matlab中用input输入向量

在Matlab中，可以使用input函数来输入向量。假设要输入一个长度为n的向量，可以按照以下方式操作：

1. 使用input函数输入一个字符串，提示用户输入向量。例如：

vec_str = input('请输入向量：');

2. 将输入的字符串转换为向量。可以使用str2num函数将字符串转换为数值向量：

vec = str2num(vec_str);

3. 如果输入的字符串不是合法的数值向量，str2num函数将返回一个空向量。因此，可以使用while循环来进行错误检查，直到输入的向量合法为止。例如：

vec_str = input('请输入向量：');
vec = str2num(vec_str);
while isempty(vec)
    disp('输入的向量不合法，请重新输入！');
    vec_str = input('请输入向量：');
    vec = str2num(vec_str);
end

这样，就可以输入一个长度为n的向量了。

相关问题

在matlab中用c语言设计一个快速傅里叶变换

在Matlab中使用C语言编写快速傅里叶变换（FFT）算法，可以使用MEX文件。MEX文件是使用C或C++等语言编写的Matlab可执行文件。

以下是一个简单的FFT实现的例子代码：

#include "mex.h"
#include <math.h>

void fft(double *x, double *y, int n)
{
    if (n <= 1) return;

    int mid = n / 2;
    double *xeven = new double[mid];
    double *yeven = new double[mid];
    double *xodd = new double[mid];
    double *yodd = new double[mid];

    for (int i = 0; i < mid; i++)
    {
        xeven[i] = x[2 * i];
        yeven[i] = y[2 * i];
        xodd[i] = x[2 * i + 1];
        yodd[i] = y[2 * i + 1];
    }

    fft(xeven, yeven, mid);
    fft(xodd, yodd, mid);

    for (int i = 0; i < mid; i++)
    {
        double re = cos(-2 * M_PI * i / n);
        double im = sin(-2 * M_PI * i / n);

        double t1 = re * xodd[i] - im * yodd[i];
        double t2 = re * yodd[i] + im * xodd[i];

        x[i] = xeven[i] + t1;
        y[i] = yeven[i] + t2;
        x[i + mid] = xeven[i] - t1;
        y[i + mid] = yeven[i] - t2;
    }

    delete[] xeven;
    delete[] yeven;
    delete[] xodd;
    delete[] yodd;
}

void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
    if (nrhs != 1)
        mexErrMsgTxt("Input must be a vector.");

    if (mxIsComplex(prhs[0]))
        mexErrMsgTxt("Input must be real.");

    int n = mxGetNumberOfElements(prhs[0]);
    double *x = mxGetPr(prhs[0]);
    double *y = new double[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) y[i] = 0;

    fft(x, y, n);

    plhs[0] = mxCreateDoubleMatrix(n, 1, mxCOMPLEX);
    double *zr = mxGetPr(plhs[0]);
    double *zi = mxGetPi(plhs[0]);
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        zr[i] = x[i];
        zi[i] = y[i];
    }

    delete[] y;
}

在Matlab中，可以使用以下代码编译和运行该MEX文件：

mex fft.c
x = rand(1024, 1);
y = fft(x);

这将生成一个1024点FFT的MEX文件，并将其应用于随机生成的输入向量x。

matlab中trainSoftmaxLayer

trainSoftmaxLayer是MATLAB中用于训练softmax层的函数。softmax层常用于多类别分类问题中，其将输入向量映射到一个概率分布上，每个输出节点对应一个类别。trainSoftmaxLayer可以训练单层或多层的softmax网络，其输入参数包括输入数据、目标输出数据、初始化权重等，输出参数包括训练好的softmax层和训练误差等。

以下是trainSoftmaxLayer函数的一些常用参数：

- inputSize：输入数据的特征维度。
- outputSize：输出数据的类别数。
- trainingData：训练数据。
- trainingLabels：训练数据的标签。
- options：训练选项，包括最大迭代次数、学习率等。

示例代码：

% 加载训练数据
load('digitTrainSet.mat', 'digitTrainSet');
% 设置softmax层的输入输出维度
inputSize = 28*28;
outputSize = 10;
% 训练选项
options = trainingOptions('sgdm', 'MaxEpochs', 20, 'InitialLearnRate', 0.001);
% 训练softmax层
softmaxLayer = trainSoftmaxLayer(digitTrainSet, options);

以上代码演示了如何使用trainSoftmaxLayer训练一个softmax层来进行手写数字识别。