景图像上绘制一个矩形框，用于表示与模板图像最匹配的位置和大小，并将结果显示出来。这段代码是图像匹配算法的核心部分，对场景图像中的每个轮廓进行处理，找到与模板图像最相似的位置和大小。