In python, the variable only refers to the object and does not represent the object itself. The variable name points to that part of your computer's memory where the object is stored. What is output of the codes below and explain it?def func(m):    m[0] = 100    m = [1, 2, 3]    return mn = [4, 5, 6]func(n)print(n)print(func(n))

时间: 2024-03-08 10:50:48 浏览: 288
The output of the code will be: ``` [100, 5, 6] [1, 2, 3] ``` Here's why: - Initially, the variable `n` is assigned to a list `[4, 5, 6]`. - When the function `func` is called with the argument `n`, the parameter `m` is also assigned to the same list object as `n`. - Inside the function, the first element of `m` is modified to `100`. - Then, a new list `[1, 2, 3]` is assigned to the variable `m`. This does not affect the variable `n`, which still points to the original list `[4, 5, 6]`. - The function returns the value of `m`, which is the new list `[1, 2, 3]`. - After the function call, the original list `n` has been modified to `[100, 5, 6]`. - Finally, the `print` statements output the values of `n` and `func(n)` respectively, which are `[100, 5, 6]` and `[1, 2, 3]`.
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翻译 For each numerology and carrier, a resource grid of RB sc size, grid, x NN μ subcarriers and symb subframe, OFDM symbols is defined, starting at common resource block start,μ Ngrid indicated by higher-layer signalling. There is one set of resource grids per transmission direction (uplink, downlink, or sidelink) with the subscript  set to DL, UL, and SL for downlink, uplink, and sidelink, respectively. When there is no risk for confusion, the subscript  may be dropped. There is one resource grid for a given antenna port , subcarrier spacing configuration , and transmission direction (downlink, uplink, or sidelink). For uplink and downlink, the carrier bandwidth grid size, for subcarrier spacing configuration is given by the higherlayer parameter carrierBandwidth in the SCS-SpecificCarrier IE. The starting position grid start, for subcarrier spacing configuration is given by the higher-layer parameter offsetToCarrier in the SCS-SpecificCarrier IE. The frequency location of a subcarrier refers to the center frequency of that subcarrier. For the downlink, the higher-layer parameter txDirectCurrentLocation in the SCS-SpecificCarrier IE indicates the location of the transmitter DC subcarrier in the downlink for each of the numerologies configured in the downlink. Values in the range 0 – 3299 represent the number of the DC subcarrier and the value 3300 indicates that the DC subcarrier is located outside the resou ETSI 3GPP TS 38.211 version 18.5.0 Release 18 15 ETSI TS 138 211 V18.5.0 (2025-01) For the uplink, the higher-layer parameter txDirectCurrentLocation in the UplinkTxDirectCurrentBWP IE indicates the location of the transmitter DC subcarrier in the uplink for each of the configured bandwidth parts, including whether the DC subcarrier location is offset by 7.5 kHz relative to the center of the indicated subcarrier or not. Values in the range 0 – 3299 represent the number of the DC subcarrier, the value 3300 indicates that the DC subcarrier is located out

A = imread('krabi1.bmp','BMP'); %read in the image A_shrunk = imresize(A,0.2); % we’ll reduce the resolution, as otherwise the file size is too large imshow(A_shrunk) % displays the shrunken image Bs = reshape(A_shrunk,[388*518*3,1,1]); % resizes this image from a pixel array of three colours to a one-dimensional data stream C = de2bi(double(Bs)); % converts these values to binary representation % You can then resize this array to a linear, one-dimensional array. % this data stream C is then what you can communicate over your channel. % recover the image from the binary sequence BS_rec = uint8(bi2de(C)); % convert bits to pixel values. A_rec = reshape(BS_rec,[388,518,3]); % reshape back to a coloured pixel array. imshow(A_rec) % display the recovered image. Explore the pskmod and pskdemod commands in MATLAB. Use these to modulate and demodulate the binary sequence into a binary PSK signal. (Hint: the command should be something like D = pskmod(C,2). Display a part of this signal, and explain carefully how we have represented this signal in MATLAB, and how it differs from the analysis we performed in Part A. Transmit this signal through an AWGN channel using the awgn() function for a range of signal to noise ratios. Demodulate and comment on the effect of the noise on the image. A suitable range of signal to noise ratios is –0.5dB to 5 dB. The bit error rate refers to the fraction of bits that are received in error. This can also be interpreted as the probability that a bit is received in error. Calculate the bit error rate (BER) for the signal to noise ratios you used above. Comment on the correlation between BER and perceptual image quality. Now apply channel coding to the transmitted data sequence. Use encode(msg,7,4,’hamming’), encode(msg,15,7,’bch’), and convenc, following the example listed in the help window (recall, in MATLAB type “help convenc” to obtain the help information for that command. For each of these codes, study how the code can reduce the BER and improve image quality for each SNR you studied above.

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