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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:( @3 a) |6 O/ E: F
1.初始化:; y$ e& `; \- E' X
2.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。
: i9 C7 z; J0 f) q) |: k1 H4 r. h3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。
) T' O) W5 y7 @$ J. |4.创建了矩阵 z 用于存储零值。
2 E- C g) }; {# ]6 @& U! ~* D5.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。$ f0 F/ s3 L& z+ J( z# h" b
6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。 D+ N+ E+ {1 d6 j; K) Y
7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。3 T3 s, k5 o/ H5 t
8.模拟循环(1000次迭代):
8 h! J5 B8 S5 Z* W0 \1 y" h9.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。2 {- d$ V" U% f, F1 S
10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。
" D' j+ [7 c4 }1 j) C. R0 I( ?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:
S5 B' s6 F; d! @9 |! Z" ^12.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。9 }8 J: p0 u9 M/ r* t
13.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。3 ]! a5 \+ B* @: K
14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。6 @$ G! ]7 A6 ]7 P8 T# S
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。
6 R5 q" n9 _5 _/ F4 N* C! l16.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。
$ Q- a2 L k. U, @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。
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