clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).引用了不存在的字段 'num'。 出错 LoadData (line 33)num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E:\train.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),''); imgPath = [pathname,'',label_1(i).name,'',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E\test.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),''); imgPath = [pathname,'',label_2(i).name,'',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');引用了不存在的字段 'num'。 出错 LoadData (line 33)

时间: 2024-02-03 07:12:46 浏览: 67
这个错误可能是因为在 name_list(i) 结构体中没有名为 "num" 的字段。你可以检查一下 name_list 结构体中的字段，看看哪个字段被错误地引用了。 另外，你可以在循环之前为 "num" 变量赋值，以确保在给结构体字段赋值时不会出现未定义的变量。例如： ``` num = 0; for i=3:22 name_list(i).num = 0; name_list(i).num(i-2) = 1; num = num + 1; end ```
相关问题

clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end

这段代码的作用是获取用户选择的文件夹路径，然后遍历该文件夹下的所有文件和文件夹（除去当前目录和上一级目录），将每个文件名存入一个结构体数组中，并为每个文件名添加一个数字编号，编号从1开始，直到数组中存储的最后一个文件名。 具体来说，代码的执行流程如下： 1. 使用 `uigetdir` 函数获取用户选择的文件夹路径，该路径存储在 `pathname` 变量中。 2. 使用 `dir` 函数获取文件夹下的所有文件和文件夹，并将它们存储在 `name_list` 结构体数组中。 3. 循环遍历 `name_list` 数组中的每个元素，其中 `i` 取值范围为 3 到 22，即从第三个元素开始到最后一个元素。 4. 对于每个元素，将其 `num` 字段初始化为一个 20 行 1 列的零向量。 5. 将该元素的 `num` 向量中的第 `i-2` 个元素赋值为 1，表示该元素对应的文件的编号为 `i-2`。 总的来说，这段代码的目的是为文件名添加一个数字编号，以便后续处理和分析。

clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('train_30_32.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_1(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('test_30_32.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_2(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E:\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');逐行解释

这段代码的作用是读取指定目录下的图像文件，将其转换为数据集用于深度学习训练。 首先，使用 `uigetdir` 函数让用户选择一个目录，然后使用 `dir` 函数获取该目录下所有文件的信息，存储在 `name_list` 数组中。接着，使用循环遍历前 20 个文件夹（`name_list` 中的前两个元素为 `.` 和 `..`），并为每个文件夹创建一个标签向量 `num`，其中第 `i-2` 个元素为 1，其余为 0，表示该文件夹对应的标签。 接下来，读取训练集图像文件。首先从一个文件中读取所有图像文件名，然后使用 `imread` 函数读取每个图像文件，并将其存储在 `train_x` 数组中。同时，将每个图像文件的标签与对应的标签向量 `num` 进行匹配，并将结果存储在 `train_y` 数组中。这样，`train_x` 和 `train_y` 就构成了训练集。 最后，读取测试集图像文件，方法与读取训练集图像文件类似。将读取得到的图像文件和标签信息存储在 `test_x` 和 `test_y` 数组中，构成测试集。最后，将训练集和测试集数据保存在 `imgdata_uint8.mat` 文件中。 需要注意的是，这段代码仅适用于特定的图像数据集，如果要将其应用于其他数据集，需要进行相应的修改。
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clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).引用了不存在的字段 'num'。 出错 LoadData (line 33)num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E:\\train.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_1(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E\\test.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_2(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');

for i = 3:22 label_1(i-2).num = 0; end img_name1 = importdata('E:\train.txt'); img_train_num = size(img_name1, 1); for i = 1:img_train_num img_name_char = cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name ...

clear;clc parentdir = 'F:\data process\fMRI\fmrioutput'; % 定义储存各被试源文件的上级文件夹 cd(parentdir); % 进入这个上级文件夹 allsubjects = dir('sub*');%查找该文件夹下的所有被试 subinfos = numel(allsubjects); for i=1:numel(allsubjects) % 对每个被试进行循环 cursubject = allsubjects(i).name; % 找到当前被试的名字 matlabbatch=cell(1); curWPAT = fullfile(parentdir,cursubject,'WPAT'); curfucout=fullfile('F:\data process\fMRI\fmrioutput',cursubject,'WPAT') matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.dir = {curfucout}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.scans = cellstr(spm_select('ExtFPList', curWPAT, '^sw*.nii', Inf)) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.units = 'scans'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.RT = 2; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t = 16; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.timing.fmri_t0 = 8; %% matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.cond = struct('name', {}, 'onset', {}, 'duration', {}, 'tmod', {}, 'pmod', {}, 'orth', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.multi = {'D:\data process\fMRI\onsets\subject(i)_run1.mat'}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.regress = struct('name', {}, 'val', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.tempxx=dir(fullfile(curfucout,'rp*.txt')) matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.sess.hpf = 128; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.fact = struct('name', {}, 'levels', {}); matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.bases.hrf.derivs = [0 0]; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.volt = 1; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.global = 'None'; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mthresh = 0.8; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.mask = {''}; matlabbatch{1}.spm.stats.fmri_spec.cvi = 'AR(1)'; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.spmmat(1) = cfg_dep('fMRI model specification: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.write_residuals = 0; matlabbatch{2}.spm.stats.fmri_est.method.Classical = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.spmmat(1) = cfg_dep('Model estimation: SPM.mat File', substruct('.','val', '{}',{2}, '.','val', '{}',{1}, '.','val', '{}',{1}), substruct('.','spmmat')); matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.name = 'Old'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.weights = 1; matlabbatch{3}.spm.stats.con.consess{1}.tcon.sessrep = 'none'; matlabbatch{3}.spm.stats.con.delete = 0; end；怎么改

for i=1:numel(allsubjects) % 对每个被试进行循环 cursubject = allsubjects(i).name; % 找到当前被试的名字 matlabbatch=cell(1); curWPAT = fullfile(parentdir,cursubject,'WPAT'); curfucout=fullfile('F:\...

这段代码优化巡行时间：clc;clear; tic %遍历循环读取所有tiff文件 file_path = 'D:\JIANGXiaoYu\5_20230709_24dpf\';% 图像文件夹路径 img_path_list = dir(strcat(file_path,'*.tiff'));%获取该文件夹中所有TIFF格式的图像 img_num = length(img_path_list);%获取图像总数量 Output_path='D:\JIANGXiaoYu\5_20230709_24dpf_tif\';%文件夹的路径 for jj = 1:img_num image_name = img_path_list(jj).name; % 图像名 image=imread(strcat(file_path,img_path_list(jj).name)); Info=imfinfo(image_name); Slice=size(Info,1); %%获取图片z向帧数 Width=Info.Width; Height=Info.Height; Image=zeros(Height,Width,Slice); for i=1:Slice Image(:,:,i)=imread(strcat(file_path,img_path_list(jj).name),i); %%一层一层的读入图像 J=uint8(Image(:,:,i)); %%一层一层写出图像 imwrite(J,[Output_path,num2str(209*(jj-1)+i,'%04d'),'.tif']);%2G209/4G419 end fprintf(' %d %s\n',jj,strcat(file_path,image_name));% 显示正在处理的图像名 end toc disp(['运行时间: ',num2str(toc)]); %遍历循环读取所有tiff文件

img_path_list = dir(fullfile(file_path, '*.tiff')); img_num = length(img_path_list); output_path = 'D:\JIANGXiaoYu\5_20230709_24dpf_tif\'; parfor jj = 1:img_num image_name = img_path_list(jj).name; ...

clc; clear all; close all; %% ============================ calc global ALL_BYTES_IN_LINE; global ANAL_READ_DATA_MODE; global GSE_READ_DATA_MODE; global BYTES_A_DATA; global BYTES_B_DATA; count_PPG_MODE_res=1; % mode1 血氧 mode2心率 signal_snr_cal = 0; type1 = '*.greentxt'; % type1 = '*.sigtxt'; type2 = '*.txt'; mmc_file_dir_new='C:\Users\Administrator\Desktop\周荣意\算法数据\肺功能'; %%血氧曲线 x1 = 0.01:0.01:0.449; x2 = 0.45:0.01:0.929; x3 = 0.93:0.01:2.0; y1 = (-28.235 * x1 + 112.056); y2 = (-24.9.* x2 .* x2 + 2.672 .* x2 + 104.5 + 0.5); y3 = (-17.7 * x3 + 101.056); %%血氧曲线绘图 计算rate与血氧值关系 % figure(103); % subplot(311); % plot(x1,y1); % subplot(312); % plot(x2,y2); % subplot(313); % plot(x3,y3); % 1; %% 切换芯片类型 影响解析结果 ANAL_READ_DATA_MODE = 'GDH3018'; type_data = '*.sigtxt'; file_one = dir([mmc_file_dir_new '\' type_data ]); type_data2 = '*.comparetxt'; file_cmp = dir([mmc_file_dir_new '\' type_data2 ]); % set(figure(1),'position',[ 0 40 1400 960]); % figure(1); plot_row = length(file_one); plot_col = 1; hs = tight_subplot(plot_row, plot_col,[.04 .01] , [.03 .02], [.04 .02]); for i=1:plot_row spo2_val1_arr = []; spo2_rate_val1_arr = []; if(strcmp(file_one(i).name, '.')||strcmp(file_one(i).name, '..') ) continue; end disp([num2str(i) ' ' file_one(i).name]); [~,loc] = ismember('.',file_one(i).name ); signal_name = file_one(i).name(1:loc-1); spo2_path = [mmc_file_dir_new '\' file_one(i).name ]; if(isempty(spo2_path)) continue; end spo2_oridata = Data_ReadFromFile(spo2_path, 5, '%s'); ALL_BYTES_IN_LINE = Get_NumInLines(spo2_oridata); spo2_oridata = Data_ReadFromFile(spo2_path, 3, '%s'); BYTES_A_DATA = 3; [red_data,red_len] = Data_ReadByParam (spo2_oridata, ALL_BYTES_IN_LINE, 1, 1, 0, hex2dec('83'), hex2dec('00'), BYTES_A_DATA , (ALL_BYTES_IN_LINE - 8) / BYTES_A_DATA, 1); [ird_data,ird_len] = Data_ReadByParam (spo2_oridata, ALL_BYTES_IN_LIN

此外，引用[3]提到将设备连接到电脑并确保软件显示曲线变化，可能意味着数据采集的实时性，但用户的问题更偏向离线处理。需要确保数据读取的正确性，可能先检查文件头或示例数据。 步骤总结：1. 读取.sigtxt文件，...

clear clc load('lidar_data') %% 加载毫米波, 雷达数据载入与初始化 [FileNameList2,PathName2]= uigetfile('*.xlsx','Select the OBS-FILE', ... 'G:\矿能数据\','MultiSelect','on');% 这里读取一个文件用off，读取多个文件用on if ~iscell(FileNameList2) FileNameList2 = {FileNameList2}; end % for i=1:length(FileNameList2) name2 = [PathName2 FileNameList2{i}];% 79+257 [shijian0,windspeed0,winddirection0,qixiang0] = func_readHMB(name2); if i==1 shijian_hmb = shijian0; windspeed_hmb = windspeed0; winddirection_hmb = winddirection0; qixiang_hmb = qixiang0; else shijian_hmb = [shijian_hmb;shijian0]; windspeed_hmb = [windspeed_hmb;windspeed0]; winddirection_hmb = [winddirection_hmb;winddirection0]; qixiang_hmb = [qixiang_hmb;qixiang0]; end end % print(name2) clear FileNameList2 PathName2 name2 shijian0 windspeed0 winddirection0 qixiang0 data_avail0 i api_data0 snr_nos0 %% 激光对应高度 43 52 65 78 91 104 117 130 143 156 169 182 195 208 300 figure subplot(211) plot(shijian_hmb(:,1),windspeed_hmb(:,6),'b') hold on plot(shijian_jg,windspeed_jg(:,7),'r') legend('HMB','lidar') title('激光毫米波对比-风速') subplot(212) plot(shijian_hmb(:,1),windspeed_hmb(:,6),'b') hold on plot(shijian_jg,winddirection_jg(:,7),'r') legend('HMB','lidar') title('激光毫米波对比-风向') function [shijian1,windspeed,winddirection,qixiang] = func_readHMB(name) % qixiang从左到右列依次是温度、湿度、气压 data1 = importdata(name); %% for i=2:size(data1.textdata,1) shijian1(i-1,1) = datetime(data1.textdata{i,2}); end % 风速20m-300m分别所在的列为：2,6,10,14,18,22,26,30,34,38,42,46,50,54,58; % 风向20m-300m分别所在的列为：62,66,70,74,78,82,86,90,94,98,102,106,110,114,118 windspeed=data1.data(:,6:65); winddirection=data1.data(:,66:80); qixiang(:,1) = data1.data(:,1); qixiang(:,2) = data1.data(:,2); qixiang(:,3) = data1.data(:,3); end

开始是clear和clc，用于清空工作区和命令窗口。然后加载lidar_data.mat，可能包含激光雷达的数据，比如shijian_jg、windspeed_jg等变量。接着是读取毫米波雷达数据的部分，使用uigetfile选择多个Excel文件，这可能...

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])];解释一下上述代码中构造sq05的原因

在通信系统中，常常需要对信号进行归一化处理，以保证信号的功率被限制在一个合适的范围内，同时可以简化计算。其中，一种常用的归一化方法是将信号除以其均方根值（RMS，即Root Mean Square），也就是信号的标准差...

clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num = 72; deinterleaving_num = 72; N_frame = 1e8; for i_bits=1:length(bits_options) bits_option=bits_options(i_bits); BER=zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR=1:length(SNRdBs) sig_power=NT; SNRdB=SNRdBs(i_SNR); sigma2=sig_power10^(-SNRdB/10)noise_option; sigma1=sqrt(sigma2/2); nobe = 0; Viterbi_init for i_frame=1:1:N_frame switch (bits_option) case {0}, bits=zeros(1,raw_bit_len); case {1}, bits=ones(1,raw_bit_len); case {2}, bits=randi(1,raw_bit_len,[0,1]); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved=[]; for i=1:interleaving_num interleaved=[interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit =[]; for tx_time=1:648 tx_bits=interleaved(1:8); interleaved(1:8)=[]; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time-1,81)==0 H = sq05(randn(2,2)+jrandn(2,2)); end y = Hx; if noise_option==1 noise = sqrt(sigma2/2)(randn(2,1)+j*randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H'H+sigma2diag(ones(1,2)))H'; X_tilde = Wy; X_hat = QAM16_slicer(X_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(X_hat, 2)]; end deinterleaved=[]; for i=1:deinterleaving_num deinterleaved=[deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit=Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy=1:1:raw_bit_len, if bits(EC_dummy)~=received_bit(EC_dummy), nobe=nobe+1; end 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('bits_option:%d,SNR:%d dB,BER:%1.4f\n',bits_option,SNRdB,BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs,BER); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits_option:',num2str(bits_option)]); grid on; end将这段代码改为有噪声的情况

clear all; close all; clc; tic bits_options = [0,1,2]; noise_option = 1; b = 4; NT = 2; SNRdBs =[0:2:20]; sq05=sqrt(0.5); nobe_target = 500; BER_target = 1e-3; raw_bit_len = 2592-6; interleaving_num =...

clear all; close all; clc;ticits_option = 2;noise_option = 1;raw_bit_len = 2592-6;interleaving_num = 72;deinterleaving_num = 72;N_frame = 1e4;SNRdBs = [0:2:20];sq05 = sqrt(0.5);bits_options = [0, 1, 2]; % 三种bits-option情况obe_target = 500;BER_target = 1e-3;for i_bits = 1:length(bits_options) bits_option = bits_options(i_bits); BER = zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR = 1:length(SNRdBs) sig_power = 1; SNRdB = SNRdBs(i_SNR); sigma2 = sig_power * 10^(-SNRdB/10); sigma = sqrt(sigma2/2); nobe = 0; for i_frame = 1:N_frame switch bits_option case 0 bits = zeros(1, raw_bit_len); case 1 bits = ones(1, raw_bit_len); case 2 bits = randi([0,1], 1, raw_bit_len); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved = []; for i = 1:interleaving_num interleaved = [interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit = []; for tx_time = 1:648 tx_bits = interleaved(1:8); interleaved(1:8) = []; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time - 1, 81) == 0 H = sq05 * (randn(2,2) + j * randn(2,2)); end y = H * x; if noise_option == 1 noise = sigma * (randn(2,1) + j * randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H' * H + sigma2 * diag(ones(1,2))) * H'; K_tilde = W * y; x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)]; end deinterleaved = []; for i = 1:deinterleaving_num deinterleaved = [deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy = 1:1:raw_bit_len if nobe >= obe_target break; end if received_bit(EC_dummy) ~= bits(EC_dummy) nobe = nobe + 1; end end if nobe >= obe_target break; end end BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len); fprintf('bits-option: %d, SNR: %d dB, BER: %1.4f\n', bits_option, SNRdB, BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs, BER); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits-Option: ', num2str(bits_option)]); grid on;end注释这段matlab代码

- for i_bits = 1:length(bits_options) 开始循环处理三种 bits-option 情况。 - switch bits_option 根据 bits-option 的值选择不同的情况。 - QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); 表示进行 16QAM ...

clc clear all close all path=dir('*000'); t0=1; name_train={}; name_test={}; class_train={}; class_test={};

- clc、clear all 和 close all 是 Matlab 中常用的清除命令，用于清除命令行窗口、工作空间和图形窗口中的内容。 - path=dir('*000') 用于获取当前文件夹中以“000”结尾的文件夹的信息，并将这些信息存储...

解释代码for iter=1:n_iter for tour_i=1:n_param prob(:,tour_i)= (T(:,tour_i).^alpha) .* ((1./Nodes(:,tour_i)).^beta); prob(:,tour_i)=prob(:,tour_i)./sum(prob(:,tour_i)); end for A=1:NA for tour_i=1:n_param node_sel=rand; node_ind=1; prob_sum=0; for j=1:n_node prob_sum=prob_sum+prob(j,tour_i); if prob_sum>=node_sel node_ind=j; break end end ant(A,tour_i)=node_ind; tour_selected_param(tour_i) = Nodes(node_ind, tour_i); end cost(A)=cost_func(tour_selected_param,0); clc disp(['Ant number: ' num2str(A)]) disp(['Ant Cost: ' num2str(cost(A))]) disp(['Ant Paramters: ' num2str(tour_selected_param)]) if iter~=1 disp(['iteration: ' num2str(iter)]) disp('_________________') disp(['Best cost: ' num2str(cost_best)]) for i=1:n_param tour_selected_param(i) = Nodes(ant(cost_best_ind,i), i); end disp(['Best paramters: ' num2str(tour_selected_param)]) end

该段代码是用于实现蚁群算法中的蚂蚁选择路径的过程。其中n_iter表示迭代次数，n_param表示参数数量，NA表示蚂蚁数量。 首先，对于每个参数，计算出对应的概率值，并且对概率值进行归一化处理。...

clear clc c=3.0e8; e=1.60210e-19; me=9.10908e-31; epsilon=8.854187818e-12; %真空介电常数 h=6.626e-34;

这段代码定义了几个常量，包括： - c：光速，值为 3.0e8。 - e：元电荷，即电子的电荷量，值为 1....在这段代码中，clear 和 clc 分别是清空工作空间和命令行窗口的命令。定义这些常量可以方便后续的计算。

%% 初始化设置 clc; clear; close all; result_count = 1; % 全局结果计数器 output_dir = 'Result_Output'; % 结果输出目录 mkdir(output_dir); % 创建输出目录 scale_factor = 0.05; % 像素分辨率（毫米/像素） %% 创建结果记录表格 result_table = table('Size',[0 6],... 'VariableNames',{'编号','文件名','体积(px³)','体积(mm³)','处理时间','图像路径'},... 'VariableTypes',{'double','string','double','double','datetime','string'}); %% 选择输入文件夹 input_dir = uigetdir('请选择包含气泡图像的文件夹'); file_list = dir(fullfile(input_dir, '*.png')); % 支持多种格式：*.png|*.jpg|*.bmp %% 批量处理循环 for i = 1:length(file_list) end try %% 图像预处理（保持原有处理流程） img_path = fullfile(file_list(i).folder, file_list(i).name); img = imread(img_path); grayImg = rgb2gray(img); %% 图像预处理优化（替换原有边缘检测部分） grayImg = rgb2gray(img); end % 优化1：自适应直方图均衡增强对比度 grayImg = adapthisteq(grayImg, 'ClipLimit', 0.02); % 优化2：优化Canny参数（适用于高对比度图像） edges = edge(grayImg, 'Canny', [0.05 0.15]); % 降低阈值增强弱边缘 % 优化3：形态学处理调整 edges = imclose(edges, strel('disk',3)); % 小尺寸闭运算填充缺口 edges = bwareaopen(edges, 300); % 降低面积阈值至300像素 %% 圆形检测优化（新增区域属性验证） [centers, radii] = imfindcircles(edges,[20 200],... 'ObjectPolarity','bright',... 'Sensitivity',0.95); % 圆形检测参数 if ~isempty(centers) % 优先使用圆形检测结果 boundary = round([centers(1,1)+radii(1)*cos(0:0.1:2*pi)',... centers(1,1)+radii(1)*sin(0:0.1:2*pi)']); else %% 体积计算（优化PCA拟合） %% 体积计算优化（增加球形验证） circularity = 4*pi*PolyArea(boundary)/(perimeter^2); % 计算圆度 if circularity > 0.9 % 球形假设：V=(πD³)/6 diameter = 2*sqrt(PolyArea(boundary)/pi); % 等效直径 volume_mm = (pi*(diameter*scale_factor)^3)/6; % 球形体积公式 elseareas = cellfun(@(x) polyarea(x(:,2), x(:,1)), B); [~, maxIdx] = max(areas); boundary = B{maxIdx}; data = boundary - mean(boundary); [~, ~, latent] = pca(data); a = 2*sqrt(latent(1)); b = 2*sqrt(latent(2)); c =

首先，根据引用[3]，用户可能已经使用了形态学操作如开运算和闭运算来提取腐蚀区域。这可能用于预处理，去除噪声或填充空洞。但优化的话，可能需要调整结构元素的大小或形状，比如使用disk结构元素，但参数是否合适...

clc clear load fisheriris; X = meas(:,3:4); Y = species; cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 Y_train = grp2idx(Y_train); Y_test = grp2idx(Y_test); X_train = X(cv.training,:); Y_train = Y(cv.training,:); X_test = X(cv.test,:); Y_test = Y(cv.test,:); svm_model = fitcecoc(X_train, Y_train); Y_pred = predict(svm_model,X_test); accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/length(Y_test); 未定义函数或变量 'Y_train'。

X = meas(:,3:4); Y = species; cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 30% 的数据用于测试 Y_train = grp2idx(Y(cv.training)); Y_test = grp2idx(Y(cv.test)); X_train = X(cv.training,:); X_test = X(cv....

% Generate fvcom coldstart initial file, case_restart.nc % Writtern by Peng Cheng, 3-15-2013 % clear all; close all; clc; % ------------------------------------------------------------------------- % ----------------------- Parameters user setting ------------------------- % ------------------------------------------------------------------------- casename='mjk'; BulkInfo1 = 'mjk model'; BulkInfo2 = 'initial file'; % --- input data --- data_path='./'; fdata=[data_path casename '_ini_data_restart.mat']; % --- output file --- fvcom_ini=[data_path casename '_ini.nc']; % --- model grid file --- grid_path='./'; % path of grid file fvcom_mesh=[grid_path casename '_mesh.mat']; % ROMS grid file % --- initial time --- time_ini=datenum(2020,5,20,0,0,0); % ------------------------------------------------------------------------- % ------------------------------ Load data -------------------------------- % ------------------------------------------------------------------------- disp(' => Reading data .....'); % ------ model grid ----- load (fvcom_mesh); node_number=mesh.nnode; cell_number=mesh.ncell; nv=mesh.nv; % node_x=mesh.nodex; node_y=mesh.nodey; cell_x=mesh.cellx; cell_y=mesh.celly; % node_lon=mesh.nodex; node_lat=mesh.nodey; cell_lon=mesh.cellx; cell_lat=mesh.celly; % ----- initial data ----- load (fdata); % time_str_ini=datestr(time_ini,'yyyy-mm-ddTHH:MM:SS'); Times = '0000000000000000000.000000'; Times(1:length(time_str_ini)) = time_str_ini; rf_time=datenum(1858,11,17); % reference time of FVCOM time_ini=time_ini-rf_time; % initial time % nsigma_layer=19; nsigma_level=nsigma_layer+1; % % ----- interpolate ----- ilon=find(lon>=118 & lon<=122); % user ilat=find(lat>=24 & lat<=27); % user [lon,lat]=meshgrid(lon(ilon(1:1:end)),lat(ilat(1:1:end))); temp_ini=permute(temp_ini,[4,3,2,1]); salinity_ini=permute(salinity_ini,[4,3,2,1]); temp_ini=squeeze(temp_ini(1,:,ilat(1:1:end),ilon(1:1:end))); salinity_ini=squeeze(salinity_ini(1,:,ilat(1:1:end),ilon(1:1:end))); lon1=reshape(lon,size(lon,1)*size(lon,2),1); lat1=reshape(lat,size(lat,1)*size(lat,2),1); clear lon lat; %reshape temp1=reshape(temp_ini,size(temp_ini,1),size(temp_ini,2)*size(temp_ini,3),1); salt1=reshape(salinity_ini,size(salinity_ini,1),size(salinity_ini,2)*size(salinity_ini,3),1); clear temp salt temp1=temp1'; salt1=salt1'; isan=0; for i=1:size(temp1(:,1),1); if (temp1(i,1)<100); %%%surface layer isan=isan + 1; temp1_all(isan,:)=temp1(i,:); salt1_all(isan,:)=salt1(i,:); lon1_all(isan)=lon1(i); lat1_all(isan)=lat1(i); end end lon1_all=lon1_all'; lat1_all=lat1_all'; clear i j k for i=1:size(temp1_all,1) for j=2:size(depth,1) if isnan(temp1_all(i,j)) temp1_all(i,j)=temp1_all(i,j-1); salt1_all(i,j)=salt1_all(i,j-1); end end end for i=1:size(temp1_all,2) clear temp F isan temp=squeeze(temp1_all(:,i)); isan=find(~isnan(temp)); F=scatteredInterpolant(double(lon1_all(isan)),double(lat1_all(isan)),double(temp(isan)),'natural','nearest'); temp_mod(:,i)=F(double(node_lon),double(node_lat)); clear salt F isan salt=squeeze(salt1_all(:,i)); isan=find(~isnan(salt)); F=scatteredInterpolant(double(lon1_all(isan)),double(lat1_all(isan)),double(salt(isan)),'natural','nearest'); salt_mod(:,i)=F(double(node_lon),double(node_lat)); end clear temp salt temp_ini=temp_mod; salinity_ini=salt_mod; %%% siglay=ncread('mjk_0001.nc','siglay'); node_h=ncread('mjk_0001.nc','h'); siglay=siglay(1,:); siglay=siglay'; siglay=abs(siglay); temp_fvcom = zeros(147827, 19); % 初始化FVCOM温度场 根据现有代码将hycom温盐数据垂向插值到fvcom网格上

for iNode = 1:nNodes % 当前节点的实际水深 h = node_h(iNode); % 计算当前节点的实际深度 actual_depth = h * siglay(iNode, :); % 对每个节点进行插值 fvcom_temp(iNode, :) = interp1(hycom_depth, ...

clc,clear originalData=readtable('aaa.xlsx'); outputData=originalData(:,1); [~,name]=xlsread('aaa.xlsx','A1:AE1'); [~,singlechoice]=xlsread('bbb.xlsx'); [~,multichoice]=xlsread('ccc.xlsx'); for i=1:4605 for j=1:30 if j<=22 outputData{i,j+1}=single_Data_index(singlechoice(j,:),originalData{i,j+1}); else outputData{i,j+1}=multi_Data_index(multichoice(j-22,:),outputData{i,j+1}); end end end writetable(outputData,'shujjichulijieguo.xlsx') xlswrite('shujjichulijieguo.xlsx',name,'Sheet1','A1'); function y=single_Data_index(in1,in2) index=find(ismember(in1,in2)); y=index; end哪里错了

outputData{i, j + 1} = multi_Data_index(multichoice(j - 22, :), outputData{i, j + 1}); end end end outputData.Properties.VariableNames = ['ID', name']; writetable(outputData, 'shujjichulijieguo....

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C#学籍管理系统开发完成，信管专业的福音

标题中提到的“C#设计的学籍系统”涉及到几个重要的知识点。首先是“C#”，这是微软公司开发的一种面向对象的、运行在.NET框架上的高级编程语言。C#语言广泛用于开发Windows应用程序、游戏开发、分布式组件和客户端服务器应用程序等。在该标题中，它被用于构建一个学籍系统，这意味着系统的核心逻辑和功能是通过C#语言实现的。 其次是“学籍系统”，这通常是指用于管理学生个人信息、成绩、课程和学籍状态等数据的软件应用系统。学籍系统能够帮助教育机构高效地维护和更新学生档案，实现学生信息的电子化管理。它通常包括学生信息管理、成绩管理、课程安排、毕业资格审核等功能。 从描述中我们可以得知，这个学籍系统是“专门为信管打造”的。这里的“信管”很可能是对“信息管理”或者“信息系统管理”专业的简称。信息管理是一个跨学科领域，涉及信息技术在收集、存储、保护、处理、传输和安全地管理和开发信息资源方面的应用。这个系统可能是针对该专业学生的实际需求来定制开发的，包括一些特有的功能或者界面设计，以便更好地满足专业学习和实践操作的需要。 描述中还提到“请大家积极下载”，这可能意味着该学籍系统是一个开源项目，或者至少是一个允许公众访问的软件资源。由于开发者提出了“如有不足之处请大家多多包涵”，我们可以推断这个系统可能还处于测试或早期使用阶段，因此可能还不是完全成熟的版本，或者可能需要使用者反馈意见以便进行后续改进。 标签中的“C#的啊,大家注意,嘻嘻哈哈”表达了开发者轻松的态度和对C#语言的特定提及。这个标签可能是在一个非正式的交流环境中发布的，所以用词带有一定的随意性。尽管如此，它还是说明了该学籍系统是基于C#语言开发的，并提醒用户对这一点给予关注。 关于压缩包子文件的文件名称列表中，“学生成绩管理系统”直接指出了这个软件系统的主要功能之一，即管理学生的成绩。这通常包括录入成绩、查询成绩、统计分析成绩、成绩报告等功能。一个优秀的学生成绩管理系统可以让教师和学校管理人员更加高效地处理学生的成绩数据，同时也能让学生本人了解自己的学业进展。 综合以上信息，我们可以提炼出以下知识点： 1. C#语言：是一种面向对象的编程语言，适用于.NET框架，用于开发各种类型的应用程序。 2. 学籍系统：是管理学生基本信息、成绩、课程和学籍状态的软件应用系统，目的是实现学生信息的电子化管理。 3. 信息系统管理专业：该系统可能是针对信息系统管理专业的学生或教师的需求设计和开发的。 4. 开源项目或公众访问资源：鼓励用户下载使用，并接受用户的反馈和建议。 5. 学生成绩管理系统：是学籍系统的一个重要组成部分，专注于管理学生的成绩数据。 在开发一个C#设计的学籍系统时，开发者需要考虑的因素很多，比如系统的用户界面设计、数据库设计、数据安全、网络通信等。此外，系统还应该有良好的扩展性和易用性，以便未来可以根据用户反馈和新需求进行升级和优化。
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特征值与特征向量速成课：理论精讲与7种高效算法

# 摘要 本文系统地介绍了特征值与特征向量的基本概念、理论深度剖析、高效特征值算法以及这些数学工具在实际问题中的应用。首先从定义与性质出发，详细解释了特征值与特征向量的