matlab中元胞数组(cell)转换为矩阵. cell转换为矩阵函数为:cell2mat(c),其中c为待转换的元胞数组: 转化之后的矩阵可能不满足我们对矩阵维数的要求,那么也许还需要下面两个函数: ——reshape(A,m,n,p,...),将矩阵A变换为m*n*p*...的矩阵: ——permute(A,[1,3,2]),将矩阵A的第3维和第2维交换,从而满足顺序要求: 下面举一个我自己用过的例子: H——<K*1>cell,其中每个元素为U*S*N*T的四维矩阵(H为WINNERII

cell元包是matlab中提供的一种数据类型,功能强大. 关于cell的创建: 1.跟一般创建举证一样,直接使用C = {A B D E}这种形式,不过这里把"[]"改成了}"{}" 2.使用cell创建cell,C= {C1 C2},这里C1和C2都是cell类型,直接把C1 C2作为一个cell得到的C3是一个1x2的cell数组:使用C3 = [C1 C2],是使用C1和C2的内容来创建cell数组 3.使用cell函数,A=cell(2,2),创建一个空的

该文章讲述了Matlab中矩阵的平方和矩阵中每个元素的平方介绍.   设t = [2 4 2 4] 则>> t.^2 ans = 4 164 16 而>> t^2 ans = 12 2412 24 可见t^2是矩阵平方,t.^2是矩阵中每个元素的平方. PS: 若t不是方阵,则t^2会出错

matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

Matlab操作矩阵的相关方法 下面这篇文章主要是对吴恩达老师机器学习中matlab操作的一个整理和归纳 一.基本操作 1.生成矩阵(ones.zeros) A = [1 2;3 4;5 6]             #生成3行4列的矩阵 B = [1 2 3]                      #B就是一个行向量 C = [1;2;3]                      #定义c为一个列向量 D = 1:0.1:2           #定义开始值为1,步长为0.1,结束值为2

Matlab进行矩阵填充时可以填充空矩阵,相当于空矩阵不存在,例如一下代码: P_RES = [ P_xv P_xvy P_xv*dy_dxv'; P_yxv P_y P_yxv*dy_dxv'; dy_dxv*P_xv dy_dxv*P_xvy dy_dxv*P_xv*dy_dxv'+... dy_dhd*Padd*dy_dhd']; 结果是可行的. 而使用C++ Eigen时,使用的填充代码是这样的:     Eigen::MatrixXf  P13,P23,P33,P31,P32;   

转载:http://www.matlabsky.com/forum.php?mod=viewthread&tid=21089 由于工作需要,经常要处理大量的实验数据.基本都是由仪器导出来,随着社会发展的进步,人们获取数据的量在不断增长,很多人都是,现在已经是海量数据时代了... 从cell使用说起在读取文件的时候,cell数组(各种翻译都有,元胞数组,单元数组...直接无视)是Matlab的宠儿,基本都会出现,长期使用发现频率比struct高了不少~无论是Import Data还是使用texts

要完成的任务是,加载一个保存在txt文件中的矩阵, 并把它扩大10倍,并且要再次保存回去 %加载txt文件 >load('Matrix.txt'); %扩大10倍 repmat(Matrix,row column) % 这里的matrix 参数是要对其进行修改的matrix, 其中row是要新建的一个矩阵的行数, 而column是新建矩阵的列数 >Matrix = repmat(Matrix,10,1); % 这个就相当于  将Matrix矩阵 复制了10份,并且是按列排列的, 等同于 Mat

一.差分与微分 我自己的理解. 二.求解 2.1 矩阵 这就是matlab的计算结果.太小的话放大些: c = 4 5 9 7 2 1 5 2 6 >> [x,y]=gradient(c) x = 1.0000 2.5000 4.0000 -5.0000 -3.0000 -1.0000 -3.0000 0.5000 4.0000 y = 3.0000 -3.0000 -8.0000 0.5000 -1.5000 -1.5000 -2.0000 0 5.0000 先看x,x就是矩阵的横向梯度,怎

matlab矩阵运算很强大 ,几乎所有涉及矩阵运算的命令都有. 事实上,matlab里面所有变量都是以矩阵的形式保存下来的.   %% >> x=[1:2.1:10] x = 1.0000 3.1000 5.2000 7.3000 9.4000 1冒号生成法 非常方便,相当于python里面的for循环 x=linspace(1,10,6) %(初值,终值,项数) linspace法 A(n):访问矩阵A里的第n个元素(以列为遍历顺序) matlab内置一系列特定矩阵:[]空矩阵.eye 单位

在Matlab中,矩阵默认的数据类型是double, 并不是integer. 而且奇怪的是,矩阵乘法默认按照浮点数类型进行, 整数矩阵相乘会报错.另外,可以用a= int16(A)这种形式实现数据类型转换.此外,还存在cell这种数据结构,需要 使用结构指向符.即点号 . 进行引用.

原文地址为:matlab矩阵的表示和简单操作 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元素,输入的方法按照上面的规则.建立向量的时候可以利用冒号表达式,冒号表达式可以产生一个行向量,一般格式是: e1:

CELL cell的每个单元都可以存储任何数据,比如传递函数等.当然,存储矩阵更是没有问题的了.但是用cell数据类型之前,要先初始化. a=cell(n,m) 那么就把a初始化为一个n行m列的空cell类型数据. 如何赋值呢? a{1,1}=rand(5) 那么a的1行1列的单元中存储的就是一个随机的5×5的方阵了. 那么要用第一个单元中的方阵中的某个值呢? 可以如下引用:a{1,1}(2,3) 就可以了,引用cell单元时要用{},再引用矩阵的某个数据就要用()了. cell单元中的每个单元

矩阵分解 矩阵分解 (decomposition, factorization)是将矩阵拆解为数个矩阵的乘积. 1.三角分解法: 要求原矩阵为方阵,将之分解成一个上三角形矩阵(或是排列(permuted) 的上三角形矩阵)和一个下三角形矩阵,简称LU分解法. 注意:这种分解法所得到的上下三角形矩阵并非唯一,还可找到数个不同的一对上下三角形矩阵. MATLAB: [L,U]=lu(A),A为方阵,L为下三角矩阵,U为上三角矩阵. 2.QR分解法: A为任意矩阵,将A矩阵分解成一个正规正交矩阵与上三

PS:主要是讲解矩阵的相应的实现方法,其实MATLAB的很大一部分的优势,就是集成了矩阵级别的运算,并以此为特点,可以进行多维空间上的验证. 让我们懂得了原来线性代数如此有用= - =. (一)MATLAB矩阵 一.矩阵的建立 1.直接输入法创建: 还可以有复数矩阵的建立,有两种方法: (1)直接按照直接输入法来建立矩阵,但是元素可以直接打成复数的形式(a+bj) (2)还有就是分别建立一个实部还有一个虚部的矩阵,然后通过(a+bj)就可以得到. 2.M文件建立矩阵 就是把建立的矩阵存在一个文件

夜深人静时分,宿舍就我自己,只有蚊子陪伴着我,我慢慢码下这段文字............ 感觉知识结构不完善:上学期看论文,发现类间离散度矩阵和类内离散度矩阵,然后百度,找不到,现在学模式识别,见了,发现是数学公司,不过老师不讲........ 一.问题来源 今天有个意想不到的收货,下午讲课的时候遇到一个人主动加我,来自南京信息工程大学的某X(处于隐私保护,未经李某X同意,笔者不敢公开其信息),下面是他的话:很久没去博客园了....现在只有matlab版本的一些hash算法;我现在主要就是在研究

题目来自:<战胜MATLAB必做练习50道> 题目有更改,改成了我想写的样子. 1. 创建一个3×3矩阵,并将其扩充为4×5矩阵 clear; clc; mat1 = ones(,) mat2 = zeros(,) mat3 = rand(,) %随机矩阵 mat4 = randn(,) %产生均值为0,方差σ^ = ,标准差σ = 1的正态分布的矩阵mat4(4,5) = 10 2. 建立一个等比数列,然后由它产生一个对角阵,并存储该矩阵. clear; clc; a = logspace(

matlab中的矩阵式的系统方式理解:一个矩阵式代表一个系统的作用,列代表输入,行代表输出,有多少列就有多少输入,有多少行就有多少输出,矩阵式的相加代表的是线性系统的叠加作用,矩阵式的相乘代表的是两个系统级联,前面的输出是后面的输入,最后的结果是,前面的输入作为总的输入,后面的输出作为总的输出,中间输出是过程变量.矩阵的转置代表的系统的反转,输入变为输出,输出变为输入,这是原来过程的逆过程. matlab中的矩阵式的数学理解:matlab矩阵运算可以简化数学运算,怎么简化呢?就是同样的数学表达式

细胞型数据类型(cell)使不同类型和不同维数的数组可以共存,细胞型数组实际上可以认为是一种以任意形式的数组为分量的多维数组. 1.细胞型数据的定义 1)直接赋值定义:细胞型变量在定义时需要使用大括号,元素用都好隔开 例: B = {1:4,A,‘abcd’} 2)使用cell函数,预先为细胞型变量定义空间 例: A = cell(m,n) 定义一个空的m行n列的cell类型 2.细胞型数据的访问 对细胞型变量元素的引用应当采用大括号作为下标的标示,用小括号作为下标标示时,将只显示该元素的压缩形

一.$\tt Toeplitz$矩阵与循环($\tt Circulant$)矩阵 定义 为$n\times n$阶循环矩阵. 定义 $T_n(i,j)=t_{j-i} $  为$n\times n$ 阶$\tt Toeplitz$矩阵 通过令矩阵$B_n＝$ 从而构造出$2n\times 2n$阶循环矩阵 假设有一$n\times 1$阶列向量$\bf u$ 其中,$C_{2n}$可以由快速傅里叶对角化 其中$\bf c$表示$C_{2n}$矩阵的第一列元素,$\bf F$ 表示快速傅里叶($\

1.背景知识:LCMV波束形成器的维纳滤波器结构 2.MATLAB code: [m,n]=size(C); [Q,R]=qr(C); Ca=Q(:,n+1:m);