trans_xy = [1,0,-x_j 0,1,-y_j 0,0,1]; 由于x_j和y_j是数组 trans_xy中的-x_j和-y_j如何表示在这个矩阵中 使这个矩阵也和数组大小一样

时间: 2024-09-10 17:12:59 浏览: 19
在 MATLAB 中,如果你想创建一个与数组 `x_j` 和 `y_j` 具有相同大小的矩阵 `trans_xy`,其中 `-x_j` 和 `-y_j` 分别作为矩阵的第三列的第二和第三个元素,你可以使用以下方法: ```matlab % 假设 x_j 和 y_j 是两个相同大小的数组 % 创建一个单位矩阵,其大小与 x_j 和 y_j 相同 I = eye(size(x_j)); % 创建一个零矩阵,其大小与 x_j 和 y_j 相同,但是只有一列 Z = zeros(size(x_j, 1), 1); % 使用 kron 函数和单位矩阵来构造 -x_j 和 -y_j % kron 函数计算矩阵的克罗内克积,这里用它来复制 -x_j 和 -y_j 形成列向量 X_scaled = kron(-x_j, I(:,3,:)); % 第三列对应于 -x_j Y_scaled = kron(-y_j, I(:,3,:)); % 第三列对应于 -y_j % 构造最终的变换矩阵 % 这里使用 kron 函数将单位矩阵和零向量与 I 扩展,然后将扩展后的单位矩阵和零向量与 X_scaled 和 Y_scaled 相加 trans_xy = I + kron(Z, [0,0,1]) + X_scaled + Y_scaled; ``` 在这个例子中,`I(:,3,:)` 表示单位矩阵的第三列。`kron` 函数计算两个矩阵的克罗内克积,它会重复第一个矩阵 `n` 次,其中 `n` 是第二个矩阵的行数,列数也是 `n`。通过这种方式,我们可以将 `-x_j` 和 `-y_j` 扩展成与单位矩阵相同大小的矩阵,然后将它们加到单位矩阵上,得到最终的变换矩阵。

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[max_resp_row, max_row] = max(response, [], 1); [init_max_response, max_col] = max(max_resp_row, [], 2); max_row_perm = permute(max_row, [2 3 1]); col = max_col(:)'; row = max_row_perm(sub2ind(size(max_row_perm), col, 1:size(response,3))); trans_row = mod(row - 1 + floor((use_sz(1)-1)/2), use_sz(1)) - floor((use_sz(1)-1)/2); trans_col = mod(col - 1 + floor((use_sz(2)-1)/2), use_sz(2)) - floor((use_sz(2)-1)/2); init_pos_y = permute(2pi * trans_row / use_sz(1), [1 3 2]); init_pos_x = permute(2pi * trans_col / use_sz(2), [1 3 2]); max_pos_y = init_pos_y; max_pos_x = init_pos_x; % pre-compute complex exponential exp_iky = exp(bsxfun(@times, 1i * ky, max_pos_y)); exp_ikx = exp(bsxfun(@times, 1i * kx, max_pos_x)); % gradient_step_size = gradient_step_size / prod(use_sz); ky2 = ky.ky; kx2 = kx.kx; iter = 1; while iter <= iterations % Compute gradient ky_exp_ky = bsxfun(@times, ky, exp_iky); kx_exp_kx = bsxfun(@times, kx, exp_ikx); y_resp = mtimesx(exp_iky, responsef, 'speed'); resp_x = mtimesx(responsef, exp_ikx, 'speed'); grad_y = -imag(mtimesx(ky_exp_ky, resp_x, 'speed')); grad_x = -imag(mtimesx(y_resp, kx_exp_kx, 'speed')); ival = 1i * mtimesx(exp_iky, resp_x, 'speed'); H_yy = real(-mtimesx(bsxfun(@times, ky2, exp_iky), resp_x, 'speed') + ival); H_xx = real(-mtimesx(y_resp, bsxfun(@times, kx2, exp_ikx), 'speed') + ival); H_xy = real(-mtimesx(ky_exp_ky, mtimesx(responsef, kx_exp_kx, 'speed'), 'speed')); det_H = H_yy . H_xx - H_xy . H_xy; % Compute new position using newtons method max_pos_y = max_pos_y - (H_xx .* grad_y - H_xy .* grad_x) ./ det_H; max_pos_x = max_pos_x - (H_yy .* grad_x - H_xy .* grad_y) ./ det_H; % Evaluate maximum exp_iky = exp(bsxfun(@times, 1i * ky, max_pos_y)); exp_ikx = exp(bsxfun(@times, 1i * kx, max_pos_x)); iter = iter + 1; end max_response = 1 / prod(use_sz) * real(mtimesx(mtimesx(exp_iky, responsef, 'speed'), exp_ikx, 'speed')); % check for scales that have not increased in score ind = max_response < init_max_response; max_response(ind) = init_max_response(ind); max_pos_y(ind) = init_pos_y(ind); max_pos_x(ind) = init_pos_x(ind); [max_scale_response, sind] = max(max_response(:)); disp_row = (mod(max_pos_y(1,1,sind) + pi, 2pi) - pi) / (2pi) * use_sz(1); disp_col = (mod(max_pos_x(1,1,sind) + pi, 2pi) - pi) / (2pi) * use_sz(2); end代码详解

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