ind = reshape(1:s(1)*s(2),s(1),s(2))

这是一个 MATLAB 代码行，用于将一个大小为 s(1) x s(2) 的矩阵转换为一个包含同样数量的元素的行向量，其中元素按列优先顺序排列。具体来说，代码行中的 1:s(1)*s(2) 生成一个从 1 到矩阵元素总数 s(1)*s(2) 的整数向量，然后使用 reshape 函数将其重新排列为 s(1) 行 s(2) 列的矩阵 ind。该矩阵中的每个元素表示原始矩阵中相应元素在行向量中的索引位置。这种方法在图像处理和计算机视觉等领域中经常用于将像素坐标转换为线性索引。

相关问题

function [Sqq_diag , W , Nsrc] = OrthogonalBeamforming(Spp , G_map_mic , mic_weight) %Estimates sources through orthogonal beamfoming method (Sarradj 2010) % %Spp : (M x M ) matrix of mic pressures cross spectra %G_map_mic (M x Nmap): Transfert matrix from map points to mic position %mic_weight : (1 x M) weight vector for microphones % %Returns : %Sqq_diag : (Nmap x Nsrc) diagonal terms of Sqq_est, ie source auto spectra, for each source given by the highest eigenvalues of Spp %W : (Nmap x M ) steering vectors % [M Nmap ]=size(G_map_mic); if (~exist('mic_weight')) mic_weight=ones(1,M); else mic_weight=reshape(mic_weight,1,M); end [V Lambda] = eig(Spp); %%sort eigenvalues and eigenvectors [Lambda,ind] = sort(diag(Lambda),'descend'); V = V(:, ind); figure stem(Lambda) title('Eigenvalues of $S_{pp}$') l(1)=Lambda(1); for i=2:M l(i)=l(i-1)+Lambda(i); end sum(Lambda) figure stem(l) ylabel('%') xlabel('N') title('Énergie en % portée par la somme des N premières valeurs propres') Nsrc = input('Number of sources ? '); Lambda = abs(real(Lambda)); Lambda=diag(Lambda); for i=1:Nsrc Spp_i = V(:,i) * Lambda(i ,i ) * V(:,i)'; %figure %imagesc(real(Spp_i)) for n=1:Nmap %%% Calculates weighting vectors (source scaling) L=sum(abs(G_map_mic(:,n)).^2,1).^-1; %%% Calculate sterring vectors W(n,:)=L*G_map_mic(:,n)'.*mic_weight; %%% Estimates sources Sqq_diag(n,i)=W(n,:)*Spp_i(:,:)*W(n,:)'; %save only auto spectra end

这是一个 MATLAB 函数，用于实现正交波束形成方法。下面是函数的详细解释：

输入参数：

- Spp：大小为 M × M 的麦克风压力互谱矩阵
- G_map_mic：大小为 M × Nmap 的传输矩阵，用于将映射点的信号传输到麦克风位置
- mic_weight：大小为 1 × M 的麦克风权重向量

输出参数：

- Sqq_diag：大小为 Nmap × Nsrc 的矩阵，包含每个源的自动谱的对角线项，其中 Nsrc 是源的数量，由用户输入
- W：大小为 Nmap × M 的阵列，包含每个映射点的波束形成权向量
- Nsrc：源的数量，与输入参数中的 Nsrc 相同

函数的实现步骤如下：

- 对输入的麦克风压力互谱矩阵进行特征分解，得到特征值和特征向量
- 将特征值按降序排列，并将对应的特征向量按相同的顺序排序
- 通过用户输入确定源的数量 Nsrc
- 对于每个源：

- 构造估计该源自动谱的矩阵
- 对于每个映射点：

- 计算权重向量（源缩放）
- 计算波束形成权向量
- 估计源的自动谱的对角线项

- 返回所有源的自动谱和波束形成权向量

ef catmap(frame, n): s = frame.shape pic = np.zeros(s, np.uint8) A = np.array([[2, 1], [1, 1]]) ind = A @ np.indices(s).reshape(2, -1) % (np.array(s)[:, None]) pic[ind[0], ind[1]] = frame.reshape(-1) return pic

这段代码实现了一个Cat映射（Cat Map）的函数，它将输入的二维数组（图像）做一次Cat映射，并返回映射后的结果。

具体来说，这个Cat映射是由矩阵A = [[2, 1], [1, 1]] 定义的，而映射的过程则是通过将输入的二维数组看作一个向量，然后将其通过矩阵A进行线性变换，再对变换后的坐标取模得到的。最后，将变换后的坐标映射回原图像坐标系中，并将原图像中的像素按照新的坐标位置赋值到新的图像中。

这个函数的输入参数frame是一个二维数组，表示输入的图像，而n则是一个整数，表示Cat映射的次数。由于Cat映射是一个可逆的映射，因此多次映射可以得到更加复杂的变换效果。