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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:
4 c) {% R: _" a [6 t1.初始化:
% ~% h% n6 Z- u4 k- W. {; \8 G2.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。
, d6 _+ m2 f$ {' `6 Z9 V' \8 r3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。
! o. k* z1 c5 C5 ~5 R" g) e4.创建了矩阵 z 用于存储零值。- Z( [+ T8 }% W5 i( m$ g* ~
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+ `* k* ~1 [5 e3 c- t* p5 n4 M5 j6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。" ^: w+ } L0 F1 B! Q; @% H
7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。9 e7 A D5 I! V7 T& |
8.模拟循环(1000次迭代):
Q; r/ N) X; c9.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。
2 h0 D$ B& r. d( Y10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。
& x- U, P. a; G2 D11.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:& `/ p$ [5 w: f \1 }! t& D, J
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。8 [7 M% z$ h! A. l. F1 z
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。
; G0 p! `' o+ y6 l: w- C4 Q1 T14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。
/ n$ A" c+ e* K( U' g15.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。* c( A; c) [/ T# L6 T9 W( N6 N
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。 V+ [6 b6 c: u! O; S+ E F
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 f9 H4 Q; K, I D9 d9 V! }7 ^
^- m6 ]; q" G4 I- K4 E( v2 A. N/ `3 r8 F8 T& h
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