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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:
' n. \1 g2 l0 Q. Y' C6 ~& q! |1.初始化:
. W+ T& A( I6 s! f- k2.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 G$ }5 Z q: y
3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。
2 X' {9 T5 ~2 x" v" G" P5 Q4.创建了矩阵 z 用于存储零值。; b6 O; I' H$ |
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。
$ ]. Q: |- t- y9 x7 N: k6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。
; q5 k3 y1 ~: T/ y7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。) f3 Y ]6 [6 D$ r( l
8.模拟循环(1000次迭代):
: B$ p+ Q5 [+ R6 Z9 P0 r& Z9.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。
% |4 A8 Q6 j* @6 |9 ?10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。
' z2 I6 S+ `* z1 T7 |0 c11.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:3 M2 _8 S. t1 `9 {3 i* _
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。
4 H9 e% N; S! }" W4 F13.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。
* {% ?' P% L9 B; b, x14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。: J3 S2 ] J- Z, |3 J, d
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。
( `6 c5 \5 u% w16.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。" \& ?1 r7 i' {! m: E. a7 G
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。
$ z1 K# p" p, t7 s' H; P% n
# }# v' K! F% h( f- @: S
% z: |+ z, M0 G! E# V; Q, ?' c: e0 \) Z# R( v7 D
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