细胞自动机的演化过程

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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：
0 l: }1 L7 }- X  ~! n7 D1.初始化：
. A5 u( F8 U- u* J% P2.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。
3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧，并获取其大小。
4 F" \5 c# K" v+ k4.创建了矩阵 z 用于存储零值。
: `) c6 g& Y, n, l4 F0 w( O4 x6 O2 _0 p5.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。
6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。
* T8 l# [& o" N0 `) R* `7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。
8.模拟循环（1000次迭代）：
8 Z) E* ^. I( O- [  u4 ?! V9.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。
10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。
) Z$ ~2 O( Z9 B. J1 c2 P11.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：
- p3 ^" A9 B. U  B8 Z$ W12.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。
3 B$ E; H3 k$ g: j( E4 |+ H13.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。
: I& A& F9 a* F4 l: e14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。
15.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。
16.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。
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。
# A: c# F8 ^: j6 f3 o- n) n3 [
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