matlab 矩阵拼接

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

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 =

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

1:求行数  nrow=size(matrix,1); 2:求列数  ncol=size(matrix,2); 3:矩阵合并 c1=[m1,m2]横向合并  c2=[m1;m2]纵向合并 m1= [5     2     3] ; m2=[1     2     3]; c1 =[5     2     3     1     2     3]; c2 =[ 5 2 3 1 2 3 ] matlab的下标从1开始,取matlab的元素直接用m[index]即可 取子矩阵 m[r1:rn,:]  

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

转自:http://blog.csdn.net/perfumekristy/article/details/8119861 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

matlab拥有强大的晕针运算能力,下面的几个例子展示了很多在其他语言中需要用循环遍历才能完成的操作在matlab里可以用矩阵操作来完成 1)将矩阵中小于零的元素置零: a = [1,2,3;-1,-2,-3;1,0,-1] a(a<0) = 0 打印结果: a = 1 2 3 -1 -2 -3 1 0 -1 a = 1 2 3 0 0 0 1 0 0 2)将矩阵a中小于0的元素乘以2,其他元素不改变值: a = [1,2,3;-1,-2,-3;1,0,-1] a(find(a<0)) = a

原地址:http://www.cnblogs.com/Ran_Ran/archive/2010/12/11/1903070.html 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

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常思维:而MATLAB大多是以函数实现的,是向对象施加的一个操作.比如,A是一个矩阵,它有一个属性attr.用Pyth