matlab repeat函数

在MATLAB中，`repeat` 函数用于重复向量或矩阵的元素。它接受两个输入参数：一个是待重复的对象（如向量、矩阵或字符），另一个是重复次数。这个函数可以方便地创建重复数组，特别是在需要填充特定长度的向量或构建周期性的数据结构时非常有用。

基本语法是 `repeated_vector = repeat(vector, times)` 或者 `repeated_matrix = repeat(matrix, [reps_rows reps_cols])`。例如：

% 创建一个向量并重复三次
original_vector = [1 2 3];
repeated_vector = repeat(original_vector, 3);
disp(repeated_vector)

% 对于矩阵，重复行和列
original_matrix = [1 2; 3 4];
repeated_matrix = repeat(original_matrix, [2 2]);
disp(repeated_matrix)

运行上述代码会分别得到 `[1 2 3 1 2 3]` 和 `[[1 2; 1 2]; [3 4; 3 4]]`。

相关问题

matlab repeat

在Matlab中，repeat函数用于重复矩阵的元素或行。通过指定重复次数和维度，可以将矩阵重排成所需的形状。例如，使用reshape函数可以将矩阵M重排成m*n的形状。[1]

在给定的例子中，a = [1 2 3]是要重复的矩阵，repeat = 2表示要重复两次。首先，使用repmat函数将a重复两次，得到tmp = [1 2 3; 1 2 3]。然后，使用reshape函数将tmp重排成1行6列的形状，得到b = [1 1 2 2 3 3]。[1]

在Matlab中，repeat模块还可以用于多速率处理。在单速率下，输入的矩阵被视为独立的通道。但是，在多速率下，输入的矩阵会被重复多次。例如，在上采样率为2的情况下，如果输入是一个M_i-by-N的矩阵，那么输出将是两个重复的M_i-by-N的矩阵。[2]

除了repeat函数，Matlab中还有其他一些函数可以进行重复操作，如downsample函数。这些函数在帧处理和样本处理中都有常见的应用。在帧处理中，重复操作是基于帧的，而在样本处理中，重复操作是基于样本的。[3]

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fftw3 实现matlab fft函数

### 使用FFTW3实现与MATLAB FFT函数相同效果的方法

为了使FFTW3库能够像MATLAB中的`fft`函数一样工作，需要注意几个方面：输入数据的准备、执行傅里叶变换以及处理输出结果。下面具体说明这些步骤并给出相应的代码示例。

#### 输入数据准备
在创建计划之前先准备好要转换的数据向量。这里假设有一个长度为N的时间序列y[]作为输入[^1]：

#include <fftw3.h>
...
double *in;
fftw_complex *out;
int N = 512; // 和MATLAB例子中保持一致
in = (double*)malloc(sizeof(double) * N);
for(int i=0;i<N;i++) {
    in[i]=0.5*sin(2*M_PI*25*i/(double)(N-1)); // 构造正弦波形
}

这段代码初始化了一个大小为N的一维数组用于存储实数值时间域样本，并填充了模拟信号值。

#### 创建FFT计划
接着定义一个指向复数类型的指针来保存频域内的输出结果，并通过调用`fftw_plan_dft_r2c_1d()`建立从实际到复杂的离散傅立叶变换规划对象[^5]：

out=(fftw_complex *) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex)*N);
fftw_plan p;
p=fftw_plan_dft_r2c_1d(N,in,out,FFTW_ESTIMATE);

此部分完成了对快速傅里叶变换过程的具体配置，其中参数`FFTW_ESTIMATE`表示估算模式，在大多数情况下可以满足需求；如果追求更高性能，则可以选择其他优化选项如`FFTW_MEASURE`等。

#### 执行FFT操作
一旦制定了上述计划之后就可以利用它来进行真正的计算了:

fftw_execute(p); /* repeat as needed */

这一步骤实际上是在运行已经设定好的DFT方案，将原始时序资料映射成对应的频谱特征。

#### 处理输出结果
由于C/C++版本下的FFT返回的是双边谱形式（即包含了负频率成分），因此对于单边幅度谱而言还需要进一步调整。考虑到MATLAB默认展示的就是单侧幅值分布图，所以应该只取前半段的有效信息[^3]:

// 计算模值并将直流分量除以N，其余各点乘以2再除以N得到最终的单边谱线
double magnitude[N/2+1];
magnitude[0]=(fabs(out[0][0])/N); // DC component
for(i=1;i<=N/2;i++){
    magnitude[i]=sqrt(pow(fabs(out[i][0]),2)+pow(fabs(out[i][1]),2))*2/N;
}

free(in);
fftw_free(out);
fftw_destroy_plan(p);

以上便是整个流程的关键环节概述及其对应的实际编码实践方式。值得注意的是，最后记得释放分配给变量的空间资源以免造成内存泄漏问题。