def getInjectionTime(vxpPath): with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 timestamps=[] ttlins=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) # 提取出束时刻的索引 index = np.where( ttlins==0)[0] # 初始出束时刻 injectionTime = timestamps[index[0]] return injectionTime

这段代码的作用是从指定的文件中提取出注射时间信息（单位为秒）。它的输入参数是一个字符串 `vxpPath`，表示要读取的文件路径，输出是一个数值 `injectionTime`，表示注射开始的时间（单位为秒）。

具体来说，它会打开指定的文件，并读取其中的数据。文件中的每一行数据都表示一次扫描，其中第 3 列是扫描开始的时间（格式为秒.毫秒），第 5 列是一个二进制标志，表示是否处于注射状态（0 表示未注射，1 表示正在注射）。该函数会逐行读取文件，并将每一次扫描的开始时间和注射状态提取出来，存储在两个列表 `timestamps` 和 `ttlins` 中。然后，它使用 `numpy` 库将这两个列表转换为数组，并使用 `np.where` 函数在 `ttlins` 中查找所有值为 0 的索引，即为注射开始的时刻。最后，它将注射开始的时间戳存储在 `injectionTime` 变量中，并将其作为函数的返回值。

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def getBreathingCurve(vxpPath,scanTimes,isplot=0): #读取vxp文档的信息 with open(vxpPath, 'rb') as f: num = 0 amplitudes=[] phases=[] timestamps=[] ttlins=[] marks=[] for line in f: num += 1 if num>=11: line = line.strip() line = str(line, encoding = "utf8") #print(line) line = line.split(',') amplitudes.append(float(line[0])) phases.append(line[1]) time = line[2] if len(time)<4: ms = int(time) s = 0 else: ms = int(time[len(time)-3:]) s = int(time[0:len(time)-3]) timestamps.append(s+ms/1000) # unit [s] ttlins.append(int(line[4])) marks.append(line[5]) amplitudes = np.array(amplitudes) timestamps = np.array(timestamps) ttlins = np.array(ttlins) marks = np.array(marks) indexP = np.where( marks=='P')[0] indexZ = np.where( marks=='Z')[0] if len(indexP)>len(indexZ): indexP=indexP[0:len(indexZ)] else: indexZ=indexZ[0:len(indexP)] #print(amplitudes[indexP].tolist())

这段代码是Python语言编写的，定义了一个名为getBreathingCurve的函数，参数包括vxpPath：vxp文档的路径，scanTimes：扫描次数，isplot：是否画图，默认为0，即不绘制图像。该函数的主要功能是读取vxp文档中的信息，包括呼吸曲线的振幅、相位、时间戳、TTL信号和标记等，并将这些信息存储在相应的列表中。最后，该函数会根据标记中的"P"和"Z"找到呼吸曲线的起始和终止点，返回呼吸曲线的振幅信息。

def fifo(num_frames, pages): faults = 0 frames = [] for page in pages: if page not in frames: if len(frames) == num_frames: frames.pop(0) frames.append(page) faults += 1 return faults def lru(num_frames, pages): faults = 0 frames = [] timestamps = {} for page in pages: if page not in frames: if len(frames) == num_frames: # 找到最近最久未使用的页面，并将其从帧中删除 frames.pop(0) frames.append(page) faults += 1 # 更新页面的访问时间戳 frames.remove(page) frames.append(page) return faults pages = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 5, 1, 2, 3, 4, 5] num_frames = 3 print("FIFO算法：") 的设计思路

这段代码实现了两种页面置换算法：FIFO和LRU。其中，FIFO算法使用了一个队列来存储当前在内存中的页面，每当一个新页面被访问时，如果它不在队列中，则将其添加到队列的末尾。如果队列已满，则将队列头部的页面置换出去，并将新页面添加到队列末尾。而LRU算法使用了一个页面使用记录表来存储每个页面最近被使用的时间戳。每当一个新页面被访问时，将其时间戳更新为当前时间，并将使用记录表中的时间戳最小的页面置换出去。

具体的实现过程如下：

1. 在FIFO算法中，使用一个列表frames来存储当前在内存中的页面。初始化时，frames为空，faults为0。

2. 遍历页面访问序列pages，对于每个页面page，如果它不在frames中，则将faults加1。如果frames已满，则将frames中最早进入的页面删除（即队列头部元素），并将page添加到frames的末尾。

3. 在LRU算法中，同样使用一个列表frames来存储当前在内存中的页面，以及一个字典timestamps来存储每个页面的时间戳。初始化时，frames和timestamps都为空，faults为0。

4. 遍历页面访问序列pages，对于每个页面page，如果它不在frames中，则将faults加1。如果frames已满，则需要找到最近最久未使用的页面，并将其从frames中删除。具体来说，遍历frames中的所有页面，找到时间戳最小的页面，并将其从frames中删除。然后将page添加到frames的末尾，并在timestamps中记录page的当前时间戳。

5. 无论是FIFO还是LRU算法，每次访问页面时，都需要将该页面移到frames的末尾。具体来说，先将该页面从frames中删除，然后将其添加到frames的末尾即可。

6. 最后，返回faults即可，表示页面置换的次数。