细胞自动机的演化过程

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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：
  B: b& f# s5 i3 x3 z1.初始化：
$ e6 V8 U9 j8 l  i3 k$ x2.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。
7 k/ b3 ~* _  \) O9 {3 c8 O3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧，并获取其大小。
  G' X4 m. [. D# E% p4.创建了矩阵 z 用于存储零值。
( r5 Z7 p* A& k. v- G5.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。
6 v3 ~' O) R0 S3 _: Y6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。
* b% T; g. ~& r3 R/ u6 A7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。
' e% \; }9 M, H9 x. Y/ `' ]8.模拟循环（1000次迭代）：
4 F: M8 S9 m) W: 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。
10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。
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：
$ ~# y1 \2 f9 N/ i1 b12.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。
" n2 E8 T) ~4 K) j9 n" S8 j13.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。
0 R+ j( j% f2 w( C8 K14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。
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。
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。
1 I. U; B1 s7 p4 i1 V0 W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。
+ M* B% B1 y/ j' a7 s) S
9 f% b! Y# D8 x" g/ q( q8 U
+ C8 [) ?$ S* \1 E# E. k- E
( r/ U! f$ P: x  I/ l: n