这几天学习了matlab的逻辑数组功能,总的感觉就有两点: 第一,通过对原来的数组a进行逻辑判断后得到逻辑数组b 第二,逻辑数组进行某种运算符操作又回到原数组类型 第三,利用逻辑数组mask功能 测试如下: disp('逻辑数组学习及应用'); a = [ ; ; ]; b = a > ;%数组中各个元素与4作比较,逻辑为真则为1 whos 结果: 第二,当执行 c = b + 0后,c 数组为: 第三,它在算术运算中能提供一个屏蔽(mask).屏蔽(mask)是指一个数组, 它从另一个数组选择

今天做图像处理时,看到一个矩阵的处理,简要谈谈下面几段代码: 首先是介绍矩阵(说明:在matlab中无是数组还是矩阵都是按列来存储的) 首先是一些特殊矩阵的建立 zeros(m,n)%建立全0矩阵 ones(m,n)%建立全1矩阵 eye(m,n)%建立对角线全为1 的矩阵 rand(m,n)%(0,1)随机分布的矩阵 randn(m,n)%相比上一个,均值为0,方差为1 magic(m,n)%魔方矩阵 对于矩阵的建立和元素访问,很多和前面介绍的数组相同 下面看图访问矩阵 访问矩阵元素可以用单下

PCA需要先求数据的散布矩阵x*x',再求其特征向量,那么随便一个400*450的图像,就是180000维,矩阵就是180000*180000,matlab无法容纳,那么通常的PCA对图像的降维,比如求eigenface是怎么实现的?难道都是很小的图像?修改 举报添加评论 分享 • 邀请回答   0 吕祺,喜欢思考,爱美好的食物 修改话题经验   Suppose you store the images as column vectors of length NxN (the number of

简介 MATLAB提供了丰富的算法以及一个易于操作的语言,给算法研发工作者提供了很多便利.然而MATLAB在执行某些任务的时候,执行效率偏低,测试较大任务量时可能会引起较长时间的等待.未解决这个问题,MATLAB提供了与C语言联用的功能,而C语言的执行效率相对较高,因此联合使用MATLAB和C可以兼顾开发测试程序的速度和程序的执行效率.要联合使用它们,有必要知道MATLAB中数据的存储方式,这就是本文索要介绍的内容. MATLAB的数据组织方式 MATLAB中所有数组都以行优先存储数据,例如一个

参考:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/num2str.html?searchHighlight=num2str&s_tid=doc_srchtitle num2str 将数字转换为字符数组 全页折叠 语法 s = num2str(A) s = num2str(A,precision) s = num2str(A,formatSpec)   说明 示例 s = num2str(A) 将数值数组转换为表示数字的字符数组.输出格式取决于原始值的量级.n

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/reshape.html?searchHighlight=reshape&s_tid=doc_srchtitle eshape 重构数组 全页折叠 语法 B = reshape(A,sz) B = reshape(A,sz1,...,szN)   说明 示例 B = reshape(A,sz) 使用大小向量 sz 重构 A 以定义 size(B).例如,reshape(A,[2,3]) 将 A 重构为一个 2

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/ischar.html?searchHighlight=ischar&s_tid=doc_srchtitle 语法 tf = ischar(A)   说明 示例 如果 A 为字符数组,则 tf = ischar(A) 返回逻辑值 1 (true):否则返回逻辑值 0 (false).   示例 全部折叠 确定数组是否为字符数组 在 MATLAB 中尝试 尝试此示例 在浏览器中尝试 在 MATLAB 中尝试 创

1, matlab中的字符串就是1维字符数组,即如: a = 'dddssd'; b = 'lsde'; c = [a, b]; 当然也可以: c= strcat(a, b); 2, matlab中的字符串数组尽量用cell来表示,即如: names={'s1'}; %或 names=cell(1, 1); names{1} = 's1'; names={names{1,:}, 's2'}; %在字符串数组后面append一个字符串.names={names{1,:}, 's3'};     

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

MATLAB中的结构数组 结构数组: 结构是包含一组记录的数据类型,而记录则是存储在相应的字段中.结构的字段可以是任意一种MATLAB数据类型的变量或者对象.结构类型的变量也可以是一维的.二维的或多维的数组.结构数组也称为架构数组.不过,在访问结构类型数据的元素时,需要使用下标配合字段的形式. 可以在一个数组中放置各类的数据,并且一个结构数组还能是另一个结构数组的一部分.相比较而言,比元胞数组更为强大,也更加富于变化. (1)直接赋值法创建结构数组 >> employee.name='tige

胞元数组(cell Arry)的基本组分是胞元(cell),每个胞元本身在数组中是平等的,只能以下标区分.胞元可以存放任何类型.任何大小的数组,如任意维数值数组.字符串数组.符号对象等,而且同一个胞元数组中各胞元中的内容可以不同.与数值数组一样,胞元数组维数不受限制,可以一维.二维或更高维,不过一维胞元数组用得最多:胞元数组对胞元的编址方法也有单下标编址和全下标编址两种.下面我们就讲解一下胞元数组的创建,以及简单用法.   方法/步骤     产生数据 在创建胞元数组之前我们先用指令产生不同大小

matlab中,行拼接用逗号“:”,列拼接用分号“,”.示例如下: >> a=[1,2,3,4] 结果: a = 1 2 3 4 >> b=[1;2;3;4] 结果: b = 1 2 3 4 >>c=[1,2,3,4;5,6,7,8;9,10,11,12;13,14,15,16] 结果: c = 1   2   3   4 5   6   7   8 9   10 11 12 13 14 15 16 >>d=[a;c]  %行拼接 结果: d = 1   2

Matlab中有15种基本数据类型,主要是整型.浮点.逻辑.字符.日期和时间.结构数组.单元格数组以及函数句柄等.         1.整型:(int8:uint8:int16:uint16:int32:uint32:int64:uint64)通过intmax(class)和intmin(class) 函数返回该类整型的最大值和最小值,例如intmax('int8')=127:         2.浮点:(single:double) 浮点数:REALMAX('double')和REALMAX(

MATLAB元胞数组 元胞数组: 元胞数组是MATLAB的一种特殊数据类型,可以将元胞数组看做一种无所不包的通用矩阵,或者叫做广义矩阵.组成元胞数组的元素可以是任何一种数据类型的常数或者常量,每一个元素也可以具有不同的尺寸和内存占用空间,每一个元素的内容也可以完全不同,所以元胞数组的元素叫做元胞(cell).和一般的数值矩阵一样,元胞数组的内存空间也是动态分配的. (1)元胞数组的创建 >> a={'matlab',20;ones(2,3),1:10} a = 'matlab'        

matlab的cell数组 元胞数组: 元胞数组是MATLAB的一种特殊数据类型,可以将元胞数组看做一种无所不包的通用矩阵,或者叫做广义矩阵.组成元胞数组的元素可以是任何一种数据类型的常数或者常量,每一个元素也可以具有不同的尺寸和内存占用空间,每一个元素的内容也可以完全不同,所以元胞数组的元素叫做元胞(cell).和一般的数值矩阵一样,元胞数组的内存空间也是动态分配的. (1)元胞数组的创建 >> a={'matlab',20;ones(2,3),1:10} a = 'matlab'     

Matlab中支持的数据类型包括: 逻辑(logical)字符(char)数值(numeric)元胞数组(cell)结构体(structure)表格(table)函数句柄(function handle) 1.逻辑型(logical) 该类型变量值为1或0. 2.字符型(char) Matlab的字符型输入需使用单引号,字符串存储为字符数组,每个元素占一个ASCII字符. 3.数值型(numeric) 又分为:整型(int),单精度浮点型(single)和双精度浮点型(double). 4.元胞

概要   熟悉 Python 的都知道字典 Dict 类型数据结构功能的强大,Matlab 中虽然有表结构,但是其列名必须是亦变量名类型的字符串,如果我想用数字开头的字符串作键值,其表结构就无能为力了.此时 containers.Map 就派上用场了.   初始化操作   containers.Map 初始化一般有两种方式.第一种是先声明一个 Map 对象,然后依次添加键值对,示例如下: >> stocks = containers.Map; % 声明 Map 对象 >> stoc

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imagesc.html?searchHighlight=imagesc&s_tid=doc_srchtitle imagesc 显示使用经过标度映射的颜色的图像 全页折叠 语法 imagesc(C) imagesc(x,y,C) imagesc('CData',C) imagesc('XData',x,'YData',y,'CData',C) imagesc(___,Name,Value) imagesc(

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/floor.html?searchHighlight=floor&s_tid=doc_srchtitle floor 朝负无穷大四舍五入 全页折叠 语法 Y = floor(X) Y = floor(t) Y = floor(t,unit)   说明 示例 Y = floor(X) 将 X 的每个元素四舍五入到小于或等于该元素的最接近整数. 示例 Y = floor(t) 将 duration 数组 t 的每

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imread.html?searchHighlight=imread&s_tid=doc_srchtitle imread 从图形文件读取图像 全页折叠 语法 A = imread(filename) A = imread(filename,fmt) A = imread(___,idx) A = imread(___,Name,Value) [A,map] = imread(___) [A,map,tran

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/find.html?searchHighlight=find&s_tid=doc_srchtitle find 查找非零元素的索引和值 全页折叠 语法 k = find(X) k = find(X,n) k = find(X,n,direction) [row,col] = find(___) [row,col,v] = find(___)   说明 示例 k = find(X) 返回一个包含数组 X 中每个