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解析以下程序if nargin < 4 low_freq = 50; % 默认最低频率50Hz else low_freq = varargin{1}; end if nargin < 5 high_freq = fs / 2; % 默认最高频率为奈奎斯特频率 else high_freq = varargin{2}; end

时间: 2025-08-29 13:20:32 AIGC 浏览: 6
<think>嗯,我现在要理解MATLAB中nargin、varargin以及默认参数的设置。首先,这些概念在函数定义时经常出现,但我对它们的具体用法还不是很清楚。让我先回忆一下之前学过的知识,或者看过的例子。 我记得nargin可能和函数输入的参数数量有关,比如在函数内部用来判断用户输入了多少个参数。那varargin可能是一个用来处理可变数量输入参数的变量,类似于其他编程语言中的可变参数,比如Python中的*args。不过具体怎么在MATLAB中使用呢? 比如,在引用[2]里有个例子,函数example_varargin_and_nargin使用了varargin,并且在函数内部用nargin来判断参数的数量。当输入参数是2个的时候,显示前两个参数;如果是3个,第三个参数用varargin{1}来获取。这说明varargin是一个元胞数组,存储了第三个及之后的参数。那如果函数定义的时候有固定的参数,后面跟varargin的话,varargin就会收集剩下的参数。比如函数定义是function fun(a, b, varargin),那么调用fun(1,2,3,4)的时候,a=1,b=2,varargin就是{3,4}。这时候nargin的值是4,因为总共有四个参数,对吗? 但引用[3]提到,如果函数定义中包含varargin,nargin返回的是负数。比如函数myFun(a, b, varargin)的话,nargin('myFun')返回-3。这里可能是指当用nargin函数查询某个函数的输入参数数目时,如果该函数有varargin,则返回的是负数。例如,当函数定义中有三个参数,其中第三个是varargin,那么nargin返回的是-3。这可能用来区分固定参数和可变参数的情况。但是在函数内部使用nargin的时候,实际调用时传入的参数数目是正数。比如,当调用myFun(1,2,3,4),在函数内部,nargin的值应该是4,对吗?而用nargin('myFun')查询函数定义时返回的是-3,表示它接受至少两个参数,第三个是可变参数。这点需要注意区别。 关于默认参数设置,MATLAB中似乎没有像Python那样的关键字参数默认值直接写在函数定义中的方式。那如何设置默认参数呢?可能需要结合nargin来判断用户输入的参数数量,并在没有提供某些参数时设置默认值。比如,如果函数需要三个参数,但用户可能只输入两个,那么在函数内部检查nargin,如果小于3,则第三个参数设为默认值。例如: function myfunc(a, b, c) if nargin < 3 c = 0; end ... end 这种情况下,当用户调用myfunc(1,2),c会被设为0。或者当使用varargin来收集参数时,可能需要更复杂的处理方式。例如,使用varargin来处理可变数量的参数,并设置某些参数的默认值。 另外,引用[4]提到嵌套函数中的varargin使用。比如,函数A嵌套了函数B,而函数B又嵌套了函数C。在函数B中,varargin{1}可能指的是函数A的第二个参数,而在函数C中的varargin{1}指的是函数B传递给C的第一个参数。这说明varargin的作用域是相对于当前函数的,每个函数都有自己的varargin。所以在嵌套函数中,varargin的引用可能不同,需要注意作用域的问题。 现在,如何将这些知识整合起来呢?可能通过一个示例来展示nargin、varargin以及默认参数的设置。例如,编写一个函数,接受一些固定参数和可选参数,当用户未提供时使用默认值。比如,考虑一个画图函数,需要x和y数据,然后可能有线型、颜色等可选参数。如果用户没有提供,就使用默认的线型和颜色。 例如: function plotData(x, y, varargin) % 设置默认参数 lineStyle = '-'; color = 'b'; if nargin < 2 error('至少需要x和y参数'); end % 处理varargin中的可选参数 for i = 1:2:length(varargin) param = varargin{i}; value = varargin{i+1}; switch lower(param) case 'linestyle' lineStyle = value; case 'color' color = value; otherwise error('未知参数: %s', param); end end plot(x, y, 'LineStyle', lineStyle, 'Color', color); end 但这里可能需要用更规范的参数处理方式,比如使用inputParser对象,但用户的问题可能更关注nargin和varargin的基本使用。或者,更简单的例子,比如函数接受两个必须参数,第三个参数可选,用nargin判断是否提供,否则设置默认值: function result = myadd(a, b, c) if nargin < 3 c = 0; end result = a + b + c; end 这里,当用户调用myadd(1,2)时,c默认是0,结果为3。当调用myadd(1,2,3)时,结果为6。这种情况下,nargin用来检查参数数量,设置默认值。 但若参数较多,或者需要更灵活的可选参数,可能需要结合varargin来处理。比如: function myplot(x, y, varargin) % 解析varargin中的参数 marker = 'o'; color = 'red'; for i = 1:2:length(varargin) switch varargin{i} case 'Marker' marker = varargin{i+1}; case 'Color' color = varargin{i+1}; otherwise error('无效参数'); end end plot(x, y, 'Marker', marker, 'Color', color); end 这样用户调用时,可以指定Marker和Color,如myplot(xdata, ydata, 'Marker', '+', 'Color', 'blue')。未指定的参数则使用默认值。这样通过遍历varargin中的键值对来设置参数。 总结来说,nargin用于判断传入参数的数量,varargin用于处理可变数量的输入参数,而默认参数的设置可以通过检查nargin的值,并在参数未传入时赋予默认值。在嵌套函数中,varargin的作用域是当前函数,所以需要注意不同层次的函数中的varargin可能指向不同的参数。 现在,用户要求提供一个示例解析,展示这三个方面的应用。可能需要编写一个包含所有这些元素的例子,例如一个函数有固定参数、可选参数,使用nargin检查参数数量,用varargin处理额外参数,并设置默认参数。同时,可能涉及到函数查询时的nargin返回负数的情况。 比如,创建一个函数,计算两个数的和,可以接受第三个参数作为是否显示结果的标志,或者更多参数: function sum = addNumbers(a, b, varargin) % 默认参数设置 displayResult = false; if nargin < 2 error('至少需要两个输入参数'); end % 处理varargin中的可选参数 for i = 1:length(varargin) if strcmpi(varargin{i}, 'display') displayResult = true; end end sum = a + b; if displayResult disp(['结果为: ', num2str(sum)]); end end 这里,用户调用时,可以输入两个数,或者两个数加上'display'来显示结果。例如: addNumbers(3,5) % 不显示结果 addNumbers(3,5, 'display') % 显示结果 但这里处理可选参数的方式比较基础,可能更常见的是使用键值对,比如: function sum = addNumbers(a, b, varargin) % 设置默认参数 displayResult = false; % 解析varargin for i = 1:2:length(varargin) param = varargin{i}; value = varargin{i+1}; if strcmpi(param, 'Display') displayResult = value; else error('未知参数: %s', param); end end sum = a + b; if displayResult disp(['结果为: ', num2str(sum)]); end end 这样用户需要以键值对形式输入参数,如addNumbers(2,3, 'Display', true)。这样更灵活,但需要处理更多的参数检查。 最后,关于nargin(fun)返回负数的问题,比如当函数定义包含varargin时,nargin('fun')返回的是负的固定参数数目。例如,函数定义function myfun(a, b, varargin),则nargin('myfun')返回-3。这可以帮助其他程序了解该函数的参数结构,即至少需要两个参数,第三个开始是可选的。 综上,这些是nargin、varargin以及默认参数设置的基本用法。需要结合示例代码来说明,确保用户能够理解如何在实际编程中应用这些概念。</think>### MATLAB中nargin、varargin与默认参数设置解析 #### 一、核心概念解析 1. **nargin** - 函数内部使用时,返回实际传入的**输入参数数量** - 查询函数定义的参数数目时,若函数包含`varargin`,返回**负数**(例如`nargin('myFun')`返回`-3`,表示函数定义中有3个参数,其中第3个是`varargin`)[^3] 2. **varargin** - 用于处理**可变长度输入参数列表**,以元胞数组形式存储额外参数 - 示例:函数定义为`function example(a,b,varargin)`时,调用`example(1,2,3,4)`会使`varargin = {3,4}`[^2] 3. **默认参数设置** - 通过`nargin`判断实际参数数量,未提供的参数手动赋予默认值 - 结合`varargin`解析键值对形式的可选参数(如`'Color','red'`) --- #### 二、完整示例解析 **目标**:创建函数`plotData`,实现以下功能: - 必须参数:`x`, `y` - 可选参数:`LineStyle`(默认`'-'`)、`Color`(默认`'blue'`) - 使用`varargin`接收可选参数,`nargin`验证输入数量 ```matlab function plotData(x, y, varargin) % 默认参数设置 lineStyle = '-'; color = 'blue'; % 验证必要参数 if nargin < 2 error('必须提供x和y参数'); end % 解析varargin中的键值对 for i = 1:2:length(varargin) param = varargin{i}; value = varargin{i+1}; switch lower(param) case 'linestyle' lineStyle = value; case 'color' color = value; otherwise error('未知参数: %s', param); end end % 绘图 plot(x, y, 'LineStyle', lineStyle, 'Color', color); title('自定义绘图'); end ``` **调用方式**: ```matlab % 必需参数 + 默认参数 plotData(1:10, rand(1,10)); % 自定义参数 plotData(1:10, rand(1,10), 'LineStyle', '--', 'Color', 'red'); ``` --- #### 三、嵌套函数中的`varargin`作用域 - **规则**:每个函数的`varargin`仅指向其直接父函数传递的参数[^4] - **示例**: ```matlab function outerFunc(a, varargin) disp('外层varargin:'); disp(varargin); % 显示外层函数的额外参数 nestedFunc(1,2); function nestedFunc(b, varargin) disp('内层varargin:'); disp(varargin); % 显示传递给内层函数的参数 end end ``` 调用`outerFunc(10, 20, 30)`输出: ``` 外层varargin: {20,30} 内层varargin: {} ``` --- #### 四、常见问题解答 1. **如何查询函数定义的参数数目?** - 使用`nargin('函数名')`,若结果为负数,表示包含`varargin` - 示例:`nargin('plotData')`返回`-3`(固定参数`x,y` + `varargin`)[^3] 2. **如何设置多级默认参数?** - 通过`if nargin < N`逐级判断: ```matlab function result = calc(a, b, c) if nargin < 3 c = 0; % 默认c=0 end if nargin < 2 b = 1; % 默认b=1 end result = a + b + c; end ``` 3. **如何处理键值对以外的可选参数?** - 直接按顺序读取`varargin`元素: ```matlab function showArgs(a, varargin) if nargin > 1 fprintf('第一个额外参数: %d\n', varargin{1}); end end ``` ---
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function varargout = gui(varargin) % GUI MATLAB code for gui.fig % GUI, by itself, creates a new GUI or raises the existing % singleton*. % % H = GUI returns the handle to a new GUI or the handle to % the existing singleton*. % % GUI('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local % function named CALLBACK in GUI.M with the given input arguments. % % GUI('Property','Value',...) creates a new GUI or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before gui_OpeningFcn gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to gui_OpeningFcn via varargin. % % *See GUI Options on GUIDE's Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)". % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Edit the above text to modify the response to help gui % Last Modified by GUIDE v2.5 11-May-2025 14:47:23 % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @gui_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @gui_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT end % --- Executes just before gui is made visible. function gui_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to gui (see VARARGIN) % Choose default command line output for gui handles.output = hObject; % Update handles structure guidata(hObject, handles); % UIWAIT makes gui wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figure1); end % --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = gui_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output; end %选择音频文件 % --- Executes on button press in pushbutton1. function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) [filename, pathname] = uigetfile('*.wav','选择音频文件'); if isequal(filename,0) || isequal(pathname,0) return; end handles.fpath = fullfile(pathname, filename); [orig_voice, fs] = audioread(handles.fpath); % 统一采样率为16kHz target_fs = 16000; if fs ~= target_fs orig_voice = resample(orig_voice, target_fs, fs); fs = target_fs; end handles.audio_data = orig_voice(:,1); % 强制单声道 handles.fs = fs; % 显示原始信号 axes(handles.axes1); plot((0:length(handles.audio_data)-1)/fs, handles.audio_data); title('原始信号时域波形'); % 显示原始频谱 N = 4096; yf = abs(fft(handles.audio_data, N)); f = (0:N-1)*fs/N; axes(handles.axes2); plot(f(1:N/2), yf(1:N/2)); title('原始信号频谱'); xlabel('频率 (Hz)'); guidata(hObject, handles); end %男变女 % --- Executes on button press in pushbutton2. function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton2 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) if ~isfield(handles, 'audio_data') errordlg('请先选择音频文件','错误'); return; end synth_voice = pitch_shift(handles.audio_data, handles.fs, 5, 1.2, [200 2800]); update_plots(handles, synth_voice); sound(synth_voice, handles.fs); end %女变男 % --- Executes on button press in pushbutton3. function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton3 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) if ~isfield(handles, 'audio_data') errordlg('请先选择音频文件','错误'); return; end synth_voice = pitch_shift(handles.audio_data, handles.fs, -5, 0.8, [80 2200]); update_plots(handles, synth_voice); sound(synth_voice, handles.fs); end %变童声 % --- Executes on button press in pushbutton4. function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton4 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) if ~isfield(handles, 'audio_data') errordlg('请先选择音频文件','错误'); return; end synth_voice = pitch_shift(handles.audio_data, handles.fs, 7, 1.5, [300 3500]); update_plots(handles, synth_voice); sound(synth_voice, handles.fs); end % === 核心算法函数 === function synth_voice = pitch_shift(orig_voice, fs, semitones, formant_scale, formant_range) % 参数校验 orig_voice = orig_voice(:); % 强制列向量 orig_voice = orig_voice / max(abs(orig_voice)); % 归一化 % 第一阶段:音高调整 shift_ratio = 2^(semitones/12); synth_voice = phase_vocoder(orig_voice, fs, shift_ratio); % 第二阶段:共振峰调整 synth_voice = formant_shift(synth_voice, fs, formant_scale, formant_range); % 后处理 synth_voice = synth_voice(1:length(orig_voice)); synth_voice = synth_voice / max(abs(synth_voice)); end function y = phase_vocoder(x, fs, shift_ratio) % 参数设置 frame_len = 2048; % 增加帧长提高频率分辨率 overlap = 0.75; % 75%重叠减少伪影 win = hann(frame_len, 'periodic'); hop_in = round(frame_len*(1-overlap)); hop_out = round(hop_in * shift_ratio); % 初始化 x = x(:); len_x = length(x); num_frames = floor((len_x - frame_len)/hop_in) + 1; y = zeros(ceil(len_x*shift_ratio) + frame_len, 1); % 相位处理变量 phase_accum = 0; prev_phase = 0; for n = 1:num_frames % 取帧加窗 start_idx = (n-1)*hop_in + 1; end_idx = start_idx + frame_len - 1; frame = x(start_idx:min(end_idx,len_x)) .* win; % FFT变换 fft_frame = fft(frame); mag = abs(fft_frame); phase = angle(fft_frame); % 相位差处理 delta_phase = phase - prev_phase; prev_phase = phase; % 去除期望相位增量 delta_phase = delta_phase - hop_in * 2*pi*(0:frame_len-1)'/frame_len; delta_phase = mod(delta_phase + pi, 2*pi) - pi; % 相位展开 % 计算瞬时频率 inst_freq = (2*pi*(0:frame_len-1)'/frame_len) + (delta_phase/hop_in); % 更新相位累积 phase_accum = phase_accum + hop_out * inst_freq; % 重建信号 synth_fft = mag .* exp(1i*phase_accum); synth_frame = real(ifft(synth_fft)); % 重叠相加 start_y = (n-1)*hop_out + 1; end_y = start_y + frame_len - 1; y(start_y:end_y) = y(start_y:end_y) + synth_frame .* win; end % 裁剪输出 y = y(1:ceil(len_x*shift_ratio)); end function y = formant_shift(x, fs, scale, freq_range) % 设计共振峰滤波器 nyq = fs/2; center = mean(freq_range); bandwidth = diff(freq_range); % 计算新中心频率 new_center = center * scale; new_bandwidth = bandwidth * scale; % 设计带通滤波器 [b, a] = butter(4, [new_center - new_bandwidth/2, ... new_center + new_bandwidth/2]/nyq, 'bandpass'); % 应用滤波 y = filter(b, a, x); end % === 可视化更新函数 === function update_plots(handles, processed_voice) fs = handles.fs; % 时域波形 axes(handles.axes3); plot((0:length(processed_voice)-1)/fs, processed_voice); title('处理后时域波形'); % 频域频谱 N = 4096; yf = abs(fft(processed_voice, N)); f = (0:N-1)*fs/N; axes(handles.axes4); plot(f(1:N/2), yf(1:N/2)); title('处理后频谱'); xlabel('频率 (Hz)'); drawnow; end 目前该程序存在以下问题:1.原声在时域上被截断,后面一点点声音没有了;2.当选择的音频是男声时,无法使用女变男的按键,当原始音频是女声时,无法使用女变男的按键;3.变声效果还是很差。应该怎么修改代码

運行下列程式 % The code is written by Da Huang and is last updated on 13th/Feb/2024 clc clear close all %runOption = "MNIST"; %runOption = "Example_2"; runOption = "Dcase2020"; if runOption=="MNIST" EpochNo = 2; bSizeNo = 128; imageSize = [28, 28, 1]; % 添加MNIST尺寸定义 elseif runOption=="Dcase2020" % 数据增强参数 EpochNo = 1; bSizeNo = 64; % 图像模式选择 %isImgGray = "gray"; isImgGray = "rgb"; % 根据模式设置图像尺寸 if isImgGray == "gray" imageSize = [128, 128, 1]; % 灰度图像尺寸 else imageSize = [128, 128, 3]; % RGB图像尺寸 end end %% 加载DCase 2020数据集 if runOption == "Dcase2020" % Dcase 2020 image if isImgGray=="gray" rtDcasePath='C:\Users\chencn1\01_ASD_dev\08_Matlab_dev\08_ds_gray_img\dev_data'; else rtDcasePath='C:\Users\chencn1\01_ASD_dev\08_Matlab_dev\08_ds_img\dev_data'; end % 设备ID选择 machine_id = ["fan", "pump", "slider", "valve", "ToyCar", "ToyConveyor"]; machine_id_s = machine_id(3); % 选择slider % 设备实例ID equ_id = ["id_00","id_01", "id_02", "id_03", "id_04", "id_05", "id_06"]; equ_id_s = equ_id(1); % 选择id_00 % 训练集路径 rtPathT = fullfile(rtDcasePath, machine_id_s, "train", equ_id_s); rtPathV = fullfile(rtDcasePath, machine_id_s, "test", equ_id_s); % 创建ImageDatastore对象 imdsT = imageDatastore(rtPathT, "IncludeSubfolders", true, "FileExtensions", '.png'); imdsV = imageDatastore(rtPathV, "IncludeSubfolders", true, "FileExtensions", '.png'); % 设置训练集标签 fileNames = imdsT.Files; labels = cell(size(fileNames)); for i = 1:length(fileNames) [~, name] = fileparts(fileNames{i}); if contains(name, 'normal') labels{i} = 'OK'; else labels{i} = 'NG'; end end imdsT.Labels = categorical(labels); % 设置验证集标签 fileNames = imdsV.Files; labels = cell(size(fileNames)); for i = 1:length(fileNames) [~, name] = fileparts(fileNames{i}); if contains(name, 'normal') labels{i} = 'OK'; else labels{i} = 'NG'; end end imdsV.Labels = categorical(labels); % 创建增强数据存储 augImdsT = augmentedImageDatastore(imageSize, imdsT); augImdsV = augmentedImageDatastore(imageSize, imdsV); end %% 图像预处理和可视化 imgId = 34; showImg = "yes"; % 改为"yes"显示预处理图像 % 读取并处理图像 img_original = readimage(imdsT, imgId); img_resized = imresize(img_original, imageSize(1:2)); % 修正通道转换逻辑 (顺序调整) if imageSize(3) == 3 && size(img_resized, 3) == 1 % 需要RGB但当前是灰度 img_resized = repmat(img_resized, [1, 1, 3]); elseif imageSize(3) == 1 && size(img_resized, 3) == 3 % 需要灰度但当前是RGB img_resized = rgb2gray(img_resized); end % 归一化处理 img_resized = im2single(img_resized); % 显示预处理图像 if showImg == "yes" figure('Name', '图像预处理'); subplot(1,2,1); imshow(img_original); title(sprintf('原始图像 | 尺寸: %s', mat2str(size(img_original)))); subplot(1,2,2); imshow(img_resized); title(sprintf('调整后图像 | 尺寸: %s', mat2str(size(img_resized)))); end %% 主程序:FTA模块计算与可视化 dlX = dlarray(img_resized, 'SSCB'); % 输入必须是预处理后的图像 % 设置FTA模块参数 (使用实际图像尺寸) shape = size(img_resized); % 修正:使用实际图像尺寸而非imageSize kt = 5; kf = 5; % 4. 执行FTA模块计算 [x_r, x_t, x_f] = FTA_Module(dlX, shape, kt, kf); % 5. 提取数据并移除批次维度 x_r = extractdata(x_r(:,:,:,1)); x_t = extractdata(x_t(:,:,:,1)); x_f = extractdata(x_f(:,:,:,1)); % 6. 可视化结果 (修复:使用img_original替换未定义的I) visualize_results(img_original, x_r, x_t, x_f); %% FTA模块实现 %% 修正后的FTA模块实现 function [x_r, x_t, x_f] = FTA_Module(x, shape, kt, kf) % 初始化卷积权重 conv2d_init = @(sz) sqrt(2/prod(sz(1:3))) .* randn(sz, 'single'); conv1d_init = @(sz) sqrt(2/prod(sz(1:2))) .* randn(sz, 'single'); % 批量归一化 x = batch_norm(x); % 获取通道信息 inChannels = size(x, 3); % 输入通道数 outChannels = shape(3); % 输出通道数 % === 残差分支 === W_r = conv2d_init([1, 1, inChannels, outChannels]); b_r = zeros([1, 1, outChannels], 'single'); x_r = dlconv(x, W_r, b_r, 'Padding', 'same'); x_r = relu(x_r); % === 时间注意力分支 === % 1. 特征提取 a_t = mean(x, 1); % 沿高度维度平均 a_t = stripdims(a_t); a_t = reshape(a_t, [size(a_t,2), size(a_t,3), size(a_t,4)]); a_t = permute(a_t, [2, 3, 1]); % 通道-批次-时间格式 a_t = dlarray(a_t, 'CBT'); % 2. 时间分支卷积 (关键修正) % 第一层卷积:输入通道=inChannels, 输出通道=outChannels W_t1 = conv1d_init([kt, inChannels, outChannels]); % 修正维度顺序 b_t1 = zeros([1, outChannels], 'single'); a_t = dlconv(a_t, W_t1, b_t1, 'Padding', 'same', 'WeightsFormat', 'TCU'); % 修正格式 % 第二层卷积:输入通道=outChannels, 输出通道=outChannels W_t2 = conv1d_init([kt, outChannels, outChannels]); % 修正维度顺序 b_t2 = zeros([1, outChannels], 'single'); a_t = dlconv(a_t, W_t2, b_t2, 'Padding', 'same', 'WeightsFormat', 'TCU'); % 修正格式 % 3. 注意力计算 a_t = elu(a_t); a_t = softmax(a_t, 3); a_t = permute(a_t, [3, 1, 2]); a_t = reshape(a_t, [1, size(a_t,1), size(a_t,2), size(a_t,3)]); a_t = dlarray(a_t, 'SSCB'); % 4. 特征加权 W_tc1 = conv2d_init([3, 3, inChannels, outChannels]); b_tc1 = zeros([1, 1, outChannels], 'single'); x_t = dlconv(x, W_tc1, b_tc1, 'Padding', 'same'); x_t = elu(x_t); W_tc2 = conv2d_init([5, 5, outChannels, outChannels]); b_tc2 = zeros([1, 1, outChannels], 'single'); x_t = dlconv(x_t, W_tc2, b_tc2, 'Padding', 'same'); x_t = elu(x_t); x_t = x_t .* a_t; % === 频率注意力分支 === % 1. 特征提取 a_f = mean(x, 2); % 沿宽度维度平均 a_f = stripdims(a_f); a_f = reshape(a_f, [size(a_f,1), size(a_f,3), size(a_f,4)]); a_f = permute(a_f, [2, 3, 1]); % 通道-批次-时间格式 a_f = dlarray(a_f, 'CBT'); % 2. 频率分支卷积 (关键修正) % 第一层卷积:输入通道=inChannels, 输出通道=outChannels W_f1 = conv1d_init([kf, inChannels, outChannels]); % 修正维度顺序 b_f1 = zeros([1, outChannels], 'single'); a_f = dlconv(a_f, W_f1, b_f1, 'Padding', 'same', 'WeightsFormat', 'TCU'); % 修正格式 % 第二层卷积:输入通道=outChannels, 输出通道=outChannels W_f2 = conv1d_init([kf, outChannels, outChannels]); % 修正维度顺序 b_f2 = zeros([1, outChannels], 'single'); a_f = dlconv(a_f, W_f2, b_f2, 'Padding', 'same', 'WeightsFormat', 'TCU'); % 修正格式 % 3. 注意力计算 a_f = elu(a_f); a_f = softmax(a_f, 3); a_f = permute(a_f, [3, 1, 2]); a_f = reshape(a_f, [size(a_f,1), 1, size(a_f,2), size(a_f,3)]); a_f = dlarray(a_f, 'SSCB'); % 4. 特征加权 W_fc1 = conv2d_init([3, 3, inChannels, outChannels]); b_fc1 = zeros([1, 1, outChannels], 'single'); x_f = dlconv(x, W_fc1, b_fc1, 'Padding', 'same'); x_f = elu(x_f); W_fc2 = conv2d_init([5, 5, outChannels, outChannels]); b_fc2 = zeros([1, 1, outChannels], 'single'); x_f = dlconv(x_f, W_fc2, b_fc2, 'Padding', 'same'); x_f = elu(x_f); x_f = x_f .* a_f; end %% 添加 ELU 激活函数实现 function y = elu(x, alpha) % ELU 激活函数实现 if nargin < 2 alpha = 1; % 默认 alpha 值 end % 使用支持 dlarray 的操作 positive_part = max(x, 0); negative_part = min(x, 0); y = positive_part + alpha * (exp(negative_part) - 1); end %% 简化版批量归一化 function y = batch_norm(x) % 简化实现 - 实际应用应使用batchnormLayer ch_mean = mean(x, [1,2,4]); % 计算通道均值 ch_std = std(x, 0, [1,2,4]); % 计算通道标准差 y = (x - ch_mean) ./ (ch_std + 1e-5); % 归一化 end %% 可视化结果 (修复:动态显示图像尺寸) function visualize_results(orig, res, time_attn, freq_attn) % 选择通道进行可视化 ch = 1; % 可视化第一个通道 origSize = size(orig); resSize = size(res); % 创建图形窗口 fig = figure('Position', [100, 100, 1200, 900], 'Name', 'FTA模块计算过程可视化'); % 1. 原始图像 subplot(2,3,1); imshow(orig); title(sprintf('原始图像 | 尺寸: %s', mat2str(origSize)), 'FontSize', 12); % 2. 残差分支输出 subplot(2,3,2); imagesc(res(:,:,ch)); colorbar; axis image; title(sprintf('残差分支输出 | 尺寸: %s', mat2str(resSize)), 'FontSize', 12); % 3. 时间注意力输出 subplot(2,3,3); imagesc(time_attn(:,:,ch)); colorbar; axis image; title(sprintf('时间注意力输出 | 尺寸: %s', mat2str(size(time_attn))), 'FontSize', 12); % 4. 频率注意力输出 subplot(2,3,4); imagesc(freq_attn(:,:,ch)); colorbar; axis image; title(sprintf('频率注意力输出 | 尺寸: %s', mat2str(size(freq_attn))), 'FontSize', 12); % 5. 时间注意力特征图 subplot(2,3,5); plot(squeeze(mean(time_attn(:,:,ch), 1))); xlabel('时间维度 (宽度方向)'); ylabel('平均激活值'); title('时间注意力特征分布', 'FontSize', 12); grid on; % 6. 频率注意力特征图 subplot(2,3,6); plot(squeeze(mean(freq_attn(:,:,ch), 2))); xlabel('频率维度 (高度方向)'); ylabel('平均激活值'); title('频率注意力特征分布', 'FontSize', 12); grid on; % 添加整体标题 sgtitle('FTA模块计算过程可视化 (随机权重初始化)', 'FontSize', 16, 'FontWeight', 'bold'); % 保存结果 saveas(fig, 'fta_module_results.png'); end 發生錯誤如下 Error using softmax Expected a string scalar or character vector for the parameter name. Error in dlarray/softmax>iParseInputArguments (line 75) parser.parse(varargin{:}); ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Error in dlarray/softmax (line 27) args = iParseInputArguments(varargin{:}); ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ Error in tfa_3>FTA_Module (line 183) a_t = softmax(a_t, 3); ^^^^^^^^^^^^^^^ Error in tfa_3 (line 132) [x_r, x_t, x_f] = FTA_Module(dlX, shape, kt, kf); ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 請修正

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