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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:
. L; C% L- N( a8 T& `1.初始化:
! w5 a% [0 E d% ]' v2.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。
n/ A; ?7 `, E( r" h" f- Z$ x9 g8 A3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。
8 S! K Q3 r) b7 C2 ?; N% Y4.创建了矩阵 z 用于存储零值。! Y' f C' {+ v
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。- f* A$ G( I: u6 ~0 m! p
6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。 ^. D: w& l) N
7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。
3 e5 Y1 `( [$ U L- V* M6 T8.模拟循环(1000次迭代):4 u5 a" i1 D: G: I
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。; A6 k4 `; {' Q& z5 [# M3 _4 z
10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。
! \, m& p) E. [) _ F6 b11.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:) ^* h; K" V4 a
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。+ w7 _* J9 X4 a9 P7 ?
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。
, X5 f) V9 @) J) j$ E* i14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。
, W; [8 u* {. n7 A15.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* B: a+ e7 l" `8 P16.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。
$ b2 z* f" ?! U) T2 }( _1 e9 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。
|7 }3 b2 z0 h6 q( O/ [7 ~; ~5 {1 [, w5 C/ ~; h' N" i4 L
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