MATLAB二维码仿真程序：二维编码的深度解析

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matlab二维码
0 下载量 125 浏览量 更新于2024-11-15 收藏 346KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Two-dimensional-code.zip是一个包含MATLAB实现二维码生成与解码仿真程序的压缩包文件。文件名称表明该资源主要涉及二维码技术，并且特别强调了MATLAB在其中的应用。以下是对标题和描述中所包含知识点的详细说明： 1. 二维码技术：二维码（Two-dimensional code）是一种可以存储信息的条码，能够进行快速扫描和信息读取。相比于传统的条形码，二维码能够存储更多数据，包括数字、字母、汉字以及二进制数据。二维码广泛应用于各类产品追踪、移动支付、身份认证、广告营销等领域。 2. MATLAB平台：MATLAB（Matrix Laboratory的缩写）是由MathWorks公司开发的一款高性能数值计算与可视化软件。它集成了数学计算、算法开发、数据可视化以及数据分析等功能，是工程师和科研人员常用的工具之一。在本资源中，MATLAB被用来仿真二维码的生成与解码过程。 3. 二维码生成与解码仿真程序：仿真程序通常指的是在计算机中模拟实际过程的程序，它可以在没有实际设备或者在设备成本较高时使用。在这个压缩包中，用户能够找到用于生成二维码的MATLAB代码以及用于解码二维码的相应算法。这样的程序对于教学、学习和研究二维码技术的人员来说非常有帮助。 4. 二维码的编码过程：在二维码技术中，编码过程是指将需要存储的数据转换成二维码图案的过程。这包括数据压缩、错误检测与校正、数据编码、模块排列等步骤。二维码的不同编码类型（如QR Code、Data Matrix、Aztec等）具有不同的编码规则和效率。 5. 二维码的解码过程：解码过程是将二维码图案中的信息还原成原始数据的过程。这通常需要进行图案识别、数据译码、错误纠正等步骤。在仿真程序中，这些步骤通过MATLAB编写成算法实现。 6. MATLAB在图像处理中的应用：MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox），这些工具箱使得用户可以轻松地进行图像的读取、处理、分析、可视化以及生成等操作。在二维码的生成与解码仿真中，这些功能无疑是非常重要的。 7. 学习与研究资源：该压缩包文件的标题和描述表明它是一个辅助学习和研究二维码技术的资源。对于初学者来说，它能够帮助理解二维码的工作原理和技术细节；对于研究者而言，它提供了一个模拟和测试各种二维码编码和解码算法的平台。 综上所述，这个压缩包文件是一个宝贵的资源，它不仅包括了二维码的基本理论知识，还提供了实际操作的MATLAB仿真程序，对于想要深入了解二维码技术的个人或团队来说，这是一份不可多得的资料。"

Calculation-of-two-dimensiona.zip_Photonic crystal_光子晶体_光子晶体 mat

2022-07-15 上传
标题"Calculation-of-two-dimensional.zip_Photonic crystal_光子晶体_光子晶体_mat"表明，这是一个与二维光子晶体相关的MATLAB仿真程序。MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和可视化软件，常用于科学...

The-two-dimensional-code.rar_二维码_二维码 C_二维码解码

2022-09-21 上传
二维码（Quick Response Code，简称QR Code）是日本Denso Wave公司在1994年推出的一种矩阵式二维条码。相比于一维条码，二维码能够在更小的空间内存储更多的数据，包括文字、数字、网址、甚至图片等。其工作原理是将...

matlab-code.zip_High Dimensional_fiber nonlinearity_matlab optic

2022-09-24 上传
Higher dimensional photonic crystals are of great interest for both fundamental and applied research, and the two dimensional ones are beginning to find commercial applications. The first commercial ...

1-dimensional array given. Array must be at least two-dimensional报错

2023-04-01 上传
This error occurs when a one-dimensional array is being treated as a two-dimensional array. This can happen when trying to access an element using two indices instead of one, or when trying to perform...

scaler.fit_transform(train_data.reshape(-1,1)).flatten()

2023-03-31 上传
This code performs feature scaling on the "train_data" variable, which is a one-dimensional array. The "reshape(-1,1)" method is used to reshape the array into a two-dimensional array with one ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建数据点 x = np.linspace(-2, 2, 100) y = np.linspace(1, 3, 100) z1 = np.sqrt(4 * y**2 - y**2 - x**2) z2 = np.sqrt(4 - x**2 - y**2) # 绘制曲面1 fig1 = plt.figure() ax1 = fig1.add_subplot(111, projection='3d') ax1.plot_surface(x, y, z1, cmap='viridis') # 绘制曲面2 fig2 = plt.figure() ax2 = fig2.add_subplot(111, projection='3d') ax2.plot_surface(x, y, z2, cmap='magma') # 设置坐标轴标签 ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Y') ax1.set_zlabel('Z') ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Y') ax2.set_zlabel('Z') # 显示图形 plt.show() ValueError: Argument Z must be 2-dimensional.

2023-07-11 上传
这个错误是因为 `plot_surface` 函数要求输入的 `Z` 值是一个二维数组，而 `z1` 和 `z2` 的维度是一维的。要解决这个问题，可以使用 `np.meshgrid` 函数将 `x` 和 `y` 转换为网格点坐标。 下面是修改后的代码： ...

1-dimensional array given. Array must be at least two-dimensional

2023-05-25 上传
Here's an example code snippet in Python that converts a 1-dimensional array of length n into a 2-dimensional array of size m x n: ``` import numpy as np # define input 1D array arr_1d = np.array([1...

src/task2_test.py:22: FutureWarning: The pandas.datetime class is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import from datetime instead. data['weekdays'] = pd.to_datetime(data['time']).apply(pd.datetime.weekday) + 1 /data/workspace/myshixun/src/task2.py:12: FutureWarning: The pandas.datetime class is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import from datetime instead. new_data['weekdays'] = pd.to_datetime(new_data['time']).apply(pd.datetime.weekday) + 1 #时间转化 /usr/local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/cbook/__init__.py:1402: FutureWarning: Support for multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is deprecated and will be removed in a future version. Convert to a numpy array before indexing instead. x[:, None] /usr/local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_base.py:276: FutureWarning: Support for multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is deprecated and will be removed in a future version. Convert to a numpy array before indexing instead. x = x[:, np.newaxis] /usr/local/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/axes/_base.py:278: FutureWarning: Support for multi-dimensional indexing (e.g. `obj[:, None]`) is deprecated and will be removed in a future version. Convert to a numpy array before indexing instead. y = y[:, np.newaxis] 购买意愿与星期之间的关系图完成！ 购买意愿与日期之间的关系图完成！

2023-06-09 上传
这个问题似乎不是一个问题，而是一段代码的输出结果。这段代码包含了一些FutureWarning，这是由于使用了即将被弃用的代码或方法而产生的警告。这些警告不会影响代码的运行，但是建议尽快修改代码以避免可能出现的...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\4.py", line 33, in <module> plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) File "E:\anaconda\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2543, in fill_between return gca().fill_between( File "E:\anaconda\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1412, in inner return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs) File "E:\anaconda\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 5252, in fill_between return self._fill_between_x_or_y( File "E:\anaconda\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 5164, in _fill_between_x_or_y raise ValueError(f"{name!r} is not 1-dimensional") ValueError: 'y1' is not 1-dimensional

2023-05-24 上传
这个错误通常表示你提供的数据不符合预期。更具体地说，`fill_between()` 函数期望接收两个一维数组作为参数，但你提供的可能是一个多维数组。你可以尝试将数据转换为一维数组再传递给函数。你可以使用 numpy 库中的...

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector （784） train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_4 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64,activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_4.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_4.fit(train_data[:10000],train_labels[:10000], batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']在该模型的每一层（包括输出层）都分别加入L1，L2正则项训练，分别汇报测试数据准确率

2023-06-02 上传
## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_...
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