8. 构建一个1×5的元胞数组B,其每个元素是一个512×1的稀疏信号,稀疏度依次为5:5:25,且每个稀疏信号非零分量的位置是随机排列的。
时间: 2024-02-12 13:07:21 浏览: 23
可以使用 MATLAB 中的 sprand 函数来创建稀疏随机矩阵。以下是实现代码:
```
B = cell(1, 5);
for i = 1:5
sparsity = 5 * i; % 计算稀疏度
nonzeros = round((512 * sparsity) / 100); % 计算非零元素数量
B{i} = sparse(randperm(512, nonzeros), 1:nonzeros, randn(nonzeros, 1), 512, 1); % 创建稀疏矩阵
end
```
这将创建一个 1x5 的元胞数组 B,其中每个元素是一个 512x1 的稀疏信号,稀疏度依次为 5、10、15、20、25。每个稀疏信号中非零分量的位置是随机排列的。
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8. 构建一个1×5的元胞数组B,其每个元素是一个512×1的稀疏信号,稀疏度依次为5:5:25,且每个稀疏信号非零分量的位置是随机排列的。
您可以按照以下步骤构建所需的元胞数组B:
```matlab
B = cell(1, 5); % 创建1行5列的元胞数组
for i = 1:5
sparsity = i * 5; % 计算当前稀疏度
signal = zeros(512, 1); % 创建一个全零的512x1向量
non_zero_indices = randperm(512, sparsity); % 随机生成sparsity个非零元素的下标
signal(non_zero_indices) = randn(sparsity, 1); % 在非零下标处随机赋值
B{i} = sparse(signal); % 将稀疏信号转换为稀疏矩阵并存储到元胞数组中
end
```
以上代码中,我们首先使用 `cell` 函数创建了一个空的元胞数组 `B`,然后使用 `for` 循环遍历稀疏度从5到25的5个数值,对于每个稀疏度,我们先创建一个全零的512x1向量 `signal`,然后使用 `randperm` 函数随机生成 `sparsity` 个非零元素的下标,随机的值来自标准正态分布,最后将这些非零元素赋值到 `signal` 向量中。接着,我们使用 `sparse` 函数将 `signal` 向量转换为稀疏矩阵,并将其存储到元胞数组 `B` 的相应位置中。最终,我们得到了一个1x5的元胞数组 `B`,其中每个元素都是一个512x1的稀疏信号,稀疏度依次为5:5:25,且每个稀疏信号非零分量的位置是随机排列的。
构建一个1×5的元胞数组B,其每个元素是一个512×1的稀疏信号,稀疏度依次为5:5:25,且每个稀疏信号非零分量的位置是随机排列的。
您可以使用以下MATLAB代码来构建这个1×5的元胞数组B:
```
B = cell(1,5); % 创建一个1×5的空元胞数组B
for i=1:5
s = sprand(512,1,i*5/100); % 生成512×1的稀疏信号,稀疏度依次为5:5:25
[~, idx] = sort(rand(1,nnz(s))); % 随机排列非零分量的位置
s(idx) = s(s~=0); % 更新稀疏信号中非零分量的位置
B{i} = s; % 将稀疏信号存入元胞数组B中的第i个元素
end
```
其中,`sprand`函数可以生成一个指定大小和稀疏度的随机稀疏矩阵,`nnz`函数可以返回稀疏矩阵中非零元素的个数,`sort`函数可以对随机生成的非零分量位置向量进行排序,`rand`函数可以生成一个指定大小的随机向量。