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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:: _" x; t1 j7 ?7 |9 i
1.初始化:
/ O6 k5 |5 x/ l6 I G+ 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。0 V5 ^/ ^- Z [0 ~ u
3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。& D9 V# |- M3 v
4.创建了矩阵 z 用于存储零值。) s+ W( g V2 {" ]) y* j
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。
4 {) I) j/ q" }/ V' E) R6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。. C ?0 _* i5 f' w$ r+ @- B
7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。
" Y/ Y @& _4 u! ^8.模拟循环(1000次迭代):
' {5 w* S0 J/ F8 X: ?- t. l9.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。
) s; ? k# {* D7 b5 O; `10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。& Z& |6 o! J% \- k
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:* \& E9 K( H. D1 s8 l9 K
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。- K& l- b( P% f
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 H2 X. h$ A8 T. Z7 d14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。
* e5 I2 D' c: V6 V I( [/ t15.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。
1 u! X( H5 X. D, ]3 J16.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。
. \7 D7 S+ U# { M: c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。* m4 j( z; m; [' u
e% o0 Q, Z% ~* d9 L4 M$ S, B7 O: ]' R: |- ~3 ^6 q2 |! ^2 j) [
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