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  • 2018-07-12 10:42:51
    1.什么值需要关联?
    客户端的某个请求是随着服务器端的相应而动态变化的值,则需要关联。

    2.web_reg_sava_param
    举例:web_reg_save_param("jws_session","LB=JWS_SESSION=\"","RB=\"",LAST);
    解释: jws_session为关联函数取一个别名,这个随意; LB为左边界,就是你要关联的值,左边的内容;RB为右边界,就是要关联值的右边内容。
    注意:(1)左边界或者右边界最好在返回值中是唯一的,避免不用关联的值也会被关联;
               (2)关联函数需要放在关联内容的前面。

    3.左边界、右边界
    首先说的就是 web_reg_sava_param是一个注册函数,LoadRunner实现关联的原理是:客户端请求,通过关联函数定义,在响应中找到关联的值,以变量的形式替换原脚本中的值。通过原理可以看到,关联是在响应中找到值,所以左右边界也是在响应中找啦。
    (1)首先确保录制回放的脚本是成功的
    (2)切换到Tree目录,找到需要关联内容的请求,再找到需要关联的值
    LoadRunner:简单搞定手动关联
    如上图:可以看到关联的user_sid,左边界为user_sid="
    ,右边界为"
    (3)在脚本中写关联函数
    web_reg_save_param("user_sid","LB=user_sid=\"","RB=\"",LAST);
    双引号需要转义,加了\用来转义
    LoadRunner:简单搞定手动关联


    4.如果打印关联的值
    例如:关联函数如下
    web_reg_save_param("user_sid","LB=user_sid=\"","RB=\"",LAST);
    (1)如果是中文内容,需要转换下编码格式
    lr_convert_string_encoding(lr_eval_string("{ user_sid }"),"UTF-8","gb2312","uuu");
    lr_output_message("%s",lr_eval_string("{uuu}"));
    (2)如果没有中文,则直接输出
    lr_output_message("%s",lr_eval_string("{ user_sid }"));
    (3)如果关联有多个内容,则可以这样打印
    lr_output_message("%s",lr_eval_string("{ user_sid_1 }"));   //打印第一个
    lr_output_message("%s",lr_eval_string("{ user_sid_2 }"));   //打印第二个,以此类推
    更多相关内容
  • 计算鬼成像学习笔记二:二阶关联函数探究

    1 一阶关联函数

    一阶关联函数是光场的电场强度之间的相互关联,对于光场中两个任意时空点(r1,t1 )和(r2,t2 ),其一阶关联函数定义为:
    在这里插入图片描述
    E 为电场强度;*为复数共轭;尖括号为多次值求平均(系综平均)。

    2 二阶关联函数

    二阶关联函数可以理解为是光强之间的相互关联,对于光场中两个任意时空点 (r1,t1 ) 和(r2,t2 ),
    其二阶关联函数定义为:
    在这里插入图片描述
    式中:L 为光强,且 L = E* ⋅ E

    注意:不同论文中对于二阶关联函数的写法不同,但其本质相同,无需深究。
    

    3 二阶关联如何重构物体

    以G代表重构的物体,以T代表光源即散斑(像素矩阵),以B代表桶探测器的值(数),N代表采样次数。二阶关联函数经过一系列推导,其结果与待测物体成比例。

    此部分可参考文献:赵生妹,赵亮,郭辉,王乐,郑宝玉.鬼成像原理与进展研究[J].南京邮电大学学报(自然科学版),2021,41(01):65-77.DOI:10.14132/j.cnki.1673-5439.2021.01.009.
    

    因此,通过二阶关联计算可以在参考支路上获得物体的像。 重写公式,基于二阶关联重构物体的像可表示为:
    G=<T×B> - < T >< B >
    即:
    在这里插入图片描述
    即:散斑×桶探测器的平均值 减去 散斑的平均值×桶探测器的平均值。

    注意:不同论文中成像公式不同例如:
    1)G=<T×B> - < T >< B >
    2)G= <(T-<T>)× (B-<B>) >
    其本质一样都能恢复出物体的像
    

    4 差分鬼成像关联公式

    差分鬼成像重构图像可表示为:
    在这里插入图片描述
    对比可以看出,差分鬼成像与传统鬼成像的差别就在于用差分的桶探测器信号 B’ 代替了传统鬼成像的桶探测器信号B。B与B’的关系如下所示:
    在这里插入图片描述
    S代表:
    在这里插入图片描述

    传统鬼成像中收集了两个值:T(ccd相机探测到的,也就是光源,参考臂,是一个矩阵)和B(桶探测器探测到的,物臂的总光强,是一个数)。
    S就是再测了一下参考臂上的总光强,也就是T这个矩阵的所有元素和。
    

    由于差分运算能够有效抑制背景噪声,提取物体信息相对波动值,因此对于强透射型物体的成像,差分鬼成像的成像比传统鬼成像有较大程度的提高而对强吸收型物体的成像,成像信噪比虽仍有所提高,但提高程度很不明显。

    5 归一化鬼成像关联公式

    归一鬼成像重构图像可表示为:
    在这里插入图片描述
    B’'与B的关系:
    在这里插入图片描述
    通过归一化处理得到的成像信噪比与差分鬼成像几乎相同,即归一鬼成像也同样可以提升鬼成像的图像质量,只不过是数据处理方法跟差分鬼成像有些不同。归一鬼成像的信噪比与差分鬼成像的信噪比相同。

    展开全文
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    matlab定义函数并调用,Matlab自定义函数详解很久以前写的一篇Matlab自定义函数访问量很大,可惜没有点赞的,我感觉是我没讲清楚,这里又写了一篇笔记Matlab函数函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相...

    matlab 定义函数,matlab定义函数并调用,Matlab自定义函数详解

    很久以前写的一篇Matlab自定义函数访问量很大,可惜没有点赞的,我感觉是我没讲清楚,这里又写了一篇笔记

    Matlab函数

    函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。

    函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。你已经知道Matlab提供了许多内建函数,比如disp()。但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数

    disp('hello world')

    hello world

    总的来说,自定义函数分为两步:即定义函数和调用函数。

    定义一个函数

    你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则:

    函数代码块以 function关键词开头,后接输出变量和函数标识符名称和圆括号 ()。

    任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号之间可以用于定义参数。

    函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。

    函数内容以end结束。

    函数需要定义在脚本文件(*.m)中运行,不可以在命令窗口中临时创建。

    Matlab定义函数需要使用function关键字,一般格式如下:

    function 输出变量 = 函数名(输入变量)

    这里的输入变量和输出变量都可以根据实际情况缺省。

    创建一个函数,用来输出“hello world!” ,步骤如下:

    新建一个脚本,命名为eg1.m

    test();

    function test()

    disp('hello world!')

    点击顶部菜单的运行按钮,即可在命令窗口输出:

    eg1

    hello world!

    更复杂一点的应用,我们让函数带上输入变量和输出变量:

    s = calc_area(4,5);

    function s = calc_area(w,h)

    s = w*h;

    disp(['area=',num2str(s)]);

    以上实例输出:

    eg2

    area=20

    输入变量缺省

    有时候,输入变量的个数不确定,但是又想将不同个数情况统一到一个函数里,即输入变量有缺省时,可以利用nargin来判断,然后给出对应的输出。例如:

    out(1)

    out(1,2)

    out(1,2,3)

    function out(a,b,c)

    if nargin == 1

    disp(a)

    elseif nargin == 2

    disp([a,b])

    elseif nargin == 3

    disp([a,b,c])

    上面的实例将会得到:

    eg5

    1 2 3

    可以看到,当输入不同输入变量个数时,会找到对应个数下的执行代码,返回相应的内容。

    当然这种做法也存在弊端,当变量个数太多时,要写很多个判断;这种情况下可以尝试inputParser,这里我就不多解释了,有兴趣可以了解下。

    函数基本结构完成后,进行调用时,存在两种方法:

    直接在函数所在脚本文件内调用(上面的例子就是这种情况);

    函数定义与调用分开,各自存为一个脚本,运行调用脚本。

    法一:脚本内调用函数

    f4cbecdda02b94aa2b447f2d50476731.png

    如上图所示,调用函数在前,定义函数在后,点运行即可得到输出。

    法二:函数脚本独立,另外写代码调用

    85e9036d6b376f7e80203704a04b0cc8.png

    298d8fc70d0f0189eebbccc40453274c.png

    如上图所示,函数脚本和调用函数的脚本分开了,保存在同一路径下。

    在第二种方法下,也可以在命令窗口直接调用所写的函数:

    a853fe61c18d57619f04d240c6ee8a0f.png

    这种调用与上面本质上是一样的,都是首先找到以函数名命名的脚本文件,然后再执行函数内部代码块,返回结果。在这里必须注意函数脚本名字要与函数名一致。

    事实上,为了让编程变得系统化,模块化,我们不建议你采用第一种方法去写代码,因为这样不利于分析和维护代码。

    而采用后面一种方法时,我们可以定义很多个函数,然后在其他脚本里调用它们,这样形成了一种模块化的关系。我们在分析代码时,注意力可以集中到主程序上,思路将更加清晰。

    输出值缺省调用

    在matlab的函数中,可以选择性地获取所返回的变量列表值,下面给出实例:

    default = out()

    [a,~,~]= out()

    [~,b,~] = out()

    [~,~,c] = out()

    function [a,b,c] = out()

    a = 1;

    b = 2;

    c = 3;

    上述实例输出结果:

    eg4

    default =

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  • 函数定义 函数与过程 返回值与返回值类型 前向引用 内部/内嵌函数 函数装饰器 传递函数 参数的种类 位置参数 参数默认值 命名关键字参数 关键字参数:**others,便于函数功能的扩展 任意的参数列表 *...

    目录

    函数与函数式编程

    函数的定义

    函数与过程

    返回值与返回值类型

    前向引用

    内部/内嵌函数

    函数装饰器

    传递函数

    参数的种类

    位置参数

    参数默认值

    命名关键字参数

    关键字参数:**others,便于函数功能的扩展

    任意的参数列表 *others

    解包参数列表  

    解包参数列表  


    函数与函数式编程

    函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。

    函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。Python提供了许多内建函数,比如print()。我们也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。

    函数的定义

    我们可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则:

    函数代码块以def关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号()。

    任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。

    函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。

    函数内容以冒号起始,并且缩进。

    return[表达式]结束函数,选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回None。

    以创建一个输出任意范围内 Fibonacci 数列的函数为例:

    def fib(n):
        a,b=0,1
        while a<n:
            print(a,end=" ")
            a,b=b,a+b
        print()
    fib(2000)

    关键字def引入一个函数定义。它必须后跟函数名称和带括号的形式参数列表。构成函数体的语句从下一行开始,并且必须缩进。

    函数体的第一个语句可以(可选的)是字符串文字;这个字符串文字是函数的文档字符串或docstring。

    函数的执行会引入一个用于函数局部变量的新符号表。更确切地说,函数中所有的变量赋值都将存储在局部符号表中;而变量引用会首先在局部符号表中查找,然后是外层函数的局部符号表,再然后是全局符号表,最后是内置名称的符号表(变量作用域问题,之后会详细介绍)。因此,全局变量和外层函数的变量不能在函数内部直接赋值(除非是在global语句中定义的全局变量,或者是在nonlocal语句中定义的外层函数的变量),尽管它们可以被引用。

    在函数被调用时,实际参数(实参)会被引入被调用函数的本地符号表中;因此,实参是通过按值调用传递的(其中值始终是对象引用而不是对象的值)。当一个函数调用另外一个函数时,将会为该调用创建一个新的本地符号表。

    函数定义会把函数名引入当前的符号表中。函数名称的值具有解释器将其识别为用户定义函数的类型。这个值可以分配给另一个名称,该名称也可以作为一个函数使用。这用作一般的重命名机制:

    print(fib)
    f=fib
    f(
    100)

    上面这个函数是无返回值的函数,即没有return语句,默认返回None。一般来说解释器不会打印出单独的返回值None,如果真想看到它,可以使用print()

    print(fib(0))

    print(fib(1))

    写一个返回斐波那契数列的列表(而不是把它打印出来)的函数,非常简单:

    def fib2(n):
        result=[]
        a,b=0,1;
        while a<n:
            result.append(a)
            a,b=b,a+b
        return result
    f100=fib2(100)
    print(f100)

    函数与过程

    函数与过程都是可以被调用的实体,一般来说,函数有一定的返回值,过程是简单、特殊、没有返回值的函数。

    返回值与返回值类型

    当没有返回值时,Python的实际返回对象是None。

    当返回对象的数目为1时,Python的返回值类型是该对象的类型。

    当返回对象的数目大于1时,Python的返回值类型是元组。

    def fun1():
        pass
    print(fun1())
    def fun2():
        return '123'
    print(fun2())
    def fun_list():
        return ['123','xyz',456]
    print(fun_list())
    def fun_tuple1():
        return 1,2,3
    print(fun_tuple1())
    def fun_tuple2():
        return (1,2,3)
    print(fun_tuple2())

    运行结果:

    None

    123

    ['123', 'xyz', 456]

    (1, 2, 3)

    (1, 2, 3)

    fun1()返回None,fun2()的返回值类型是字符串,fun_list()、fun_tuple1()、fun_tuple2()的返回值大于1个,fun_list()返回的是一个列表,fun_tuple1()、fun_tuple2()等价,都是一个元组。

    所以在我们看来。返回一个容器对象时,好像是返回了多个对象(元组在语法上不需要带括号),事实上,他们仍返回的是一个,一个容器罢了。

    保存元组返回值的三种方法:

    def fun_tuple():
        return 'abc',5,['k','p']
    aTuple=fun_tuple()
    x,y,z=fun_tuple()
    (a,b,c)=fun_tuple()
    print(aTuple)
    print(x,y,z)
    print((a,b,c))

    运行结果:

    ('abc', 5, ['k', 'p'])

    abc 5 ['k', 'p']

    ('abc', 5, ['k', 'p'])

    在对x、y、z和a、b、c的赋值中,根据返回值的顺序,每个变量会接收到与之对应的返回值。而aTuple直接获得函数隐式返回的整个元组。

    前向引用

    def foo():
        print(
    '1')
        bar()

    def bar():
        print(
    '2')
    foo()

    运行结果:

    1

    2

    可见上例中foo()先调用的bar(),然后bar()才声明,系统不会报错。但是不推荐这么写,从感觉上来说,有悖常识,自己尽量让需要用的放在前面吧。

    内部/内嵌函数

    在函数体内部创建另外一个函数是完全合法的,这种函数叫内嵌函数。

    如:

    def foo():
        print('1')
        def bar():
            print('2')
        bar()
    foo()

    运行结果:

    1

    2

    内部函数的整个函数体都在外部函数的作用域里。如果没有任何对bar()的外部引用,那么除了在外部函数体foo()内,任何其他地方都不能对其进行调用。

    另外一个函数体内创建函数对象的方式是使用lambda语句。这个之后的学习会涉及。

    函数装饰器

    暂时看不懂,先不写。

    传递函数

    传递函数的方式大致有三种:

    1. 被引用(访问或者以其他变量作为其别名)
    2. 作为参数传入函数
    3. 作为字典、列表等容器对象的元素

    下面详细介绍一下用其他的变量作为函数的别名。

    def foo():
        print('1')
    bar=foo
    bar()

    运行结果:

    1

    当我们把foo赋给bar时,bar和foo引用了同一个函数对象,所以能以调用foo()相同的方式调用bar()。

    故:foo是函数对象的引用;foo()是函数对象的调用。

    再如:

    def foo():
        print('1')
    def bar(argfunc):
        argfunc()
    bar(foo)

    运行结果:

    1

    参数的种类

    位置参数

    位置参数必须以在被调用函数中的定义的准确顺序来传递。若没有任何默认参数的话,传入函数的参数的精确的数目必须和声明中的数字一致。

    当然,我们也可以不按位置地将关键字参数传入函数,给出关键字来匹配其在参数列表中的合适位置,但是位置参数的数字一定要对。

    def info(name,sex,grades,school='abc'):
        print(name)
        print(sex)
        print(grades)
        print(school)
    info('Jennifer','female','3')
    print()
    info(sex='female',name='Jennifer',school='lalala',grades='1')
    print()
    info(grades='1',sex='male',name='frank')

    运行结果:

    Jennifer

    female

    3

    abc

     

    Jennifer

    female

    1

    lalala

     

    frank

    male

    1

    abc

    参数默认值

    最有用的形式是对一个或多个参数指定一个默认值。这样创建的函数,可以用比定义时允许的更少的参数调用,设置默认参数,必选参数在前,默认参数在后。比如:

    def ask_ok(prompt,retries=4,reminder='Please try again!'):
        while True:
            ok=input(prompt)
            if ok in ('y','ye','yes'):
                return True
            if ok in ('n','no','nop','nope'):
                return False
            retries=retries-1
            if retries<0:
                raise ValueError('invalid user response')
            print(reminder)

    这个函数可以通过几种方式调用:

        只给出必需的参数:ask_ok('Do you really want to quit?')

        给出一个可选的参数:ask_ok('OK to overwrite the file?', 2)

    或者给出所有的参数:ask_ok('OK to overwrite the file?', 2, 'Come on, only yes or no!')

    这个示例还介绍了 in 关键字。它可以测试一个序列是否包含某个值。

    默认值是在定义过程中在函数定义处计算的,所以下例会打印5。

    i=5
    def f(arg=i):
        print(arg)
    i=6
    f()

    重要警告: 默认值只会执行一次这条规则在默认值为可变对象(列表、字典以及大多数类实例)时很重要。比如,下面的函数会存储在后续调用中传递给它的参数:

    def f(a,L=[]):
        L.append(a)
        return L
    print(f(1))
    print(f(2))
    print(f(3))

    打印结果如下:

    如果你不想要在后续调用之间共享默认值,你可以这样写这个函数:

    def f(a,L=None):
        if L is None:
            L=[]
        L.append(a)
        return L
    print(f(1))
    print(f(2))
    print(f(3))

    命名关键字参数

    函数调用时,指定参数名称,称为关键字参数(别和默认参数混淆,这里是函数调用)

    def temp(a,b,c):
    
        print(a)
    
        print(b)
    
        print(c)
    
    temp(1,3,c=99)
    
    temp(a=1,b=2,c=3)
    
    temp(1,b=2,c=100)

    顺序要求:函数调用时,关键字参数必须在普通参数(位置参数)的后面

    temp(100,b=200,c=300)

    temp(a=100,32,100) #错误语法,关键字参数不能在普通参数的前面

    使用字典解包方式传入关键字参数(后面小节中会详细讲到)

    hi = {"a":100,"b":99,"c":1000}

    temp(**hi) #等同于下面#

    temp(a=100,b=99,c=1000)

    函数调用时,当剩余的参数全部为关键字参数时,可随意定义顺序

    当全部为关键字参数时,调用函数时的参数顺序可随意书写,因为你指定了参数名,但是参数的数量不能少于函数定义时要求的位置参数的数量

    temp(c=100,b=38,a=10)

    也可以使用形如kwarg=value的关键字参数来调用函数。例如下面的函数:

    def parrot(voltage,state='a stiff',action='voom',type='Norwegian Blue'):
        print("--This parrot wouldn't",action,end=' ')
        print("if you put",voltage,"volts though it.")
        print("-- Lovely plumage, the", type)
        print("-- It's", state, "!")

    接受一个必需的参数(voltage)和三个可选的参数(state, action,和 type)。这个函数可以通过下面的任何一种方式调用:

    • 一个位置参数:parrot(1000)
    • 一个关键字参数:parrot(voltage=1000)
    • 两个关键字参数;parrot(voltage=1000000, action='VOOOOOM')
    • 两个关键字参数;parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000)
    • 三个位置参数:parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')
    • 一个位置参数,一个关键字参数:parrot('a thousand', state='pushing up the daisies')

    但下面的函数调用都是无效的:

    • 丢失必要参数:parrot()
    • 在关键字参数之后的非关键字参数 :parrot(voltage=5.0, 'dead')
    • 同一参数的重复值 :parrot(110, voltage=220)
    • 未知的关键字参数:parrot(actor='John Cleese')

    在函数调用中,关键字参数必须跟随在位置参数的后面。传递的所有关键字参数必须与函数接受的其中一个参数匹配(比如 actor 不是函数 parrot 的有效参数),它们的顺序并不重要。这也包括非可选参数,(比如 parrot(voltage=1000) 也是有效的)。不能对同一个参数多次赋值。下面是一个因为此限制而失败的例子:

    def function(a):
        pass
    function(0,a=0)

    关键字参数:**others,便于函数功能的扩展

    当存在一个形式为**name最后一个形参时,它会接收一个字典其中包含除了与已有形参相对应的关键字参数以外的所有关键字参数。这可以与一个形式为*name接收一个包含除了已有形参列表以外的位置参数的元组的形参组合使用(*name必须出现在**name之前,下一小节会讲到)。例如,如果我们这样定义一个函数:

    def cheeseshop(kind, *arguments, **keywords):
        print("-- Do you have any", kind, "?")
        print("-- I'm sorry, we're all out of", kind)
        for arg in arguments:
            print(arg)
        print("-" * 40)
        for kw in keywords:
            print(kw, ":", keywords[kw])

    它可以像这样调用:

    cheeseshop("Limburger", "It's very runny, sir.",
               "It's really very, VERY runny, sir.",
               shopkeeper="Michael Palin",
               client="John Cleese",
               sketch="Cheese Shop Sketch")

    注意打印时关键字参数的顺序保证与调用函数时提供它们的顺序是相匹配的。

    任意的参数列表 *others

    最后,最不常用的选项是可以使用任意数量的参数调用函数。这些参数会被包含在一个元组里。在可变数量的参数之前,可能会出现零个或多个普通参数。:

    def write_multiple_items(file, separator, *args):
        file.write(separator.join(args))

    一般来说,这些可变参数将在形式参数列表的末尾,因为它们收集传递给函数的所有剩余输入参数。出现在*args参数之后的任何形式参数都是‘仅关键字参数’,也就是说它们只能作为关键字参数而不能是位置参数。

    def concat(*args, sep="/"):
       
    return sep.join(args)
    print(concat("earth", "mars", "venus"))
    print(concat("earth", "mars", "venus", sep="."))

    解包参数列表  

    当参数已经在列表或元组中但需要为需要单独位置参数的函数调用解包时,会发生相反的情况。例如,内置的 range() 函数需要单独的 start 和 stop 参数。如果它们不能单独使用,请使用 * 运算符编写函数调用以从列表或元组中解包参数,*args输出结果是3 6:

    list(range(3,6))
    print(list(range(3,6)))
    args=[3,6]
    print(list(range(*args)))

    以同样的方式,字典可以使用 ** 运算符来提供关键字参数:

    def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
        print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
        print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')
        print("E's", state, "!")
    d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
    parrot(**d)

    更多Python框架梳理,请参考: 【Python学习】Python最全总结

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