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这段MATLAB代码创建了一个模拟,其中在一个图像上显示了两个文本字符串("美赛"和"冲锋小队"),然后模拟了一种细胞自动机的演化过程,根据一些规则,这些细胞会在每个时步更新状态。以下是代码的主要功能概括:" @4 l0 B# g/ L
1.初始化:
# m; L5 R# n4 q& x% q2.创建了一个图形窗口,其中包括两个文本字符串:"美赛"和"冲锋小队",这些字符串以白色显示在黑色背景上。
, {8 K9 J4 |" P3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。
) m$ p# g2 b3 I; y; E6 F4.创建了矩阵 z 用于存储零值。
3 n6 E# B8 ]( B6 M/ q5.从初始图像中提取一个单通道的二进制矩阵 cells,其中非零值表示文本像素。
[1 f" J" y/ o ]- }! Q6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。 ~# \ x* ]( W. {. A0 n
7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。. n9 q( {9 l1 C: j
8.模拟循环(1000次迭代):
9 l: u8 x/ M% F" \0 T6 J9.在每次迭代中,计算了 sum 矩阵,该矩阵表示每个细胞周围8个邻居中处于活动状态的细胞数量。
( G9 X3 S; q3 o, H U10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。- X/ C' m0 @ u5 M7 l } h
11.根据一定的规则,更新 cells 矩阵,以模拟细胞的状态转换。这些规则包括:
# N1 a$ L; e- Z" c, p' C3 f: Z1 v12.如果细胞周围活动细胞数量小于8,且 visit 矩阵中对应位置为0,那么该细胞状态不变。
4 F2 _' z" ]9 j* g. w; ?1 R$ h. I13.否则,如果细胞周围有活动细胞,同时 pick 值大于等于阈值 threshold,且 visit 矩阵中对应位置为0,那么该细胞状态被置为活动。2 X) R9 H- t7 A! T
14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。
7 b7 F' G/ K% [( o4 C* G! ? Y15.在每次迭代结束后,使用 set 函数更新可视化图像,并使用 drawnow 函数刷新图像,以观察模拟的演化过程。
4 h2 A' ]8 `" p4 h9 G5 ]0 z16.最后,代码创建了一个新的图像窗口(figure(2)),并在其中显示最终的模拟结果,其中细胞状态根据模拟规则进行了演化。( m1 D2 T2 O; F( r. c
总的来说,这段代码实现了一个简单的细胞自动机模拟,其中细胞的状态在每个时步基于规则进行更新,并通过图像可视化展示模拟结果。这个模拟的规则似乎涉及到了类似于生命游戏(Conway's Game of Life)的细胞自动机规则。
/ t, c- i+ ?* h' N2 ~6 m) L+ C- U! O" _7 q0 q4 {% `# ~) o8 ]& y% Y
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