解释这个部分 for i = 1:Col if (N_babies(i) > 0) for j = index:index+N_babies(i)-1 outIndex(j) = i; end end index = index + N_babies(i); end end
时间: 2024-03-31 16:33:07 浏览: 127
这段代码是一个嵌套的循环结构,主要功能是将一个数组N_babies中大于0的元素的下标记录在另一个数组outIndex中,同时更新一个变量index,以记录下一个元素应该存储的位置。
具体解释如下:
- 第一行定义循环变量i,从1到Col(Col是一个变量,表示数组N_babies的列数)循环。
- 第二行的if语句判断N_babies(i)是否大于0,如果是,则进入内层循环。
- 第三行定义内层循环变量j,从index到index+N_babies(i)-1循环,将outIndex(j)的值设为i。
- 第四行结束内层循环。
- 第五行更新变量index,将其加上N_babies(i),以记录下一个元素应该存储的位置。
- 第六行结束外层循环。
总体来说,这段代码的作用是根据N_babies数组中的值,记录大于0的元素的下标,并存储在outIndex数组中。
相关问题
for j = index:index+N_babies(i)-1是什么意思
这行代码是在生成采样后的粒子索引向量时使用的。其中:
- index 表示当前还未生成采样后的粒子索引向量的位置,初始化为 1;
- N_babies(i) 表示第 i 个粒子被采样到的次数;
- 所以 index:index+N_babies(i)-1 表示从 index 开始,连续生成 N_babies(i) 个采样后的粒子索引,因为每个粒子可以被采样多次,所以需要连续生成相应的次数。
例如,如果第 3 个粒子被采样到了 2 次,且当前的 index 为 5,则 index:index+N_babies(3)-1 就表示从第 5 个位置开始,连续生成 2 个 3,也就是在第 5 和第 6 个位置上填充 3。
给这段代码加上注释 function outIndex = multinomialR(weight) Col=length(weight);%获取数据的长度 N_babies= zeros(1,Col); cdf= cumsum(weight);%计算粒子权重累积函数cdf u=rand(1,Col);%产生[0,1]分布的随机数 uu=u.^(1./(Col:-1:1)); ArrayTemp=cumprod(uu); u = fliplr(ArrayTemp); j=1; for i=1:Col while (u(i)>cdf(j)) j=j+1; end N_babies(j)=N_babies(j)+1; end index=1; for i=1:Col if (N_babies(i)>0) for j=index:index+N_babies(i)-1 outIndex(j) = i; end end index= index+N_babies(i); end
好的,给这段代码加上注释:
% 定义一个函数,输入参数为权重向量,输出参数为采样后的粒子索引向量
function outIndex = multinomialR(weight)
Col = length(weight); % 获取数据的长度
N_babies = zeros(1, Col); % 初始化每个粒子被采样到的次数为0
cdf = cumsum(weight); % 计算粒子权重累积函数cdf
u = rand(1, Col); % 产生[0,1]分布的随机数
uu = u.^(1./(Col:-1:1)); % 计算指数分布的随机数
ArrayTemp = cumprod(uu); % 计算指数分布的累积分布函数
u = fliplr(ArrayTemp); % 反转累积分布函数
j = 1;
% 根据采样规则,对每个粒子进行采样
for i = 1:Col
while (u(i) > cdf(j)) % 如果当前随机数大于粒子权重的累积和,则继续向后寻找粒子
j = j + 1;
end
N_babies(j) = N_babies(j) + 1; % 记录被采样到的次数
end
index = 1;
outIndex = zeros(1, Col); % 初始化采样后的粒子索引向量为0
% 根据每个粒子被采样到的次数,生成采样后的粒子索引向量
for i = 1:Col
if (N_babies(i) > 0)
for j = index:index+N_babies(i)-1
outIndex(j) = i;
end
end
index = index + N_babies(i);
end
end
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