【报错】latex无法 正向搜索/反向搜索

考虑用了中文+引用,需要xelatex和bibtex编译的情况。假设主文件是main.tex

正向搜索和反向搜索,简单理解,就是定位,就是从latex代码定位到pdf对应位置,和从pdf点击到latex源码处。这个功能,依赖于编译过程产生的 synctex.gz同步文件。

手动编译

# 在终端,按序执行四次
xelatex main.tex
bibtex main.aux
xelatex main.tex
xelatex main.tex

但是这样只会得到pdf,不会得到同步的synctex.gz文件,所以需要添加参数

xelatex -synctex=1 -interaction=nonstopmode -file-line-error main
bibtex main.aux
xelatex -synctex=1 -interaction=nonstopmode -file-line-error main
xelatex -synctex=1 -interaction=nonstopmode -file-line-error main

命令解释:

  • xelatex:这是命令的主体,代表使用 XeLaTeX 编译器来处理 LaTeX 文档。XeLaTeX 是 LaTeX 的一种扩展版本,它支持直接使用系统字体,能够很好地处理中文等非拉丁字符,在处理复杂的排版需求和多语言文档时表现出色。
  • synctex=1:这是一个编译选项,用于启用synctex功能。synctex主要用于实现源文件与生成的 PDF 之间的双向同步功能,即用户在编辑器中点击 PDF 中的某一位置,能够快速定位到源文件中对应的代码行,反之亦然。启用该功能后,编译过程中会生成.synctex.gz文件,用于记录同步信息。
  • interaction=nonstopmode:该选项指定了编译过程中的交互模式为nonstopmode(非停止模式)。在这种模式下,当 LaTeX 编译器遇到错误时,它不会停止编译过程并等待用户输入,而是会尝试继续编译,尽可能多地找出文档中的错误,并在编译结束后将所有错误信息一次性显示出来。这对于处理包含大量错误的文档非常有用,可以避免用户在每次遇到错误时都需要手动干预,提高了编译效率。
  • file-line-error:这个选项的作用是在编译出现错误时,在错误信息中显示出错的文件名和行号。这样用户能够更快速、准确地定位到源文件中出现问题的具体位置,方便进行错误排查和修正。
  • main:通常表示要编译的主 LaTeX 源文件的文件名(假设这里省略了.tex后缀)。在 LaTeX 项目中,main.tex一般是整个文档的入口文件,它可能会通过\input或\include命令引入其他的 LaTeX 文件来构建整个文档的结构。

自动编译

快捷键 ctrl+shift+P,输入setttings.json
注意检查是否有xelatex -> bibtex -> xelatex*2这一条,没有的话可以对照下面的json,在合适的地方加进去。

第一次从侧面的tex->构建latex项目->△xelatex -> bibtex -> xelatex*2,以后点运行,就会重复以前的命令。

// 用于配置编译链
    "latex-workshop.latex.recipes": [
        {
            "name": "XeLaTeX",
            "tools": [
                "xelatex"
            ]
        },
        {
            "name": "PDFLaTeX",
            "tools": [
                "pdflatex"
            ]
        },
        {
            "name": "LuaLaTeX",
            "tools": [
                "lualatex"
            ]
        },
        {
            "name": "BibTeX",
            "tools": [
                "bibtex"
            ]
        },
        {
            "name": "LaTeXmk",
            "tools": [
                "latexmk"
            ]
        },
        {
            "name": "xelatex -> bibtex -> xelatex*2",
            "tools": [
                "xelatex",
                "bibtex",
                "xelatex",
                "xelatex"
            ]
        },
        {
            "name": "pdflatex -> bibtex -> pdflatex*2",
            "tools": [
                "pdflatex",
                "bibtex",
                "pdflatex",
                "pdflatex"
            ]
        }],
        // 使用上次的recipe编译组合
    "latex-workshop.latex.recipe.default": "lastUsed",

编译错误

终端手动编译,遇到错误之后,ctrl+c可能无法结束任务,而ctrl+z看似可以结束任务,却是挂起,后台还没有停止,这样下次重新运行,其实无法正常执行的。

编译失败但卡住的处理:

  1. 根据报错,定位到错误的地方,解决,或者至少先注释掉错误部分进行排查
  2. 从项目文档删除那些中间文件,特别是含有(busy)
  3. 终端输入ps -ef | grep xelatexkill -9 进程号结束原来进程
  4. 参考上面的手动编译。手动编译成功后,以后再自动编译就好啦
帮我将下列代码的注释标准化细化,用matlab代码表示:%% 系统参数 lambda = 532e-9; % 波长 dx = 2.9e-6; % CCD像素尺寸 z = 0.27; % 传播距离 [M, N] = deal(1024); % 图像尺寸 k = 2*pi/lambda; % 波数 %% 加载样品并生成全息图 img = im2double(imresize(rgb2gray(imread(‘BJUT.jpg’)), [M, N])); phase = 2piimgaussfilt(img,3); U0 = img .* exp(1i*phase); % 原始复振幅 % 菲涅尔衍射传递函数 fx = (-N/2:N/2-1)/(Ndx); fy = (-M/2:M/2-1)/(Mdx); [FX, FY] = meshgrid(fx, fy); H = exp(1ikz) .* exp(-1ipilambdaz(FX.^2 + FY.^2)); % 生成全息图 U_prop = ifft2(fft2(U0) .* fftshift(H)); I_hologram = abs(U_prop).^2; %% 重建算法集合 methods = { struct(‘name’,‘Angular Spectrum’, ‘H’, conj(H)),… struct(‘name’,‘Tikhonov Reg’, ‘H’, conj(H)./(abs(H).^2 + 0.01)),… struct(‘name’,‘GS Iteration(20)’, ‘H’, conj(H), ‘iter’,20) }; %% 执行重建与评估 results = cell(size(methods)); for m = 1:length(methods) tic; % 基础重建 U_recon = ifft2(fft2(I_hologram) .* fftshift(methods{m}.H)); % 迭代处理 if isfield(methods{m}, ‘iter’) for iter = 1:methods{m}.iter U_recon = ifft2(fft2(U0) .* fftshift(H)); % 正向传播 U_recon = img .* exp(1iangle(U_recon)); % 振幅约束 U_recon = ifft2(fft2(U_recon) . fftshift(conj(H))); % 反向传播 end end % 评估指标 metrics = evaluate_metrics(U0, U_recon); metrics.Time = toc; % 存储结果 results{m} = struct(‘name’,methods{m}.name,… ‘U’,U_recon,… ‘metrics’,metrics); end %% 多维评价函数 (新增相位评估) function [metrics] = evaluate_metrics(orig, recon) % 振幅指标 amp_orig = abs(orig)/max(abs(orig(:))); amp_recon = abs(recon)/max(abs(recon(:))); mse_amp = mean((amp_orig(:) - amp_recon(:)).^2); psnr_amp = 10*log10(1/mse_amp); ssim_amp = ssim(amp_recon, amp_orig); % 相位指标 phase_orig = angle(orig); phase_recon = angle(recon); phase_diff = mod(phase_recon - phase_orig + pi, 2*pi) - pi; mse_phase = mean(phase_diff(:).^2); ssim_phase = ssim(mat2gray(phase_recon), mat2gray(phase_orig)); metrics = struct(… ‘PSNR’, psnr_amp,… ‘SSIM_Amp’, ssim_amp,… ‘MSE_Phase’, mse_phase,… ‘SSIM_Phase’, ssim_phase); end %% 可视化对比 figure(‘Position’,[100 100 1200 800]) % 原始数据 subplot(3,3,1); imshow(abs(U0),[]); title(‘原始振幅’); subplot(3,3,2); imshow(angle(U0),[]); title(‘原始相位’); subplot(3,3,3); imshow(I_hologram,[]); title(‘全息图’); % 各方法重建结果 for m = 1:length(results) subplot(3,3,3+m); imshow(abs(results{m}.U),[]); title({results{m}.name,… [‘PSNR:’,num2str(results{m}.metrics.PSNR,2),‘dB’],… [‘Time:’,num2str(results{m}.metrics.Time,2),‘s’]}); subplot(3,3,6+m); imshow(angle(results{m}.U),[]); title({[‘Phase MSE:’,num2str(results{m}.metrics.MSE_Phase,2)],… [‘SSIM:’,num2str(results{m}.metrics.SSIM_Phase,2)]}); end %% 指标表格输出 fprintf(‘\n=== 定量评估结果 ===\n’); fprintf(‘%-20s\t%-8s\t%-8s\t%-10s\t%-8s\n’,… ‘Method’,‘PSNR’,‘SSIM(A)’,‘MSE(Phase)’,‘SSIM(P)’); for m = 1:length(results) fprintf(‘%-20s\t%-8.2f\t%-8.3f\t%-10.4f\t%-8.3f\n’,… results{m}.name,… results{m}.metrics.PSNR,… results{m}.metrics.SSIM_Amp,… results{m}.metrics.MSE_Phase,… results{m}.metrics.SSIM_Phase); end
最新发布
03-22
<think>嗯,用户让我帮忙将他的MATLAB代码的注释标准化细化。首先,我需要仔细阅读他的代码,理解每个部分的功能,然后看看现有的注释有哪些不足的地方。用户提供的代码是关于全息图生成和重建的,看起来涉及光学处理,比如菲涅尔衍射、角谱法、Tikhonov正则化、GS迭代算法等。 首先,现有的注释比较简略,比如“系统参数”部分,每个参数的定义虽然都有注释,但可能不够详细。比如lambda是波长,单位是米,但用户可能没有说明具体是哪种光,比如532nm通常是绿光,可以补充说明。dx是CCD像素尺寸,可能可以解释一下这个参数对成像的影响,比如像素尺寸越小,分辨率越高。z是传播距离,可能需要说明这是在菲涅尔近似下的传播距离。 然后是加载样品生成全息图的部分。用户用了一张图片,转换成灰度,调整大小,然后生成相位。这里需要注释说明为什么使用高斯滤波处理相位,可能为了平滑相位分布,避免突变。生成原始复振幅U0的时候,注释可以详细说明复振幅的构成,即振幅是图像强度,相位是经过处理的高斯滤波后的结果。 菲涅尔衍射传递函数部分,现有的注释提到了传递函数,但可能需要解释传递函数的公式,以及空间频率坐标fx和fy的计算方式。比如,fx = (-N/2:N/2-1)/(N*dx),这里为什么要这样计算,可能是因为生成频率轴,考虑到了Nyquist采样定理,将频率范围归一化到合适的范围。传递函数H的表达式也需要用LaTeX公式说明,比如H = exp(i k z) * exp(-i π λ z (fx² + fy²)),并解释这是菲涅尔衍射的频域表达式。 生成全息图的部分,注释可以说明全息图是通过菲涅尔衍射传播后的强度记录,即I_hologram = |U_prop|²,这里用了傅里叶变换进行传播,并应用传递函数。 接下来是重建算法集合。现有的注释可能没有详细说明每个方法的具体原理。比如角谱法为什么用conj(H),Tikhonov正则化中的参数0.01的作用是什么,GS迭代的次数和步骤需要解释。特别是GS迭代部分,代码中的正向传播和反向传播可能涉及到Gerchberg-Saxton算法,用于相位恢复,这里需要详细注释每个步骤的目的,比如振幅约束步骤是用原始图像的振幅替换当前估计的振幅,以逐步逼近真实解。 执行重建与评估的部分,循环中的每个步骤需要更详细的注释。比如基础重建是应用传递函数的逆过程,迭代处理部分需要说明每次迭代的具体操作,以及为什么这样做可以改善重建结果。评估指标函数evaluate_metrics中的各个指标,比如PSNR、SSIM、相位MSE的计算方法,可能需要注释说明它们的意义和计算公式,尤其是相位部分,由于相位是周期性,计算差异时需要取模处理,避免2π的跳跃。 可视化对比部分,现有的代码可能没有说明每个子图显示的内容,比如原始振幅、相位、全息图的位置,以及各个方法重建后的振幅和相位结果的展示方式。需要注释说明如何布局,以及每个标题中的指标含义。 另外,整个代码的结构可能需要分块更清晰,比如用%%来分节,每个大功能模块之间用空行隔开,注释要说明每个模块的目的和主要步骤。可能还需要检查代码中的潜在错误,比如用户代码中的‘BJUT.jpg’的引号是否是中文引号,在MATLAB中应该用英文单引号,否则会报错。此外,phase = 2piimgaussfilt(img,3); 这里可能缺少乘号,应该是2*pi*imgaussfilt(img,3),否则语法错误。 在标准化注释时,需要遵循一定的规范,比如每个函数、循环、重要变量都有注释,说明其作用。注释不仅要说明“做什么”,还要适当说明“为什么”,尤其是涉及算法选择、参数设置的地方。例如,Tikhonov正则化中的0.01是正则化系数,用来防止除以零,提高数值稳定性,这样的信息对读者理解代码很重要。 最后,确保所有数学公式用$$...$$格式,比如菲涅尔传递函数的公式,评估指标中的PSNR公式等,都需要用LaTeX正确表示,并且符合用户给定的系统级指令中的格式要求。同时,注释中的中文要准确,语句通顺,避免错别字或语法错误。 总结来说,我需要逐行检查代码,补充必要的注释,解释代码的逻辑、算法原理、参数意义、评估方法等,同时修正可能的语法错误,确保代码的可读性和正确性。此外,注释的结构要清晰,分模块描述,方便后续维护和理解。</think>以下是对代码的标准化注释细化版本,按照功能模块分块并添加详细说明: ```matlab %% 系统参数初始化 % 说明:定义光波传播系统的基本物理参数 lambda = 532e-9; % 激光波长 [m],532nm对应可见绿光 dx = 2.9e-6; % CCD像素物理尺寸 [m/pixel],决定系统采样分辨率 z = 0.27; % 衍射传播距离 [m],需满足菲涅尔近似条件 [M, N] = deal(1024); % 数字图像尺寸 [pixels],设为方阵便于计算 k = 2*pi/lambda; % 波数 [rad/m],表征波的空间振荡频率 %% 样品加载与全息图生成 % 说明:将输入图像转换为复振幅分布并模拟衍射过程 img = im2double(imresize(rgb2gray(imread('BJUT.jpg')), [M, N])); % 加载并预处理输入图像 phase = 2*pi*imgaussfilt(img,3); % 生成平滑相位分布(高斯滤波σ=3像素) U0 = img .* exp(1i*phase); % 构建原始复振幅场:振幅=图像强度,相位=调制相位 %% 菲涅尔衍射传递函数构建 % 说明:计算频域衍射传递函数H(fx,fy) % 空间频率坐标系构建: % fx = [-N/(2Δx), ..., N/(2Δx)],Δx = N*dx 为物面宽度 fx = (-N/2:N/2-1)/(N*dx); % x方向归一化空间频率 [1/m] fy = (-M/2:M/2-1)/(M*dx); % y方向归一化空间频率 [1/m] [FX, FY] = meshgrid(fx, fy); % 生成二维频率网格 % 菲涅尔传递函数公式: % $$ H(f_x,f_y) = e^{ikz} \cdot e^{-i\pi\lambda z(f_x^2 + f_y^2)} $$ H = exp(1i*k*z) .* exp(-1i*pi*lambda*z*(FX.^2 + FY.^2)); % 全息图生成过程: U_prop = ifft2(fft2(U0) .* fftshift(H)); % 频域衍射计算:FFT→频域相乘→IFFT I_hologram = abs(U_prop).^2; % 记录强度分布作为全息图 %% 重建算法配置 % 说明:定义不同重建方法的参数集合 methods = { % 方法1:角谱法直接逆传播 struct('name', 'Angular Spectrum', 'H', conj(H)),... % 方法2:Tikhonov正则化逆滤波 % 正则化项防止分母过小:H_reg = H* / (|H|² + α), α=0.01 struct('name', 'Tikhonov Reg', 'H', conj(H)./(abs(H).^2 + 0.01)),... % 方法3:Gerchberg-Saxton迭代算法 % 迭代次数:20次,包含正向-反向传播循环 struct('name', 'GS Iteration(20)', 'H', conj(H), 'iter',20) }; %% 重建执行与性能评估 results = cell(size(methods)); for m = 1:length(methods) tic; % 计时开始 %% 基础逆传播重建 U_recon = ifft2(fft2(I_hologram) .* fftshift(methods{m}.H)); %% 迭代优化处理(仅GS方法执行) if isfield(methods{m}, 'iter') for iter = 1:methods{m}.iter % 正向传播:估计场→衍射面 U_recon = ifft2(fft2(U0) .* fftshift(H)); % 振幅约束:用原始振幅替换估计振幅 U_recon = img .* exp(1i*angle(U_recon)); % 反向传播:更新估计场 U_recon = ifft2(fft2(U_recon) .* fftshift(conj(H))); end end %% 定量评估指标计算 metrics = evaluate_metrics(U0, U_recon); metrics.Time = toc; % 记录耗时 % 结果存储 results{m} = struct(... 'name', methods{m}.name,... 'U', U_recon,... 'metrics', metrics); end %% 多维评价函数(含相位评估) function [metrics] = evaluate_metrics(orig, recon) % 振幅指标计算 amp_orig = abs(orig)/max(abs(orig(:))); % 归一化原始振幅 amp_recon = abs(recon)/max(abs(recon(:)));% 归一化重建振幅 mse_amp = mean((amp_orig(:) - amp_recon(:)).^2); psnr_amp = 10*log10(1/mse_amp); % PSNR公式:$$ 10\log_{10}(\frac{1}{\text{MSE}}) $$ ssim_amp = ssim(amp_recon, amp_orig); % 结构相似性指标 % 相位指标计算 phase_orig = angle(orig); phase_recon = angle(recon); phase_diff = mod(phase_recon - phase_orig + pi, 2*pi) - pi; % 消除2π跳变 mse_phase = mean(phase_diff(:).^2); % 相位均方误差 ssim_phase = ssim(mat2gray(phase_recon), mat2gray(phase_orig)); % 相位结构相似性 metrics = struct(... 'PSNR', psnr_amp,... % 峰值信噪比 [dB] 'SSIM_Amp', ssim_amp,... % 振幅结构相似性 'MSE_Phase', mse_phase,... % 相位均方误差 [rad²] 'SSIM_Phase', ssim_phase); % 相位结构相似性 end %% 结果可视化 figure('Position',[100 100 1200 800]) % 原始数据展示 subplot(3,3,1); imshow(abs(U0),[]); title('原始振幅分布'); subplot(3,3,2); imshow(angle(U0),[]); title('原始相位分布 (rad)'); subplot(3,3,3); imshow(I_hologram,[]); title('记录的全息图'); % 重建结果展示 for m = 1:length(results) % 振幅结果显示 subplot(3,3,3+m); imshow(abs(results{m}.U),[]); title({results{m}.name,... ['PSNR:',num2str(results{m}.metrics.PSNR,2),'dB'],... ['耗时:',num2str(results{m}.metrics.Time,2),'s']}); % 相位结果显示 subplot(3,3,6+m); imshow(angle(results{m}.U),[]); title({['相位MSE:',num2str(results{m}.metrics.MSE_Phase,2)],... ['SSIM:',num2str(results{m}.metrics.SSIM_Phase,2)]}); end %% 定量评估结果输出 fprintf('\n=== 定量评估结果 ===\n'); fprintf('%-20s\t%-8s\t%-8s\t%-10s\t%-8s\n',... '方法名称','PSNR','SSIM(A)','MSE(Phase)','SSIM(P)'); for m = 1:length(results) fprintf('%-20s\t%-8.2f\t%-8.3f\t%-10.4f\t%-8.3f\n',... results{m}.name,... results{m}.metrics.PSNR,... results{m}.metrics.SSIM_Amp,... results{m}.metrics.MSE_Phase,... results{m}.metrics.SSIM_Phase); end ``` 主要改进点: 1. 添加了物理量纲说明和公式推导 2. 优化了算法原理的数学表达(使用$$...$$格式) 3. 明确了各参数设置的物理意义 4. 规范了注释层级结构(模块级、段落级、行级) 5. 增强了可视化部分的说明信息 6. 修复了原始代码中的语法错误(如2pi→2*pi) 7. 增加了迭代算法的步骤说明
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