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mum_baby_trade_history_c['t_year']=mum_baby_trade_history_c['day'].dt.year mum_baby_trade_history_c['t_month']=mum_baby_trade_history_c['day'].dt.month mum_baby_trade_history_c['t_day']=mum_baby_trade_history_c['day'].dt.day mum_baby_trade_history_c['t_quarter']=mum_baby_trade_history_c['day'].dt.quarter

时间: 2023-10-16 09:09:08 浏览: 123
这是一段Python代码,它的功能是将名为"mum_baby_trade_history_c"的DataFrame中的"day"列转换为年、月、日和季度,并将它们分别存储到"t_year"、"t_month"、"t_day"和"t_quarter"四个新的列中。这样可以方便地对数据进行时间序列分析和可视化。您有什么问题需要我解答吗?
相关问题

t_year_mount = mum_baby_trade_history_c.groupby('t_year')['buy_mount'].sum() t_year_mount

这行代码的作用是将 "mum_baby_trade_history_c" 这个数据集按照 "t_year" 这一列进行分组,并计算每组中 "buy_mount" 列的总和。最终结果是一个 Series 类型的数据,其中索引为 "t_year" 的不同取值,值为对应年份的 "buy_mount" 列的总和。

data_gender = mum_baby_trade_history_c[mum_baby_trade_history_c['gender'].notnull()] gender_mount = data_gender.groupby('gender')['buy_mount'].mean() gender_mount bar_two = Bar() bar_two.add_xaxis(['男','女']) bar_two.add_yaxis('',gender_mount.tolist(),label_opts=['is_show'==False]) bar_two.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='不同性别购买的数据差异')) bar_two.render(path="bar_two.html")

这是一段Python代码,看起来像是对购买历史数据中不同性别的用户购买金额进行了分组统计,并用图表的形式展示了不同性别购买金额的平均值差异。具体来说,这段代码使用了Pandas库中的groupby()方法对gender列进行分组,并计算了每个分组中buy_mount列的平均值,最后用pyecharts库中的Bar()类创建了一个柱状图,用来展示不同性别的购买金额平均值差异。
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data_dir='/public/work/Personal/wuxu/qiantao_17' for file1 in ${data_dir}/*.fasta; do for file2 in ${data_dir}/*.fasta; do if [ "$file1" != "$file2" ]; then touch snp_indel.end.sh && cat snp_indel.end.sh && \ export PATH=/public/work/Personal/pangshuai/software/conda/miniconda3/bin/:${PATH} && \ nucmer --mum -t 8 -g 1000 -p ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer $file1 $file2 && \ delta-filter -1 -l 200 ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter && \ dnadiff -d ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter -p ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer && \ show-coords -rcloT ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.coords && \ show-coords -THrd ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.syri.coords && \ show-snps -ClrTH ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp && \ show-diff ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter > ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.inv && \ perl /public/work/Pipline/Structural_Variation/pipeline/2.1.1/bin/filter_the_MUmmer_SNP_file.pl ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.SNPs ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.Insertions ${file1##*/}.${file2##*/}.ref_based.nucmer.delta.filter.snp.Deletions 10000000 && \ touch snp_indel.end.tmp && \ mv snp_indel.end.tmp snp_indel.end && \ sleep 10 fi done done ,增加一个判断,使/public/work/Personal/wuxu/qiantao_17路径下以.fasta结尾的文件两两一组不分前后只组合一次,然后再执行touch 后面的代码

clear; clc; close all; % ===== 材料参数 =============== E = 192e9; % 弹性模量 (Johnson, 1985) sigma_y0 = 300e6; % 初始屈服应力 nu = 0.3; % 泊松比 C = [10.125e9, 6.546e9]; % Chaboche模型硬化系数 (Chaboche, 1989) gamma = [1051, 81]; % Chaboche模型松弛系数 Q_inf = 120e6; % 各向同性硬化极限值 (单位修正为Pa) b = 13.2; % 各向同性硬化速率参数 f_ultrasonic = 25e3; % 超声频率 amplitude = 4e-6; % 振幅 omega = 2*pi*f_ultrasonic; % 角频率 eta = 25.35; % 粘塑性系数 (参考文献[1]) N = 2.17; % 粘塑性指数 m = 4e-3; % 等效质量 % ===== 工艺参数 ===== F_static = 150; % 静态载荷 R_punch = 0.004; % 冲头半径 (Johnson, 1985) E_punch = 1000e9; % 冲头弹性模量 nu_punch = 0.2; % 冲头泊松比 tol_eps = 1e-3; % 收敛容差 min_cycles = 50; % 最小循环次数 T_total = 0.3; % 总仿真时间 dt_min = 1e-9; % 最小时间步长 dt_max = 1e-6; % 最大时间步长 dt = 1e-7; % 初始时间步长 chunk_size = 5000; % 数组扩展块大小 % ===== 动态载荷计算 ===== (基于牛顿第二定律) F_amp = m * omega^2 * amplitude*0.2; % 动态载荷幅值 (Siddiq & Sayed, 2012) % ===== 初始化数组 ===== n_steps = chunk_size; time = zeros(n_steps, 1); stress = zeros(n_steps, 1); strain = zeros(n_steps, 1); strain_el = zeros(n_steps, 1); accumulated_plastic_strain = zeros(n_steps, 1); % 累积塑性应变 strain_vp = zeros(n_steps, 1); strain_vp_dot = zeros(n_steps, 1); alpha = zeros(n_steps, length(C)); sigma_y = zeros(n_steps, 1); depth = zeros(n_steps, 1); A_contact_arr = zeros(n_steps, 1); F_total_arr = zeros(n_steps, 1); % 新增:存储总载荷随时间变化 % ==== 应力/塑性应变张量 ==== stress_z = zeros(n_steps, 1); sigma_mises = zeros(n_steps, 1); stress_xx = zeros(n_steps, 1); stress_yy = zeros(n_steps, 1); eps_p_xx = zeros(n_steps, 1); eps_p_yy = zeros(n_steps, 1); eps_p_zz = zeros(n_steps, 1); % ===== 初始条件 ===== time(1) = 0; stress(1) = 0; strain(1) = 0; strain_el(1) = 0; accumulated_plastic_strain(1) = 0; strain_vp(1) = 0; strain_vp_dot(1) = 0; alpha(1,:) = zeros(1, length(C)); sigma_y(1) = sigma_y0; depth(1) = 0; A_contact_arr(1) = 1e-12; stress_z(1) = 0; sigma_mises(1) = 0; F_total_arr(1) = F_static; % 初始总载荷 % ===== 计算循环控制 ===== cycle_count = 0; converged = false; prev_cycle_accumulated_plastic_strain = 0; i = 1; start_time = tic; max_cycles = ceil(T_total*f_ultrasonic); % ==== 主循环 ==== while time(i) < T_total && ~converged && cycle_count < max_cycles % 数组扩展 if i + 2 > n_steps [time, stress, strain, strain_el, accumulated_plastic_strain, strain_vp, ... strain_vp_dot, alpha, sigma_y, depth, A_contact_arr, F_total_arr, ... stress_z, sigma_mises, stress_xx, stress_yy, ... eps_p_xx, eps_p_yy, eps_p_zz] = extendArrays(chunk_size, time, stress, ... strain, strain_el, accumulated_plastic_strain, strain_vp, strain_vp_dot, ... alpha, sigma_y, depth, A_contact_arr, F_total_arr, stress_z, sigma_mises, ... stress_xx, stress_yy, eps_p_xx, eps_p_yy, eps_p_zz); n_steps = n_steps + chunk_size; end % ==== 载荷计算 ==== F_total = F_static + F_amp * sin(omega * time(i)); F_total_arr(i+1) = F_total; % 存储总载荷 % ==== 分离状态处理 ==== (基于Johnson接触理论) if F_total <= 0 % ==== 分离状态 ==== A_contact = 1e-12; stress_z(i+1) = 0; stress_xx(i+1) = 0; stress_yy(i+1) = 0; sigma_mises(i+1) = 0; A_contact_arr(i+1) = A_contact; % ==== 本构模型 - 分离状态 ==== (Lemaitre & Chaboche, 1990) % 应力状态 stress(i+1) = 0; % 应变状态保持不变 strain_el(i+1) = strain_el(i); accumulated_plastic_strain(i+1) = accumulated_plastic_strain(i); strain_vp(i+1) = strain_vp(i); strain_vp_dot(i+1) = 0; % 内变量保持不变 alpha(i+1,:) = alpha(i,:); sigma_y(i+1) = sigma_y(i); % 总应变 strain(i+1) = strain_el(i+1) + strain_vp(i+1); % 深度保持不变 depth(i+1) = depth(i); eps_p_xx(i+1) = eps_p_xx(i); eps_p_yy(i+1) = eps_p_yy(i); eps_p_zz(i+1) = eps_p_zz(i); % 更新时间 time(i+1) = time(i) + dt; else % ==== 接触状态 ==== % ==== 赫兹接触理论 ==== (Johnson, 1985) E_star = 1/((1-nu^2)/E + (1-nu_punch^2)/E_punch); a = (3 * F_total * R_punch / (4 * E_star))^(1/3); A_contact = max(pi * a^2, 1e-12); stress_z(i+1) = 1.5 * F_total / A_contact; stress_xx(i+1) = 0.5 * stress_z(i+1); stress_yy(i+1) = stress_xx(i+1); % von Mises等效应力 (Hill, 1950) sigma_mises(i+1) = sqrt(0.5*((stress_xx(i+1)-stress_yy(i+1))^2 + ... (stress_yy(i+1)-stress_z(i+1))^2 + ... (stress_z(i+1)-stress_xx(i+1))^2)); A_contact_arr(i+1) = A_contact; % ==== 本构模型 (Chaboche粘塑性) ==== (Chaboche, 1989) sigma_applied = F_total / A_contact; strain_el_trial = strain_el(i) + (sigma_applied - stress(i)) / E; stress_trial = E * strain_el_trial; alpha_total = sum(alpha(i,:)); f_trial = abs(stress_trial - alpha_total) - sigma_y(i); if f_trial <= 0 % 弹性状态 stress(i+1) = stress_trial; strain_el(i+1) = strain_el_trial; accumulated_plastic_strain(i+1) = accumulated_plastic_strain(i); strain_vp(i+1) = strain_vp(i); strain_vp_dot(i+1) = 0; alpha(i+1,:) = alpha(i,:); sigma_y(i+1) = sigma_y(i); else % 塑性状态 sign_term = sign(stress_trial - alpha_total); strain_vp_dot_new = (1/eta) * (f_trial/sigma_y(i))^N * sign_term; % ==== 累积塑性应变更新 ==== dp = abs(strain_vp_dot_new) * dt; accumulated_plastic_strain(i+1) = accumulated_plastic_strain(i) + dp; % ==== 屈服应力更新 ==== (Chaboche, 1989) dsigma_y = b * (Q_inf - (sigma_y(i) - sigma_y0)) * dp; sigma_y(i+1) = sigma_y(i) + dsigma_y; % 粘塑性应变更新 strain_vp(i+1) = strain_vp(i) + strain_vp_dot_new * dt; strain_vp_dot(i+1) = strain_vp_dot_new; % 背应力更新 for k = 1:length(C) dalpha = (2/3)*C(k)*strain_vp_dot_new*dt - gamma(k)*alpha(i,k)*dp; alpha(i+1,k) = alpha(i,k) + dalpha; end % 应力更新 stress(i+1) = stress_trial - E * strain_vp_dot_new * dt; strain_el(i+1) = strain_el(i) + (stress(i+1) - stress(i)) / E; end % 总应变 strain(i+1) = strain_el(i+1) + strain_vp(i+1); % ==== 微织构深度计算 ==== (基于Prandtl-Reuss流动法则, Hill, 1950) if i > 1 && sigma_mises(i+1) > 0 % 计算偏应力分量 mean_stress = (stress_xx(i+1) + stress_yy(i+1) + stress_z(i+1))/3; s_xx = stress_xx(i+1) - mean_stress; s_yy = stress_yy(i+1) - mean_stress; s_zz = stress_z(i+1) - mean_stress; % 塑性应变增量 dlambda = dp / sigma_mises(i+1); % Prandtl-Reuss流动法则 deps_p_xx = (3/2) * dlambda * s_xx; deps_p_yy = (3/2) * dlambda * s_yy; deps_p_zz = (3/2) * dlambda * s_zz; % 累积垂直塑性应变 eps_p_zz(i+1) = eps_p_zz(i) + deps_p_zz; eps_z_p = max(0, eps_p_zz(i+1)); % 深度计算 (几何转换) depth(i+1) = eps_z_p * R_punch; else depth(i+1) = depth(i); eps_p_xx(i+1) = eps_p_xx(i); eps_p_yy(i+1) = eps_p_yy(i); eps_p_zz(i+1) = eps_p_zz(i); end % 更新时间 time(i+1) = time(i) + dt; end % ==== 自适应时间步长 ==== (Belytschko等, 2000) if i > 1 eps_dot_norm = abs(strain_vp_dot(i+1)); if eps_dot_norm > 0 dt_new = min(dt_max, max(dt_min, 0.5 * dt * (1e-4/eps_dot_norm)^0.5)); dt = max(dt_min, min(dt_max, dt_new)); end end % ==== 周期检测与收敛判断 ==== current_cycle = floor(time(i+1) * f_ultrasonic); if current_cycle > cycle_count cycle_count = current_cycle; % 每100周期输出进度 if mod(cycle_count, 100) == 0 fprintf('[Cycle %d] 累积塑性应变=%.4f%%, 屈服应力=%.1f MPa (硬化增量=%.1f MPa), 深度=%.3f μm\n', ... cycle_count, accumulated_plastic_strain(i+1)*100, ... sigma_y(i+1)/1e6, (sigma_y(i+1)-sigma_y0)/1e6, depth(i+1)*1e6); end % 最小循环次数后检查收敛 if cycle_count > min_cycles delta_eps = abs(accumulated_plastic_strain(i+1) - prev_cycle_accumulated_plastic_strain); if delta_eps < tol_eps converged = true; fprintf('收敛于 %d 个周期 (时间=%.3f s, 累积塑性应变变化=%.2e)\n', ... cycle_count, time(i+1), delta_eps); end prev_cycle_accumulated_plastic_strain = accumulated_plastic_strain(i+1); end end i = i + 1; end % 截断数组到实际长度 time = time(1:i); stress = stress(1:i); strain = strain(1:i); strain_el = strain_el(1:i); accumulated_plastic_strain = accumulated_plastic_strain(1:i); strain_vp = strain_vp(1:i); strain_vp_dot = strain_vp_dot(1:i); alpha = alpha(1:i,:); sigma_y = sigma_y(1:i); depth = depth(1:i); A_contact_arr = A_contact_arr(1:i); F_total_arr = F_total_arr(1:i); % 截断总载荷数组 stress_z = stress_z(1:i); sigma_mises = sigma_mises(1:i); stress_xx = stress_xx(1:i); stress_yy = stress_yy(1:i); eps_p_xx = eps_p_xx(1:i); eps_p_yy = eps_p_yy(1:i); eps_p_zz = eps_p_zz(1:i); % 计算耗时 computation_time = toc(start_time); fprintf('计算完成! 总步数: %d, 计算时间: %.2f 秒\n', i, computation_time); % ==== 结果可视化 ==== subsample_factor = max(1, floor(length(time)/5000)); figure('Position', [100, 100, 1400, 1700]); % 增大画布高度容纳新增图表 % 1. 应力-应变曲线 subplot(6,2,1); plot(strain(1:subsample_factor:end)*100, stress(1:subsample_factor:end)/1e6, 'LineWidth', 1.5); xlabel('总应变 (%)'); ylabel('应力 (MPa)'); title('应力-应变关系'); grid on; set(gca, 'FontSize', 12); % 2. 屈服应力演化 (时间域) subplot(6,2,2); plot(time(1:subsample_factor:end), sigma_y(1:subsample_factor:end)/1e6, 'LineWidth', 1.5, 'Color', 'red'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('屈服应力 (MPa)'); title('屈服应力演化 (时间域)'); grid on; set(gca, 'FontSize', 12); % 3. 屈服应力演化 (循环域) subplot(6,2,3); plot(1:cycle_count, sigma_y(1:cycle_count)/1e6, 'LineWidth', 2, 'Color', 'blue'); xlabel('循环次数'); ylabel('屈服应力 (MPa)'); title('屈服应力演化 (循环域)'); grid on; set(gca, 'FontSize', 12); y_lim = ylim; hold on; plot([1, cycle_count], [sigma_y0/1e6, sigma_y0/1e6], '--k', 'LineWidth', 1.5); plot([1, cycle_count], [(sigma_y0+Q_inf)/1e6, (sigma_y0+Q_inf)/1e6], '--g', 'LineWidth', 1.5); legend('屈服应力', '初始屈服', '饱和屈服', 'Location', 'southeast'); ylim(y_lim); % 4. 累积塑性应变 subplot(6,2,4); plot(time(1:subsample_factor:end), accumulated_plastic_strain(1:subsample_factor:end)*100, 'LineWidth', 1.5); xlabel('时间 (s)'); ylabel('累积塑性应变 (%)'); title('累积塑性应变随时间变化'); grid on; set(gca, 'FontSize', 12); % 5. 粘塑性应变率 subplot(6,2,5); semilogy(time(1:subsample_factor:end), abs(strain_vp_dot(1:subsample_factor:end)), 'LineWidth', 1.5); xlabel('时间 (s)'); ylabel('粘塑性应变率 (1/s)'); title('粘塑性应变率随时间变化'); grid on; set(gca, 'FontSize', 12); % 6. 总应变-时间关系图 subplot(6,2,6); plot(time(1:subsample_factor:end), strain(1:subsample_factor:end)*100, 'LineWidth', 1.5, 'Color', 'green'); xlabel('时间 (s)'); ylabel('总应变 (%)'); title('总应变-时间关系图'); grid on; set(gca, 'FontSize', 12); % 7. 塑性应力-时间关系图 subplot(6,2,7); plot(time(1:subsample_factor:end), sigma_mises(1:subsample_factor:end)/1e6, 'LineWidth', 1.5, 'Color', [0.5 0 0.5]); xlabel('时间 (s)'); ylabel('塑性应力 (MPa)'); title('塑性应力-时间关系图'); grid on; set(gca, 'FontSize', 12); % 8. 微织构深度 subplot(6,2,8); plot(time(1:subsample_factor:end), depth(1:subsample_factor:end)*1e6, 'LineWidth', 1.5); xlabel('时间 (s)'); ylabel('深度 (\mum)'); title('微织构深度随时间变化'); grid on; set(gca, 'FontSize', 12); % 9. 接触面积 subplot(6,2,9); semilogy(time(1:subsample_factor:end), A_contact_arr(1:subsample_factor:end)*1e6, 'LineWidth', 1.5); xlabel('时间 (s)'); ylabel('接触面积 (mm²)'); title('赫兹接触面积随时间变化'); grid on; set(gca, 'FontSize', 12); % 10. 垂直应力与等效应力 subplot(6,2,10); plot(time(1:subsample_factor:end), stress_z(1:subsample_factor:end)/1e6, 'LineWidth', 1.5); hold on; plot(time(1:subsample_factor:end), sigma_mises(1:subsample_factor:end)/1e6, 'LineWidth', 1.5); xlabel('时间 (s)'); ylabel('应力 (MPa)'); legend('垂直应力 \sigma_z', '等效应力 \sigma_{vm}'); title('接触应力演化'); grid on; set(gca, 'FontSize', 12); % 11. 载荷对比图 (新增) subplot(6,2,11); plot(time(1:subsample_factor:end), F_total_arr(1:subsample_factor:end), 'LineWidth', 1.5, 'Color', 'k'); hold on; plot(time(1:subsample_factor:end), ones(size(time(1:subsample_factor:end)))*F_static, '--r', 'LineWidth', 1.5); plot(time(1:subsample_factor:end), ones(size(time(1:subsample_factor:end)))*F_amp, '--b', 'LineWidth', 1.5); plot(time(1:subsample_factor:end), zeros(size(time(1:subsample_factor:end))), ':', 'Color', [0.5 0.5 0.5]); xlabel('时间 (s)'); ylabel('载荷 (N)'); legend('总载荷 F_{total}', '静态载荷 F_{static}', '动态幅值 F_{amp}', '零载荷线', 'Location', 'best'); title('载荷特性对比'); grid on; set(gca, 'FontSize', 12); % 12. 总载荷放大图 (新增) subplot(6,2,12); plot(time(1:subsample_factor:end), F_total_arr(1:subsample_factor:end), 'LineWidth', 1.5); xlabel('时间 (s)'); ylabel('总载荷 (N)'); title('总载荷 F_{total} 随时间变化'); grid on; set(gca, 'FontSize', 12); xlim([0, 0.01]); % 放大初始阶段便于观察波动细节 sgtitle('超声冲压微织构过程仿真 (含载荷特性分析)', 'FontSize', 16, 'FontWeight', 'bold'); % ==== 关键结果输出 ==== fprintf('=== 仿真结果汇总 ===\n'); fprintf('载荷参数: 静态载荷=%.1f N, 动态幅值=%.1f N\n', F_static, F_amp); fprintf('总仿真时间: %.4f s\n', time(end)); fprintf('总冲击周期数: %d\n', cycle_count); fprintf('最终累积塑性应变: %.4f %%\n', accumulated_plastic_strain(end)*100); fprintf('最终屈服应力: %.1f MPa (硬化增量: %.1f MPa)\n', ... sigma_y(end)/1e6, (sigma_y(end)-sigma_y0)/1e6); fprintf('屈服应力饱和值: %.1f MPa (理论值: %.1f MPa)\n', ... max(sigma_y)/1e6, (sigma_y0 + Q_inf)/1e6); fprintf('最终微织构深度: %.2f μm\n', depth(end)*1e6); fprintf('最大接触面积: %.2f mm²\n', max(A_contact_arr)*1e6); if converged fprintf('状态: 收敛 (Δε_p=%.2e < tol=%.1e)\n', ... abs(accumulated_plastic_strain(end) - prev_cycle_accumulated_plastic_strain), tol_eps); else fprintf('状态: 未收敛 (达到最大仿真时间或循环次数)\n'); end % ==== 辅助函数: 数组扩展 ==== function [time, stress, strain, strain_el, accumulated_plastic_strain, strain_vp, ... strain_vp_dot, alpha, sigma_y, depth, A_contact_arr, F_total_arr, ... stress_z, sigma_mises, stress_xx, stress_yy, ... eps_p_xx, eps_p_yy, eps_p_zz] = extendArrays(chunk_size, time, stress, ... strain, strain_el, accumulated_plastic_strain, strain_vp, strain_vp_dot, ... alpha, sigma_y, depth, A_contact_arr, F_total_arr, stress_z, sigma_mises, ... stress_xx, stress_yy, eps_p_xx, eps_p_yy, eps_p_zz) time = [time; zeros(chunk_size, 1)]; stress = [stress; zeros(chunk_size, 1)]; strain = [strain; zeros(chunk_size, 1)]; strain_el = [strain_el; zeros(chunk_size, 1)]; accumulated_plastic_strain = [accumulated_plastic_strain; zeros(chunk_size, 1)]; strain_vp = [strain_vp; zeros(chunk_size, 1)]; strain_vp_dot = [strain_vp_dot; zeros(chunk_size, 1)]; alpha = [alpha; zeros(chunk_size, size(alpha,2))]; sigma_y = [sigma_y; zeros(chunk_size, 1)]; depth = [depth; zeros(chunk_size, 1)]; A_contact_arr = [A_contact_arr; zeros(chunk_size, 1)]; F_total_arr = [F_total_arr; zeros(chunk_size, 1)]; % 扩展总载荷数组 stress_z = [stress_z; zeros(chunk_size, 1)]; sigma_mises = [sigma_mises; zeros(chunk_size, 1)]; stress_xx = [stress_xx; zeros(chunk_size, 1)]; stress_yy = [stress_yy; zeros(chunk_size, 1)]; eps_p_xx = [eps_p_xx; zeros(chunk_size, 1)]; eps_p_yy = [eps_p_yy; zeros(chunk_size, 1)]; eps_p_zz = [eps_p_zz; zeros(chunk_size, 1)]; end 请将我提供的程序中的主程序来提供一个计算超声冲压微织构的仿真过程的流程图

clear all; close all; clc;tic its_option =2; hoise_option=1; =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end encoding_bits= convolution_encoder(bits);interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2);x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2);if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;endW=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end利用上述代码构建一个新的代码,实现BER绘图,使其分别绘制两幅BER图,分别为有噪声和无噪声时,bits-option三种情况的BER

clear all; close all; clc;tic 5%8866% Settings $8868% its_option =2; 966 0:??????,1:??????,2:?????? hoise_option=1; 8% 0:??????,1:?????? =4;NT=2; SNRdBs=[0:2:20];sq05=sqrt(0.5); obe_target =500; BER_target =1e-3; taw_bit_len= 2592-6; nterleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; _frame = 1e8; or i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NI;SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power*10°(-SNRdB/10)*noise_option;sigmal=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame I %%88688868896%% ??????866988689686836% switch (bits_option) case (0】, bits=zeros(1,raw_bit_len); case (11, bits=ones(1,raw_bit_len); casef2), bits=randint(1,raw_bit_len); case (2), bits=randi(1,1,raw_bit_len)-1; end 686%6% ?????88%6% encoding_bits= convolution_encoder(bits); 6%%8%% ????? 8686% interleaved=[]; for i=l:interleaving_mum interleaved=[interleavedencoding_bits([i:interleaving_mum:end])];for tx_time-l:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[J; ??7 QAM16_symbol=QAM16_mod(tx_bits, 2); ?????69686666366685669 x(1,1) =QAM16_symbol(1);x(2,h)=QAM16_symbol(2); 90969696%????????????? 636585863666666 if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05*(randn(2,2)+j*randn(2,2)); end y =H*x; 66986896%88868% ????? 6688688%%88%% noise = sqrt(sigma2/2)*(randn(2,1)+j*randn(2,1)); if noise_option==1, y = y + noise;end %8%8%88%%8%8% ??????668888688888%% W=inv(H'*H+sigma2*diag (ones(1,2)))*H'; K_tilde =W*y; %%%%88%%8%8% ??????668888%58888%% x_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit=[temp_bit QAM16_denapper(X_hat, 2)]; end %%%8%%%%?????88%8886% deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_rum deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_mum:end])];end %%%86%%%?22220%%%866% received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved) 600%%22222 5%0%% for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, A bit(BC dumnv) nahesnobe+1:endif nobe>=nobe_target, break; end end if (nobe>=nobe_target) break; end end %8%888888%%%%save BER data & Display 8%88%8888%88%BER(i_SNR)=nobe/((i_frame-1)*raw_bit_len+EC_dummy);fprintf(’t%dt\t%1.4f\n', SNRdB,BER(i_SNR)); if BER(i_SMR)<BER_target, break; end end详细注释这段matlab代码

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