matlab 代码解释 function [data_]= mat2vector(data,num) [row,col,~] = size(data);

时间: 2024-01-19 17:01:56 浏览: 68
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irisdata.zip_MATLAB导入 iris_iris_iris.data.mat_iris_data.mat_iris

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这段 Matlab 代码定义了一个名为 "mat2vector" 的函数，该函数的输入参数有两个，分别为 "data" 和 "num"。其中， "data" 是一个矩阵，"num" 是一个整数。函数的输出参数为 "data_"。 下面解释代码中第二行的意义： [row, col, ~] = size(data); 这行代码的作用是获取矩阵 "data" 的大小，也就是获取矩阵的行数、列数和第三个维度的大小（如果有的话）。由于这里用不到第三个维度，所以用 "~" 表示忽略掉这个维度的大小。 因此，这行代码执行完毕后，变量 "row" 存储了矩阵 "data" 的行数，"col" 存储了矩阵 "data" 的列数。
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matlab 代码解释 function [data_]= mat2vector(data,num) [row,col,~] = size(data); data_ = zeros(num,rowcol);

这段 Matlab 代码的功能是将一个多维的矩阵 data 转换为一个一维的向量 data_，其中 num 参数为 data_ 的长度，即 data 的元素个数。 具体来说，[row,col,~] = size(data) 用来获取 data 的行数和列...

解释以下MATLAB代码每行的意义：data = imread('Baboo.BMP'); [row, col] = size(data); row_flag = judge(row); col_flag = judge(col); trans_num = 3; reborn_num = trans_num; save_name = ['Baboo_',num2str(trans_num), '.jpg']; if row_flag * col_flag == 1 while trans_num > 0 [row, col] = size(data); col_trans_data = col_trans(data); row_trans_data = row_trans(col_trans_data); for i = 1 : row for j = 1 : col if i > row / 2 || j > col / 2 row_trans_data(i, j) = 0; end end end data = row_trans_data(1:row/2, 1:col/2); trans_num = trans_num - 1; end while reborn_num > 0 [row, col] = size(data); for i = 1 : row * 2 for j = 1 : col * 2 if i > row || j > col data(i, j) = 0; end end end row_reborn_data = row_reborn(data); col_reborn_data = col_reborn(row_reborn_data); data = col_reborn_data; reborn_num = reborn_num - 1; end data = uint8(data); imwrite(data, save_name); end

2. [row, col] = size(data); 获取变量 data 的行数和列数，分别赋值给 row 和 col。 3. row_flag = judge(row); 调用 judge 函数，判断 row 是否满足一定条件，将结果赋值给 row_flag。 4. col_flag = judge...

data_train = mat2vector(train_images(:,:,1:train_num),train_num); data_test = mat2vector(test_images(:,:,1:test_num),test_num); 这两行有错，为什么

这两行代码中使用了mat2vector函数，但是在MATLAB中并没有内置这个函数，因此需要自己定义这个函数或者检查代码中是否有导入外部的自定义函数。如果没有定义这个函数，可以尝试使用下面这个函数来实现相同的功能：...

function untitled() load('D:\mat格式的MNIST数据\test_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_images.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\train_labels.mat') load('D:\mat格式的MNIST数据\test_images.mat') train_num = 600; test_num = 200; %训练数据,图像转向量 data_train = mat2vector(train_images(:,:,1:train_num),train_num); data_test = mat2vector(test_images(:,:,1:test_num),test_num); % 处理训练数据,防止后验概率为0 [data_train,position] = fun(data_train,train_labels1(1:train_num)'); % 处理测试数据 for rows = 1:10 data_test(:,position{1,rows})=[]; end %模型部分 Mdl = fitcnb(data_train,train_labels1(1:train_num)); %测试结果 result = predict(Mdl,data_test); result = result.'; xlabel=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]; resultbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; testbar = [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]; for i = 1:test_num temp1=result(i); temp1=temp1+1; resultbar(temp1)=resultbar(temp1)+1; temp2=test_labels1(i); temp2=temp2+1; testbar(temp2)=testbar(temp2)+1; end bar(xlabel, [resultbar' testbar']); % 整体正确率 acc = 0.; for i = 1:test_num if result(i)==test_labels1(i) acc = acc+1; end end title('精确度为：',(acc/test_num)*100) end function [output,position] = fun(data,label) position = cell(1,10); %创建cell存储每类中删除的列标 for i = 0:9 temp = []; pos = []; for rows = 1:size(data,1) if label(rows)==i temp = [temp;data(rows,:)]; end end for cols = 1:size(temp,2) var_data = var(temp(:,cols)); if var_data==0 pos = [pos,cols]; end end position{i+1} = pos; data(:,pos)=[]; end output = data; end function [data_]= mat2vector(data,num) [row,col,~] = size(data); data_ = zeros(num,row*col); for page = 1:num for rows = 1:row for cols = 1:col data_(page,((rows-1)*col+cols)) = im2double(data(rows,cols,page)); end end end end 将画图部分重写，完成相同功能

function [data_] = mat2vector(data,num) [row,col,~] = size(data); data_ = zeros(num,row*col); for page = 1:num for rows = 1:row for cols = 1:col data_(page,((rows-1)*col+cols)) = im2double(data...

逐行解释以下MATLAB代码：function [ trans_data ] = row_reborn( data ) [row, col] = size(data); trans_row = row / 2; trans_data = zeros(row, col); for i = 1 : trans_row for j = 1 : col trans_data(i * 2 - 1, j) = data(i, j); trans_data(i * 2, j) = data(i, j); end end end

这段MATLAB代码定义了一个名为row_reborn的函数，该函数接受一个输入参数data。函数的输出结果是一个名为trans_data的矩阵。 在函数内部，首先通过size函数获取输入矩阵data的行数和列数，分别存储在row和col变量中...

data = imread('Baboo.BMP'); [row, col] = size(data); row_flag = judge(row); col_flag = judge(col); trans_num = 3; reborn_num = trans_num; save_name = ['Baboo_',num2str(trans_num), '.jpg']; if row_flag * col_flag == 1 while trans_num > 0 [row, col] = size(data); col_trans_data = col_trans(data); row_trans_data = row_trans(col_trans_data); for i = 1 : row for j = 1 : col if i > row / 2 || j > col / 2 row_trans_data(i, j) = 0; end end end data = row_trans_data(1:row/2, 1:col/2); trans_num = trans_num - 1; end while reborn_num > 0 [row, col] = size(data); for i = 1 : row * 2 for j = 1 : col * 2 if i > row || j > col data(i, j) = 0; end end end row_reborn_data = row_reborn(data); col_reborn_data = col_reborn(row_reborn_data); data = col_reborn_data; reborn_num = reborn_num - 1; end data = uint8(data); imwrite(data, save_name); end

这是一段 MATLAB 代码，根据代码中的变量名和注释，它的作用是对一张 BMP 格式的图片进行操作，包括旋转、裁剪和转换格式，最终保存为 JPG 格式的图片。 具体来说，代码中先读入 BMP 图片，然后判断图片的行数和列...

逐行解释以下MATLAB代码：function [ trans_data ] = col_reborn( data ) [row, col] = size(data); trans_col = col / 2; trans_data = zeros(row, col); for i = 1 : row for j = 1 : trans_col trans_data(i, j * 2 - 1) = ceil(data(i, j) / 2); trans_data(i, j * 2) = ceil(data(i, j) / 2); end end end

这段MATLAB代码定义了一个名为col_reborn的函数，该函数接受一个输入参数data。函数的输出结果是一个名为trans_data的矩阵。 在函数内部，首先通过size函数获取输入矩阵data的行数和列数，分别存储在row和col变量中...

逐行解释以下MATLAB代码：function [ trans_data ] = col_trans( data ) [row, col] = size(data); trans_col = col / 2; trans_data = zeros(row, col); for i = 1 : row for j = 1 : trans_col trans_data(i, j) = data(i, j * 2 - 1) + data(i, j * 2); end end for i = 1 : row for j = trans_col + 1 : col trans_data(i, j) = data(i, (j - trans_col) * 2 - 1) - data(i, (j - trans_col) * 2); end end end

整段代码是一个 MATLAB 函数，函数名为 col_trans，接受一个输入参数 data，返回一个输出参数 trans_data。函数的作用是将输入的 data 进行列变换，变换后的结果输出为 trans_data。 1. [row, col] = size(data);...

请翻译以下每一行代码：function [ trans_data ] = col_trans( data ) [row, col] = size(data); trans_col = col / 2; trans_data = zeros(row, col); for i = 1 : row for j = 1 : trans_col trans_data(i, j) = data(i, j * 2 - 1) + data(i, j * 2); end end for i = 1 : row for j = trans_col + 1 : col trans_data(i, j) = data(i, (j - trans_col) * 2 - 1) - data(i, (j - trans_col) * 2); end end end

trans_data(i, j) = data(i, (j - trans_col) * 2 - 1) - data(i, (j - trans_col) * 2)：将 trans_data 的第 i 行第 j 列的元素赋值为输入数据的第 i 行第 j-trans_col 列的元素与第 (j-trans_col)*2-1 列的元素之...

MATLAB中用如下声明function distance = grassfire (occupancy, dest_row, dest_col)完成grassfire算法

grassfire 函数是一个基于距离变换的图像分割算法，用于计算给定目标点 (dest_row, dest_col) 与其他像素之间的距离。下面是一个函数声明和注释，用于在 Matlab 中实现该算法： matlab function distance = ...

num = 2:size(data, 2)

对不起，我在之前的回答中犯了一个...在修正后的代码中，我们使用 size(data, 1) 来计算传感器数量，并且在取振型矩阵数据时使用 data(1:num, :)。其余部分的代码保持不变。 如果您有任何其他问题，请随时提问。

clear; clc; addpath('libsvm-3.25/matlab'); load DATA_PCA_2445M_100.mat; num_DJI_Mavic_2_ZOOM=100; num_DJI_Phantom_4Pro=100; num_Parrot_ANAFI=100; num_XIRO=100; features=data_PCA; %特征 class=[ones(num_DJI_Mavic_2_ZOOM,1);ones(num_DJI_Phantom_4Pro,1)+1;ones(num_Parrot_ANAFI,1)+2;ones(num_XIRO,1)+3]; %类型 这是我准备在matlab中使用的SVM模型去给数据DATA_PCA_2445M_100.mat进行分类操作的，并且得到识别的准确度，请给出我完整的代码

请确保你已经将libsvm的MATLAB接口添加到MATLAB搜索路径中，并且替换DATA_PCA_2445M_100.mat为你的数据文件路径。这段代码将会将数据分为训练集和测试集，并使用SVM模型对测试集进行预测，并输出分类的准确度。

请解释下面这段matlab代码： Tap_nums=448; Tap_test=399; debug_tap=399; [filename,~]=uigetfile('*.txt','MultiSelect', 'on','选择相关文件'); cell_judge=double(iscell(filename)); if cell_judge==0 filename={filename}; elseif cell_judge==1 filename=filename; end for test_num=1:length(filename) File_name=filename{test_num}; Data_column=textread(File_name,'%f','headerlines',4); Total_tap_pressure=reshape(Data_column,[Tap_nums+1,length(Data_column)/(Tap_nums+1)])'; [index_row,index_column]=find(Total_tap_pressure>200); try num_index=[1:index_row(1)-1,index_row(1)+1:floor(size(Total_tap_pressure,1)/Fs)*Fs]; catch num_index=[1:length(Total_tap_pressure)]; end %Total_tap_pressure=Total_tap_pressure(num_index,:); Dynamic_ref_height_pressure=mean(Total_tap_pressure(num_index,Tap_test+2))-... mean(Total_tap_pressure(num_index,Tap_test+3)); end

这段代码实现了从多个txt文件中读取数据，然后对数据进行处理，计算出动态参考高度压力。 具体来说，代码首先定义了三个变量Tap_nums、Tap_test和debug_tap，分别表示总的水龙头数量、测试水龙头的编号和调试水龙头...

jArr_rank=size(chushi_data); 什么意思

这段代码是在MATLAB中使用的，它的作用是获取一个名为chushi_data的数组的大小，并将其存储在名为jArr_rank的变量中。 具体解释如下： - size(chushi_data)：这是一个MATLAB内置函数，用于获取数组chushi_data的...

mat=loadmat("ex5data1.mat") X=mat

mat = scipy.io.loadmat('ex5data1.mat') X = mat['X'] y = mat['y'] Xval = mat['Xval'] yval = mat['yval'] Xtest = mat['Xtest'] ytest = mat['ytest'] 这样就可以将数据文件中的变量读取到Python的变量中。...

function [ trans_data ] = col_trans( data ) [row, col] = size(data); trans_col = col / 2; trans_data = zeros(row, col); for i = 1 : row for j = 1 : trans_col trans_data(i, j) = data(i, j * 2 - 1) + data(i, j * 2); end end for i = 1 : row for j = trans_col + 1 : col trans_data(i, j) = data(i, (j - trans_col) * 2 - 1) - data(i, (j - trans_col) * 2); end end end

这是一个 MATLAB 函数，函数名为 col_trans，输入参数为 data，输出参数为 trans_data。该函数的作用是将输入的数据 data 进行列变换后得到 trans_data。具体的列变换方式如下： 1.将每一行的前一半元素与后一半...
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