写一段以图像为输入变量的计算交叉熵的MATLAB函数

多种分类和回归问题。它的核心思想是找到一个超平面，将不同类别的样好的，那我来给您写一个以图像为输入变量的计算交叉熵的MATLAB函数。

function [loss] = image_cross_entropy(img_path, label, num_classes)
% img_path: 图像路径
% label和惩罚因子，进行交叉验证优化，才能得到较好的分类效果。

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以数值孔径和光波长为输入变量，创建matlab函数来画出airy disk的图像

下面是用 MATLAB 编写的函数，可以用于绘制 Airy Disk 的图像：

function airyDisk(apertureDiameter, wavelength)
% airyDisk - 绘制 Airy Disk 的图像
%   apertureDiameter: 光圆孔的直径，单位为米
%   wavelength: 光的波长，单位为米
%
% 示例：
%   airyDisk(0.1e-3, 632.8e-9);

% 计算数值孔径 NA
NA = apertureDiameter / 2;

% 计算焦距 f
f = apertureDiameter / 2;

% 定义网格
N = 512;
[x, y] = meshgrid(linspace(-1, 1, N));

% 计算入射光的波矢量 k
k = 2 * pi / wavelength;

% 计算球面波的相位
r = sqrt(x.^2 + y.^2);
phase = exp(1i * k * r.^2 / (2 * f));

% 计算点扩散函数 PSF
PSF = ((2 * besselj(1, k * NA * r) ./ (k * NA * r)) .^ 2) .* abs(phase) .^ 2;

% 绘制 Airy Disk 的图像
figure;
imagesc(PSF.^0.1);
axis image;
colormap(gray);
title('Airy Disk');

你可以通过调用该函数并指定光圆孔的直径和光的波长来绘制 Airy Disk 的图像。例如，要绘制一个直径为 0.1 毫米，波长为 632.8 纳米的 Airy Disk，可以使用以下代码：

airyDisk(0.1e-3, 632.8e-9);

写一段关于CMA盲均衡算法中计算误差函数的matlab代码

以下是一个简单的CMA盲均衡算法计算误差函数的MATLAB代码：

function [J, y_hat] = cma_error(x, y, h, M)
% x: 接收信号
% y: 发送信号
% h: 信道冲激响应
% M: CMA算法的阶数

% 初始化变量
N = length(x);
w = zeros(M, 1);
y_hat = zeros(N, 1);

% 计算误差函数
for n = M+1:N
    % 取前M个信号
    x_n = x(n:-1:n-M+1);
    % 计算预测信号
    y_hat(n) = w' * x_n;
    % 计算误差
    e = y(n) - y_hat(n);
    % 更新权重
    w = w + 0.001 * e * conj(x_n);
end

% 计算误差函数
J = sum(abs(y(M+1:end) - y_hat(M+1:end)).^2);
end

其中，输入参数包括接收信号 `x`，发送信号 `y`，信道冲激响应 `h`，以及CMA算法的阶数 `M`。函数输出包括误差函数 `J` 和预测信号 `y_hat`。函数中使用了一个简单的CMA算法来计算权重，并用该权重计算预测信号和误差。最后，将误差平方求和作为误差函数。