转换RM文件至MAT文件的关键代码

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0 下载量 95 浏览量 更新于2024-10-17 收藏 667KB RAR 举报
资源摘要信息:"irmt2.rar_between" 该文件标题 "irmt2.rar_between" 中包含了两个主要元素:文件扩展名 ".rar" 和关键词 "between"。"rar" 通常是指 RAR 压缩文件格式,这是一种广泛使用的文件压缩格式,用于减少文件大小并可以创建压缩包来存储多个文件。通常,这类文件需要专门的软件才能打开和提取内容。关键词 "between" 则暗示了文件内容可能涉及某种转换或者处理过程,即在不同的状态或格式之间进行转换或切换。 描述 "this codes is to switch between rm file to mat files" 明确指出文件 "irmt2.rar_between" 中包含的代码是为了在 RM 文件和 MAT 文件之间进行转换。在这里,"RM" 和 "MAT" 分别代表了不同的文件格式。 1. RM 文件格式通常是 RealMedia 文件格式的缩写,这是一种由 RealNetworks 公司开发的流媒体技术。它主要用于音频和视频内容的在线传输和播放。RM 文件是压缩过的,因此可以在互联网上以较低的带宽进行传输,并且在不同的设备上播放。 2. MAT 文件则通常指的是 MATLAB 的工作空间文件格式。MATLAB 是一种高性能的数值计算和可视化环境,广泛用于工程、科学研究、数学建模等领域。MAT 文件是 MATLAB 环境中的标准数据文件格式,用于存储 MATLAB 工作空间中的变量,包括数组、矩阵、图像、模型等数据类型。 关键词 "between" 表示代码的目的是实现两种不同格式的文件之间的转换。在这种情况下,可以推测这段代码可能是用于将 RealMedia 格式的文件转换为 MATLAB 可以读取和处理的 MAT 文件格式。这种转换可能是必要的,因为 RM 格式的文件通常用于流媒体播放,而 MAT 文件则用于数据分析和科学计算,两者应用场景有显著差异。 标签 "between" 进一步确认了代码的功能,即在不同格式之间的转换。这里的 "between" 可以理解为在 RM 格式和 MAT 格式之间的转换。 在文件名称列表中,我们只有一个文件 "irmt2.mat"。这表明解压缩 "irmt2.rar_between" 后,我们将得到一个名为 "irmt2.mat" 的文件。由于描述中提到是 RM 到 MAT 的转换,我们可以推断 "irmt2.mat" 很可能是从一个 RM 文件转换而来的 MATLAB 工作空间文件。这也意味着原始的 RM 文件可能并没有包含在压缩包中,而是需要用户自己提供。 综上所述,文件 "irmt2.rar_between" 很可能包含了实现 RM 到 MAT 转换的代码。在编程实现此类转换时,可能需要考虑以下知识点: - RAR 压缩文件的解压和处理技术。 - RealMedia 文件的解析和解码。 - MATLAB 工作空间文件 (.mat) 的创建和数据写入。 - 媒体文件格式之间的转换算法,如音频和视频的编解码技术。 - 编程语言的文件操作和数据处理能力,可能涉及如 MATLAB、Python、C++等。 要实现 RM 到 MAT 的转换,开发者需要具备对这两种文件格式深入了解,掌握相应编程语言的文件操作技术,并可能需要对数字信号处理有一定的知识储备。由于 RM 文件格式涉及到音视频编码,因此可能还需要一些专门的媒体处理库来辅助解码和转换过程。而 MAT 文件的处理则需要对 MATLAB 环境下的数据存储和操作有充分认识。

翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-07 上传

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-11 上传

fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') ax.set_title('Prediction Intervals') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('RV_5min') plt.legend() plt.show() fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') 怎么将两个ax.fill_between画在一幅图上,不相互遮挡,

2023-07-08 上传