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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:
- s& |4 W: r+ _, P' C/ M, M. l6 T& C1.初始化:
6 L) |! _) `9 s2 \- F+ N; S/ Q2.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。" Z3 B( R" z; C$ n+ x9 D* W
3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。
$ L1 Z( J$ r' R7 v, Q% s" u4.创建了矩阵 z 用于存储零值。
! O0 W+ T8 |) `0 r, L3 H5.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。
. Q9 P" A+ V+ [9 T3 U* d6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。
3 z8 y$ H* l' }+ h2 X7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。
# K2 `3 K& W, s+ j U! f# D8.模拟循环(1000次迭代):" K8 b- \2 \! i1 R$ P
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。
* l) M" s: f! ^: R0 {) u10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。
+ M' |- m9 j' M9 _2 y11.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:
2 |5 p' R* u. y- O+ L; v12.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。
k! y* G; B7 C; g13.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。
: D/ y! z8 H4 E( M14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。# r/ |! H( c! ^+ C+ r
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。
- q4 X1 E& v; B- {$ k0 P2 l7 _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。
0 z. b W( |0 }* a% q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。
; b& t8 c9 A4 w& l; G
+ ^' U8 t3 w- i' w% ]! R5 C8 I6 f6 E' r
& N. z4 e) n& i' c
" T/ U- t1 p9 x7 {6 q$ ? |
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