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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:
% }9 Y1 x# J2 D4 m# r1.初始化:
4 ]6 y, l0 F( A# M, v" z3 i2.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。
' t# C; }, T" `5 ~6 g# }% `. c3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。* \- \, |( ]" V5 ]% _4 H
4.创建了矩阵 z 用于存储零值。& j! c# l- K3 ^6 i1 Y
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。( R9 J) i4 ]' f9 w0 h% v
6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。; _8 q- V6 r9 Z% ~
7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。
; U$ Z' Q# c4 p8.模拟循环(1000次迭代):* [2 a8 |$ v: ^% e& G
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。' U9 ^2 w; z0 k& U4 f8 k
10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。
: k" P+ u3 n, ^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:
% n2 S8 D3 b8 B2 a7 `- f12.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。
+ C1 l$ ?/ |* t h0 x13.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。
g: _& H" N% s7 S$ P- ]6 P' K14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。1 L- [7 @ ^# Q& G
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。
1 H1 O- O' A1 Q8 R16.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。: i0 `# N, b: d0 l& ?
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。
% Q4 V2 R. |# t* _' A1 A R, S" w# O5 R7 l. p# t/ X- s
8 Z8 K) }0 ]: C# B# {1 A" Q8 o/ [
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