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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:6 v( x* x6 j \4 `5 Q
1.初始化:' _: v" r: k& ]0 E' j1 a' g; S
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。& e" p4 U s% x! l
3.使用 getframe 函数捕获初始图像帧,并获取其大小。6 V$ ~. S' w2 G$ U k1 r
4.创建了矩阵 z 用于存储零值。, V' E, V a, g1 G, B
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。; m5 Q" s6 D1 A% V% _" w3 I( O. x7 E
6.创建了用于记录细胞状态更新的矩阵 visit 和 sum。$ T M/ {4 l, ]0 M
7.创建一个图像对象 imh 用于可视化。) w1 _$ n! S% @5 Q
8.模拟循环(1000次迭代):7 h3 ?5 x$ K7 R! [9 }
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。! c* s8 ?+ [7 ^/ E( {0 @% x1 X
10.生成了一个大小相同的随机矩阵 pick。6 Y& ~5 B1 @4 d2 {2 E
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:
4 ]. z! N9 R% }4 }: i5 X) w" Z12.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。
# g3 c/ U- b+ c. e8 p4 T13.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。$ \$ R6 l9 }( {" [' S# N
14.更新 visit 矩阵以记录哪些细胞已经更新过状态。
& S5 |. z2 e* [2 V15.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。6 g5 F0 U6 Z. \ D- M1 h
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。
7 }- @. D6 E& 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。
/ i9 h1 v0 F$ T
6 N- a/ a# @0 S# k$ G* i' m
. ^4 i& [2 i5 F$ Z' O
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