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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:
0 U5 S, Y6 R4 b" i3 L( ^2 Z. x1.初始化:4 E6 k' R8 s# a! |( k$ u
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。+ \5 ~. h" l/ U
3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。
% j+ c* H% p. l4.创建了矩阵 z 用于存储零值。7 H' a+ ~# n, S9 H5 ^
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 E% [+ j! q( V9 E" X) `* M
6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。% g9 F' U: v; R8 M% Q% e' o' }
7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。6 n; i7 `) t* E
8.模拟循环(1000次迭代):
0 E' g5 }8 n# a" s8 T, J* j9.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。' e3 G. S- k: r0 K
10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。: O! f9 z) J* f' H1 B; S; 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:
6 F1 o6 [* ~) {7 C5 g& C$ S- K3 Y12.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。
, C# e- S8 q2 `! u! P) W% S( e4 u13.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。
" G5 A3 o' k2 p4 c& y2 j m2 c$ E14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。5 i1 Y8 \6 ]: F0 T4 r
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。
; I* ?' K0 z1 p# G16.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。9 e9 G0 i6 G8 H6 h
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。
, Y+ Z* ?) K+ c* y8 G- r2 D8 s/ S6 i" G z
0 g( B' V( K) W4 w
4 L1 |" a; T! \/ M |
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