BB=zeros(1,4096); w=0; for i=1:8:512 for j=1:8:512 w=w+1; xiaoduan=ST(i:i+7,j:j+7); [P,H] = qr(xiaoduan); x = reshape(H(1,:), 1, []); norm_x = norm(x); sum=sum+B(norm_x); end end

这段代码实现了对于一个512x512的矩阵ST，将其划分成大小为8x8的子块，对每个子块进行QR分解，并计算R矩阵第一行向量的2-范数，将2-范数作为索引，将相应位置上的值加1。最后得到的BB就是一个长度为4096的向量，记录了所有2-范数出现的次数。

需要注意的是，代码中缺少了B矩阵的定义和初始化，需要在代码前面添加如下代码：

B = zeros(1, 4096);

这样就可以保证B矩阵的大小与BB向量相同，并且所有元素都初始化为0。

代码中还存在一个问题，即sum没有被初始化，需要在循环外部添加如下代码：

sum = 0;

这样就可以保证每次循环sum的值都被重置为0。

最终的完整代码如下：

B = zeros(1, 4096);
BB = zeros(1, 4096);
w = 0;
sum = 0;

for i = 1:8:512
    for j = 1:8:512
        w = w + 1;
        xiaoduan = ST(i:i+7, j:j+7);
        [P, H] = qr(xiaoduan);
        x = reshape(H(1,:), 1, []);
        norm_x = norm(x);
        B(norm_x) = B(norm_x) + 1;
        sum = sum + B(norm_x);
    end
end

for i = 1:4096
    BB(i) = B(i) / sum;
end

其中BB就是最终的特征向量。