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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:
7 t+ v( g8 V( j- |1.初始化:; Z- s: U; a. f" u& r0 N
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。
' X. t/ ^9 \* P3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。
# r" X, p! t; A4 p5 B2 K+ Y- p4.创建了矩阵 z 用于存储零值。
2 z6 n! i- z1 _/ w: Z B) m5.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 I+ |0 A; U! U! ~* q
6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。
+ O2 C' y y$ R) V3 s7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。$ `* k0 b; B. x
8.模拟循环(1000次迭代):. ]+ b0 u% C* _
9.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。
5 m" w1 {, \! H" k10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。4 T" w0 z% R% c* ?! ~9 t
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:
+ i# _! w1 g) w9 ]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。
( m' d8 F' L8 v13.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。 U2 v" O* }( r$ j
14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。
4 w8 S* R$ \ I# d+ `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。. s. X0 |* G; C7 l( V
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。
0 ?3 X8 p9 |- h8 m) Y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。
7 t x9 E7 ]2 @$ ?6 k! p4 O s
, W! @! ?- r: J; B% Q5 I, f3 F7 a# Z$ Z
: x1 f d% k' y/ J. Z- e
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