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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:
2 B$ z4 R$ @3 w1.初始化:/ ]) Y6 O5 v! E4 E! _: J9 F
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。
- Y: [7 T, z3 t6 ~8 s8 T- o3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。
! V2 e& {) @, g$ i' c1 R4.创建了矩阵 z 用于存储零值。( q. ~, s) S8 v( D& ~8 K5 S1 N0 }
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。8 v" ~ f1 V" _' U
6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。7 a! ~, `% Z3 \ H' a$ a
7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。
/ R) ~& q; U4 Z% ?1 g8.模拟循环(1000次迭代):
6 x. {1 i+ Q% z1 P/ |; B9.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。
3 @; |: u! g% m; k9 ]) [10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。: C; N- l0 j* E5 \$ 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:- h! t5 Q. F' }7 X% d
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。( G9 j- A1 I( @6 P, _) I8 L) u
13.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。# ~: r% Q" k# G. |. a
14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。
" }- @9 S* [ S- I3 b15.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。
8 V- h; v: G0 @* f0 N M16.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。& q) [9 G! W7 M+ J
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。
5 n2 f0 F* C) l! d" e6 ?. D6 P2 _ y
8 D0 N6 X2 k# y" L2 F$ B
( e! p% K' p$ c+ n) Z |
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