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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:
. T% c# V. B% m# }* W1.初始化:
/ F3 S+ r0 T6 f& i2 T- U& T2.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。
- o" Y. E. |2 F; K3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。2 p* h' \/ {; X1 u" b B. U
4.创建了矩阵 z 用于存储零值。
1 R2 G% u+ A# w( [5 G" E5.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。
& H! F. V H, V# M7 e; Y) I6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。. l5 U2 h% r7 Y6 ?* z* A( E
7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。
4 Q/ \7 {" {: i% ^, N8.模拟循环(1000次迭代):
, \3 I7 ~! ?0 q/ N- H2 b9.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。& |7 G3 n7 P4 e6 ?7 h; K
10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。
S% _+ }5 ~6 Y( Y8 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:
" o, \+ f! |9 m/ t0 `1 ?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。
* J/ ?3 g0 w4 N1 x9 X, E13.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。* n) z, `9 y- ]
14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。& C. B# `9 R/ R) P0 e
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。
$ R0 _; I3 L' M16.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。
e) H0 J! s, D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。
& J; w% x- ^3 @; a1 K. p8 d! P, i0 k# x, D0 K& s9 V8 s; V7 E/ o7 G7 b- ^
% e2 ]% k4 v" U+ v4 B: B* n( I# f, r+ h! H( P! r
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