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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:
( R* B( V0 b Z4 T* g1.初始化:' ~8 Y. H5 j# X0 t" }* X& P
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。
z4 y2 a! T1 A5 v8 V3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。
! u/ O( m4 G# V2 h# c. B4.创建了矩阵 z 用于存储零值。
5 G/ o+ q7 g$ e( O6 p* I1 x5.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。
- ]3 }( a( @7 U3 S6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。
3 c% D$ P! j; t8 R7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。
@" l, |" Y( p/ u8.模拟循环(1000次迭代):
% \0 r3 ]# R7 G# V9.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 R8 I5 u8 b* }5 f& g
10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。' E7 c* v0 r* Q( g! w
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:
* }, Y6 G8 K& i" Z& @, p5 g2 U12.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。
, k2 ~0 a3 o2 f6 j! ` {) [0 t% p13.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。
! Z$ N( e% z( C1 G! M4 \$ N14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。
* R' X- y! |* X6 i5 f7 g$ J* v0 }) \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。5 |) t4 ]2 y! b% E& ]+ W$ C
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。, f3 @' c' b8 Z7 s1 `3 M) [: p
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。( v. Y) h' a! v; [5 u% X# m
+ W4 M; m4 F j+ ~6 L: b7 r% _3 q2 J
. @& F' C# r) @/ X, \0 Q; M/ z |
zan
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