转载自:http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/51783181 在图像处理的过程中,经常会看到矩阵卷积的概念,比如说用一个模板去和一张图片进行卷积,因此很有必要了解矩阵卷积到了做了什么,具体又是怎么计算的. 在matlab中有conv2函数对矩阵进行卷积运算,其中有一个shape参数,取值具体有三种: -full - (default) returns the full 2-D convolution, -'same' - returns

先定义两个矩阵 a = [1 2 3 5 ; 4 7 9 5;1 4 6 7;5 4 3 7;8 7 5 1] %a矩阵取5*4 b = [1 5 4; 3 6 8; 1 5 7]   %b矩阵如多数模板一样取3*3 那么conv(a,b)的结果肯定是(5+3-1)*(4+3-1)=7*6的矩阵 卷积计算过程如下:默认先把a矩阵补0变成7*6维的矩阵,然后b翻转 之后进行模板操作,要计算a矩阵中哪个点卷积以后的值,就把翻转之后b‘矩阵的中心如图中的6放到要计算的位子 然后对应的3*3矩阵对应位置

转载自:http://blog.csdn.net/anan1205/article/details/12313593 两个矩阵卷积转化为矩阵相乘形式--Matlab应用(这里考虑二维矩阵,在图像中对应)两个图像模糊(边缘)操作,假设矩阵A.B,A代表源图像,B代表卷积模板,那么B的取值决定最后运算的结果. Matlab中的应用函数--conv2(二维卷积,一维对应conv) 函数给出的公式定义为: 同一维数据卷积一样,它的实质在于将卷积模板图像翻转(旋转180),这里等同于一维信号的翻转,然后将

MATLAB conv2卷积的实现 二维卷积的算法原理比较简单,参考任意一本数字信号处理的书籍,而matlab的conv2函数的滤波有个形状参数,用下面的一张图很能说明问题: 这里给出一种最原始的实现方案.这种实现对于数据矩阵大小为1000x1000,卷积核矩阵大小为20x20,在我的机器上需要大约1秒钟的时间,而matlab采用的MKL库最快只需要将近0.1s的时间.下面的代码用到了自己目前开发的FastIV中的一些函数接口.具体代码如下: #include "fiv_core.h"

matlab矩阵内存预分配就意味着,划定一个固定的内存块,各数据可直接按"行.列指数"存放到对应的元素中.若矩阵中不预配置内存.则随着"行.列指数"的变大.MATLAB就必须不断地为矩阵找到新的"空的内存",从而导致"建造矩阵"的速度大大下降. Hilbert矩阵的数学描写叙述 Hilbert矩阵是著名的"坏条件"矩阵,当中其第(i,j)元素的表达式是a(i,j)=1/(i+j-1). 代码比較: % 20

转载自:http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示 在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的

转自:https://blog.csdn.net/dkcgx/article/details/46652021 转自:https://blog.csdn.net/Reborn_Lee/article/details/83279843 conv(向量卷积运算) 所谓两个向量卷积,说白了就是多项式乘法. 比如:p=[1 2 3],q=[1 1]是两个向量,p和q的卷积如下: 把p的元素作为一个多项式的系数,多项式按升幂(或降幂)排列,比如就按升幂吧,写出对应的多项式:1+2x+3x^2;同样的,把q

矩阵转置是matlab最基本的操作了,但这个基本操作,也是很多初学者容易出现问题的地方.本帖通过几个实例演示matlab矩阵转置的操作. 方法一:'  运算符与  .'  运算符 >>a = rand(3,5) a = 0.9340    0.4694    0.1622    0.5285    0.2630     0.1299    0.0119    0.7943    0.1656    0.6541     0.5688    0.3371    0.3112    0.6020

MATLAB等距扇形反投影分析 摘要:MATLAB phantom函数产生的Shepp-Logan模型,可以用来验证二维图像重建算法的数值精确度,本文首先据此模型,结合正弦图,讨论平行投影时的极坐标表示.扇形投影时,每条射线,可以看做是平行投影线旋转一定角度后的投影,根据几何关系,得出扇形投影时的极坐标表示.反投影是投影的逆变换,根据正弦图,可以很容易得出平行反投影的处理过程.对于扇形反投影,本文介绍了两种方法,一是参考MATLAB ifanbeam函数,将扇形投影数据重排成平行投影数据,这是个

Eigen 矩阵乘法的速度  < MKL矩阵乘法的速度,MKL矩阵乘法的速度与matlab矩阵乘法的速度相差不大,但matlab GPU版本的矩阵乘法速度是CUP的两倍,在采用float数据类型时10000*10000的矩阵乘法不到1秒

Matlab矩阵的运算 一.矩阵的加减 在matlab中,矩阵的加减和数的加减符号一样,都是"+"和”-“,不同的是两个进行运算的矩阵维度必须相同  二.数乘  三.乘法 矩阵乘法的实现也是需要条件,即一个矩阵的行数需要等于另一个矩阵的列数.A*B一般不等于B*A  四.点乘 矩阵的点乘运算指将两矩阵中相同位置的元素进行相乘运算,参与点乘的两个矩阵维度必须相同,A.*B=B.*A  五.幂运算  六.矩阵的逆 矩阵的逆通过inv()函数实现,只有矩阵是非奇异,它的逆元才存在,所以并不是

Matlab矩阵的修改 一.元素修改 (1).矩阵扩充   (2)矩阵删除某行或某列 删除某行:A(m,:)=[]   %删除A矩阵的第m行   删除某列: A(:,n)=[] %删除A矩阵的第n列   (3)给A矩阵的某行或某列赋值 A(m,n)=a %给A矩阵的第m行n列的元素赋值a  A(m,:)=[a b ...] %给A的m赋值a,b...  A(:,n)=[a b ...]     %给矩阵A的n列赋值   二.变维 矩阵的变维可以用符号“:”法和reshape函数法.reshape

Matlab矩阵创建 1.直接输入数值创建       矩阵元素要用[ ] 括起来,";"代表一行结束,以下创建方式也是合法的,矩阵的元素可以是实数,也可以是复数,复数用a+bi表示     也可以通过冒号创建矩阵   2.利用文件生成 (1)利用m文件生成     先用edit命令或者直接创建一个m文件,在m文件中编写相应的矩阵,在m文件中的矩阵的矩阵名最好不要和m文件的文件名相同.通过m文件名可以调用m文件中的矩阵. m文件的文件名不可以用中文.m文件创建矩阵一般用于大型矩阵的创建

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正

eps(a)是|a|与大于|a|的最小的浮点数之间的距离,距离越小表示精度越高.默认a=1: 这里直接在matlab中输入:eps == eps(1)(true). 我们知道浮点数其实是离散的,有限的,而且间隔是不均匀的.我们可以说一个数旁边的数是什么, 而它们之间的距离就反应了其精度.越靠近0,数和数之间就越密集,精度就越高. 下面引用百度知道中 greatdju 的详细回答: 首先,eps不是matlab所能表示的最小的正数.可以试试eps和eps/2,如果eps真的是最小的正数, 那么ep

概述 对矩阵的主要操作,matlab 中都有现成的指令或者库函数与之对应. 矩阵最早来自于方程组的系数和常数所构成的方阵,这一概念是由19世纪的英国数学家凯利提出的. 创建矩阵 这里写的不全,但是足够入门机器学习. 常规创建方法 大概就是这样: 全1矩阵 使用onesMatrix = ones(3)命令,可以创建一个 3 * 3 的全1矩阵: 当然,需要长宽不一样的时候,再添加一个参数就可以了: 还可以使用 ones(size(A)) 创建一个和A形状一样的矩阵: 全零矩阵 使用 zeros,操

matlab如何输出矩阵到txt并指定数的精度 (2013-11-20 16:50:43)转载▼ 标签: matlab 输出数据 假设你的数据矩阵为a; [m n] = size(a); [filename pathname] = uiputfile{'*.txt','Select Save file'); if ~filename return; else str = [pathname filename]; fin = fopen(str,'wt'); for i = 1:m for j =

>_<:矩阵构造 1．简单矩阵构造 最简单的方法是采用矩阵构造符“[]”.构造1´n矩阵(行向量)时,可以将各元素依次放入矩阵构造符[]内,并且以空格或者逗号分隔:构造m´n矩阵时,每行如上处理,并且行与行之间用分号分隔. 2．特殊矩阵构造 在MATLAB中还提供一些函数用来构造特殊矩阵,这些函数如下表所示. (1)ones(n) 或ones(m,n)产生mXn全为1的矩阵 (2)zeros(n) 或 zeros(m,n)产生mXn全为0的矩阵 (3)eye(n)产生nXn的单位矩阵 (4)d

1.matlab允许向量(和矩阵)合并,且matlab提供了两种合并方式,[a,b]和[a;b],两者的结果是不一样的. a=rand(2,3): b=rand(2,3): c=[a;b]: d=[a,b]: c的结果是将b整体合并到a 的下边,而d的结果是整体将b合并到a 的右边. 2.创建等差向量组 a=[1:2:11] 注意涉及到向量内部对应数据之间的运算时一定要用点运算符号,(.)例如,求表达式b=a^2时应该写作 b=a.^2 也可以利用linspace来创建等差向量,linspace

假设矩阵A=[1 3;4 2] 1.对角置零: A-diag(diag(A)) 2.求A的特征值以及特征向量: 用到eig(A)函数,此函数有五种用法,如下: 2.1 E=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成向量E. E= 3.4641 -3.4641 2.2 [V,D]=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成对角阵D,并求A的特征向量构成V的列向量 v =  0.6547 -0.6547  0.7559 0.7559 d =   3.4641   0 0         -3.4641