matlab double和cell table拼接

要将`double`和`cell`或`table`拼接，可以使用`table`函数和`horzcat`函数。

假设有一个`double`数组`A`和一个`cell`数组`B`，我们可以使用以下代码将它们拼接成一个`table`：

A = [1 2 3; 4 5 6];
B = {'a', 'b', 'c'; 'd', 'e', 'f'};

T = table(A, B);

如果要将`table`与`double`数组拼接，可以使用`horzcat`函数：

C = [7 8 9];

T = horzcat(T, C);

注意，`horzcat`函数要求拼接的数组在维度上是兼容的，即拼接时需要保持列数相同。如果需要在行上拼接，可以使用`vertcat`函数。

相关问题

用matlab实现对图像的haffman编码，除了Matlab函数库自带的函数之外，里面涉及到的haffman编码的代码，不允许你使用库外函数调用，你必须把它们也写在整个代码里，注释使用中文。注意，要把原图，压缩图，解压缩图都显示出来，必须保证能在Matlab的环境中运行成功

好的，我会为你解答这个问题。首先，哈夫曼编码是一种无损数据压缩算法，可以将一串数据转换成一组二进制编码，使得编码后的数据长度更短。在图像压缩中，可以将像素值按照一定的方法进行编码，从而达到压缩图像的目的。

以下是用 MATLAB 实现图像哈夫曼编码的代码：

clc
clear all
close all

% 读取图像
im = imread('lena.bmp');
im = double(im);

% 统计像素值频率
freq = zeros(1, 256);
for i = 1:size(im, 1)
    for j = 1:size(im, 2)
        freq(im(i, j) + 1) = freq(im(i, j) + 1) + 1;
    end
end

% 构造哈夫曼树
n = length(freq);
node = cell(n, 1);
for i = 1:n
    node{i} = struct('value', i - 1, 'freq', freq(i), 'left', [], 'right', []);
end
while length(node) > 1
    [freqs, idx] = sort(cellfun(@(x) x.freq, node));
    left = node{idx(1)};
    right = node{idx(2)};
    node{idx(1)} = struct('value', [], 'freq', left.freq + right.freq, 'left', left, 'right', right);
    node(idx(2)) = [];
end
tree = node{1};

% 构造哈夫曼编码表
code = cell(n, 1);
for i = 1:n
    code{i} = '';
end
traverse(tree, '', code);

% 对图像进行编码
im_code = '';
for i = 1:size(im, 1)
    for j = 1:size(im, 2)
        im_code = [im_code code{im(i, j) + 1}];
    end
end
im_code = reshape(im_code, [], 8);
im_code = bin2dec(im_code);
im_code = uint8(im_code);

% 对编码后的图像进行解码
im_decode = '';
for i = 1:length(im_code)
    im_decode = [im_decode dec2bin(im_code(i), 8)];
end
im_decode = reshape(im_decode, [], 8);
im_decode = bin2dec(im_decode);
im_decode = uint8(im_decode);
im_decode = reshape(im_decode, size(im));

% 显示原图、编码后的图和解码后的图
figure
subplot(1, 3, 1)
imshow(uint8(im))
title('原图')
subplot(1, 3, 2)
imshow(im_code)
title('编码后的图')
subplot(1, 3, 3)
imshow(im_decode)
title('解码后的图')

% 哈夫曼树的遍历函数
function traverse(node, code, table)
    if ~isempty(node.value)
        table{node.value + 1} = code;
    else
        traverse(node.left, [code '0'], table);
        traverse(node.right, [code '1'], table);
    end
end

代码中的 `imread` 函数用于读取图像，读取得到的是一个 uint8 类型的矩阵，需要先将其转换成 double 类型。然后，统计图片中每个像素值出现的频率，根据频率构造哈夫曼树，并生成哈夫曼编码表。接着，将图像中的每个像素值转换成对应的哈夫曼编码，并将所有编码拼接在一起，得到压缩后的图像。最后，将压缩后的图像进行解码，得到解压缩后的图像，并将原图、压缩图和解压缩图显示出来。

需要注意的是，代码中没有使用 MATLAB 函数库自带的哈夫曼编码函数，而是手动实现了哈夫曼编码的过程。