[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)));详解

时间: 2024-04-04 11:29:43 浏览: 13
这段代码是 Matlab 语言的代码,主要是用于获取矩阵 response 中每一列的最大值及其所在的行号和列号。 具体来说,第一行代码 `[max_resp_row, max_row] = max(response, [], 1)` 中使用了 Matlab 内置函数 `max`,该函数用于获取矩阵 response 中每一列的最大值和对应的行号,其中 `max_resp_row` 是一个行向量,存储每一列的最大值,`max_row` 是一个行向量,存储每一列最大值所在的行号。 第二行代码 `[init_max_response, max_col] = max(max_resp_row, [], 2)` 中同样使用了 `max` 函数,但是此时作用在 `max_resp_row` 上,获取整个矩阵中的最大值和对应的列号,其中 `init_max_response` 是一个标量,存储矩阵 response 中所有元素的最大值,`max_col` 是一个标量,存储最大值所在的列号。 第三行代码 `max_row_perm = permute(max_row, [2 3 1])` 中使用了 `permute` 函数,将 `max_row` 中的维度重新排列,具体来说是将 `max_row` 中的行向量转换为列向量,以便后续进行处理。 第四行代码 `col = max_col(:)'` 将 `max_col` 中的标量转换为行向量。 第五行代码 `row = max_row_perm(sub2ind(size(max_row_perm), col, 1:size(response,3)))` 中使用了 `sub2ind` 函数,将行列坐标转换为线性索引,然后利用 `max_row_perm` 中的列向量 `max_row_perm(:,1,:)` 作为行索引,以及 `col` 向量作为列索引,获取矩阵 response 中每一列最大值所在的行号。最终,`row` 变量是一个行向量,存储每一列最大值所在的行号。

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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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