if isToolboxAvailable('Signal Processing Toolbox') hann_window = single(hann(p.cf_response_size(1)) * hann(p.cf_response_size(2))'); else hann_window = single(myHann(p.cf_response_size(1)) * myHann(p.cf_response_size(2))'); end % gaussian-shaped desired response, centred in (1,1) % bandwidth proportional to target size output_sigma = sqrt(prod(p.norm_target_sz)) * p.output_sigma_factor / p.hog_cell_size; y = gaussianResponse(p.cf_response_size, output_sigma); yf = fft2(y);

这段代码主要是用于生成响应模板。首先判断当前系统是否安装了 Signal Processing Toolbox，如果安装了则使用 Signal Processing Toolbox 中的 hann 函数生成汉宁窗；否则使用自定义的 myHann 函数生成汉宁窗。生成汉宁窗的目的是减少频谱泄露，使得频域上的目标响应更加集中。接着，计算生成高斯响应函数时需要的标准差 output_sigma。其中，p.norm_target_sz 表示目标的大小，prod(p.norm_target_sz) 表示目标大小的面积，sqrt(prod(p.norm_target_sz)) 表示目标大小的平方根，即目标的尺寸。p.output_sigma_factor 是一个系数，用于控制高斯响应函数的带宽。p.hog_cell_size 是 HOG 特征单元的大小。计算公式为：将目标大小的平方根乘以系数得到高斯响应函数的带宽，再除以 HOG 特征单元的大小得到标准差 output_sigma。这样生成的高斯响应函数在频域上呈现出中心响应强、边缘响应弱的特点，可以更好地用于目标跟踪。最后，通过傅里叶变换将高斯响应函数转换到频域上，得到响应模板 yf。在后续的目标跟踪中，可以通过计算待跟踪目标与响应模板的相似度来判断目标的位置。

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if isToolboxAvailable('Signal Processing Toolbox') hann_window = single(hann(p.cf_response_size(1)) * hann(p.cf_response_size(2))'); else hann_window = single(myHann(p.cf_response_size(1)) * myHann(p.cf_response_size(2))'); end

这段代码主要是用于生成汉宁窗。如果当前系统安装了 Signal Processing Toolbox，则使用 Signal Processing Toolbox 中的 hann 函数生成汉宁窗；否则使用自定义的 myHann 函数生成汉宁窗。生成汉宁窗的目的是减少频谱泄露，使得频域上的目标响应更加集中。

isomap_approx = scipy.sparse.csgraph.shortest_path(isomap_approx, directed=False) isomap_true = scipy.sparse.csgraph.shortest_path(isomap_true, directed=False) isomap_measured = scipy.sparse.csgraph.shortest_path(isomap_measured, directed=False)转matlab

在 MATLAB 中，你可以使用 `graphallshortestpaths` 函数来实现类似的功能。下面是将上述代码转换为 MATLAB 语法的方式：

isomap_approx = graphallshortestpaths(sparse(isomap_approx));
isomap_true = graphallshortestpaths(sparse(isomap_true));
isomap_measured = graphallshortestpaths(sparse(isomap_measured));

在 MATLAB 中，`graphallshortestpaths` 函数用于计算图中所有节点之间的最短路径。在这里，我们使用 `sparse` 函数将稀疏矩阵 `isomap_approx`、`isomap_true` 和 `isomap_measured` 转换为稀疏图，然后将其作为参数传递给 `graphallshortestpaths` 函数。结果会覆盖原始变量 `isomap_approx`、`isomap_true` 和 `isomap_measured`。请确保你已经加载了 MATLAB 中的 Graph Theory Toolbox，以便使用 `graphallshortestpaths` 函数。