matlab错误使用 svd SVD 的输入不能包含 NaN 或 Inf。
时间: 2024-04-16 19:25:40 浏览: 142
你好!关于你提到的 MATLAB 错误,"SVD 的输入不能包含 NaN 或 Inf",这是因为在执行奇异值分解(SVD)时,输入矩阵包含了 NaN(Not a Number)或 Inf(Infinity)这些无效值。
为了解决这个问题,你可以进行以下操作:
1. 检查你的输入矩阵,确保其中没有 NaN 或 Inf 值。你可以使用 MATLAB 的 `isnan` 和 `isinf` 函数来检测矩阵中的无效值,并进行相应的处理。
2. 如果你确定矩阵中存在 NaN 或 Inf 值,你可以考虑使用插值或其他合适的方法来填充或替换这些无效值。例如,你可以使用 MATLAB 的 `interp1` 函数进行线性插值,或使用 `isnan` 和 `isinf` 函数来替换这些值为有效的数值。
3. 如果你的矩阵中有很多无效值,可能需要重新考虑你的数据预处理过程,以避免生成包含 NaN 或 Inf 值的矩阵。
希望这些建议对你有帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。
相关问题
上述代码错误使用 svd 第一个输入必须为单精度值或双精度值。
非常抱歉,我的回答中的代码有误。确实,SVD 函数的第一个输入必须是单精度值或双精度值,而我的代码中未将图像转换为单精度或双精度格式。以下是修改后的代码:
```matlab
% 读入图像
img = imread('missing_image.png');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 生成随机缺失
mask = rand(size(gray_img)) > 0.5;
masked_img = gray_img;
masked_img(mask) = 0;
% 奇异值阈值截断算法
[U, S, V] = svd(double(masked_img));
lambda = 0.1 * max(diag(S));
S_thresh = S;
S_thresh(S_thresh < lambda) = 0;
reconstructed_img = U * S_thresh * V';
% 显示原始图像、缺失图像和补全后的图像
figure;
subplot(1,3,1); imshow(gray_img); title('Original Image');
subplot(1,3,2); imshow(masked_img); title('Missing Image');
subplot(1,3,3); imshow(reconstructed_img); title('Reconstructed Image');
```
在上述代码中,将图像转换为双精度格式(使用 double 函数),然后再将其输入到 SVD 函数中。这样,就可以成功运行奇异值阈值截断算法,并得到补全后的图像。
SVD算法的实现 不使用matlab自带函数
SVD(奇异值分解)算法是一种常见的矩阵分解方法,可以用于数据降维、矩阵压缩、图像处理等领域。下面是一种基于Jacobi迭代的SVD算法实现,可以在不使用Matlab自带函数的情况下进行矩阵分解:
```python
import numpy as np
def svd(A, epsilon=1e-10):
"""
基于Jacobi迭代的SVD算法实现
:param A: 待分解的矩阵
:param epsilon: 迭代停止条件
:return: U, S, Vt
"""
m, n = A.shape
U, S, Vt = np.zeros((m, m)), np.zeros((m, n)), np.zeros((n, n))
U[:, 0] = A[:, 0] / np.linalg.norm(A[:, 0])
for i in range(1, m):
Ui = A[:, i]
for j in range(i):
Ui -= np.dot(U[:, j], A[:, i]) * U[:, j]
U[:, i] = Ui / np.linalg.norm(Ui)
S[0, 0] = np.dot(U[:, 0], A[:, 0])
for i in range(1, n):
Si = A[:, i]
for j in range(i):
Si -= np.dot(S[j, j] * U[:, j], A[:, i])
S[i, i] = np.linalg.norm(Si)
Vt[i, :] = Si / S[i, i]
while True:
delta = 0
for i in range(n - 1):
for j in range(i + 1, n):
Aij = np.dot(U[:, i], A[:, j])
Aji = np.dot(U[:, j], A[:, i])
if abs(Aij - Aji) > epsilon:
delta += 2 * (Aij ** 2 + Aji ** 2)
theta = 0.5 * np.arctan2(2 * (Aij - Aji), Aij + Aji)
c, s = np.cos(theta), np.sin(theta)
U[:, i], U[:, j] = U[:, i] * c - U[:, j] * s, U[:, i] * s + U[:, j] * c
Si, Sj = S[i, i], S[j, j]
S[i, i], S[j, j] = c * Si - s * Sj, s * Si + c * Sj
Vt[i, :], Vt[j, :] = Vt[i, :] * c - Vt[j, :] * s, Vt[i, :] * s + Vt[j, :] * c
if delta < epsilon:
break
return U, S, Vt.T
```
代码中使用了numpy库中的一些函数,如np.linalg.norm()用于计算向量的2范数,np.dot()用于计算向量的内积,np.arctan2()用于计算反正切值。算法的核心部分是Jacobi迭代,通过不断旋转矩阵的某两行或某两列,使得矩阵的对角线元素逐步逼近矩阵的奇异值,最终得到矩阵的奇异值分解结果。
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