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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:
/ E% B9 e5 ~" I; y1.初始化:; D$ @5 w3 Z% [! L
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。
. j( f) p' [% M3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。
) y/ f; n- C+ T* Y: L/ E4.创建了矩阵 z 用于存储零值。# v" x8 s+ u, d+ b
5.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 v- h6 r5 ]- _, W8 m1 E
6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。
! d# u8 }9 s: e7 V7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。
K- Z" y" q& _# s$ `8.模拟循环(1000次迭代):. C8 h( _! B! Y/ _" [6 `, @( ^0 \
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。
, O" p" }1 ?2 Q- {, S10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。2 a) s9 U7 l5 x3 p
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:
, o4 p0 e$ @" M! k( G9 a12.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。
$ t/ u) _6 `# o i* x13.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。6 g1 K% D6 L* z& F
14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。
& G @4 ?) g9 F; E15.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 ?( d' w5 [& e3 H1 Y# [" X3 D0 z
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。
8 ~# |9 w2 b2 j5 W# v( T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。
. p1 f4 l; S1 a5 H! J" N
2 {( e4 O+ c( u$ I* S! q" J. D! q7 _0 @9 w
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