avg = repmat(mean(data),r,1); data = data./avg;

时间: 2024-06-07 12:05:39 浏览: 91
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通过矩阵重复平铺产生大矩阵-matlab教程

这段代码的作用是将矩阵data中的每一列都除以该列的平均值，并将结果保存到新的矩阵中。其中，mean(data)计算出data每一列的平均值，repmat(mean(data),r,1)将该平均值矩阵复制成r行，1列的矩阵，即将每一行都设为平均值，最后将data矩阵中的每一个元素都除以对应列的平均值。这个操作可以用来将不同列之间的数据进行归一化处理，使得不同列的数据具有可比性。
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[m,n] = size(data); data = (data - repmat(mean(data),m,1))./repmat(std(data),m,1);

然后，将矩阵data减去均值向量的重复矩阵，即repmat(mean(data),m,1)，可以得到每个样本点与该列的均值的差值。接着，将上述结果除以标准差向量的重复矩阵，即repmat(std(data),m,1)，即可得到每个样本点的归一化...

app.x = linspace(-app.H/2,app.H/2,app.ScreenX); app.theta = atan(app.x/app.L); app.beta = app.dpisin(app.theta)/app.lambda; app.alpha = app.apisin(app.theta)/app.lambda; app.x1 = cos(app.beta).^2;%干涉项 app.x2 = (sin(app.alpha)./app.alpha).^2;%衍射项 app.I = app.x1.*app.x2; app.II = repmat(app.I,[app.ScreenY 1]); imshow(app.II,'Parent',app.UIAxes); app.I0 = app.II(501, :); axis(app.UIAxes2,[-0.0018,0.0018,0,1]); plot(app.UIAxes2,app.t, app.I0); end end 我哪里写的不对？

2. 在计算 app.x2 的时候，表达式 (sin(app.alpha)./app.alpha).^2 可能会产生除以零的错误。你可以通过添加一个条件来避免这个问题，例如： matlab app.x2 = (sin(app.alpha) ./ app.alpha).^2; app.x2(app...

app.x = linspace(-app.H/2,app.H/2,app.ScreenX); app.theta = atan(app.x/app.L); app.beta = app.dpisin(app.theta)/app.lambda; app.alpha = app.apisin(app.theta)/app.lambda; app.x1 = cos(app.beta).^2;%干涉项 app.x2 = (sin(app.alpha)./app.alpha).^2;%衍射项 app.I = app.x1.*app.x2; app.II = repmat(app.I,[app.ScreenY 1]); imshow(nthroot(app.II,5),'Parent',app.UIAxes); axis(app.UIAxes_2,[-0.05,0.05,0,01]); plot(app.UIAxes_2,app.x, app.I); 我该怎么修改这段代码？

app.x2 = (sin(app.alpha) ./ app.alpha).^2; % 衍射项 app.I = app.x1 .* app.x2; app.II = repmat(app.I, [app.ScreenY, 1]); imshow(nthroot(app.II, 5), 'Parent', app.UIAxes); axis(app.UIAxes_2, [-0.05, ...

app.x = linspace(-app.H/2,app.H/2,app.ScreenX); app.theta = atan(app.x/app.L); app.beta = app.d*pi*sin(app.theta)/app.lambda; app.alpha = app.a*pi*sin(app.theta)/app.lambda; app.x1 = cos(app.beta).^2;%干涉项 app.x2 = (sin(app.alpha)./app.alpha).^2;%衍射项 app.I = app.x1.*app.x2; app.II = repmat(app.I,[app.ScreenY 1]); imshow(nthroot(app.II,5),'Parent',app.UIAxes); axis(app.UIAxes_2,[-0.05,0.05,0,01]); plot(app.UIAxes_2,app.x, app.I); 这段代码有什么问题吗

在代码中，有一个潜在的问题是除法运算可能会引发除以零的情况。在计算 app.theta、app.beta 和 app.alpha 时，使用了 app.x 进行除法运算。如果 app.x 中存在零值，那么就会出现除以零的错误。...

function startupFcn(app) app.x = linspace(-app.H/2,app.H/2,app.ScreenX); app.theta = atan(app.x/app.L); app.beta = app.d*pi*sin(app.theta)/app.lambda; app.alpha = app.a*pi*sin(app.theta)/app.lambda; app.x1 = cos(app.beta).^2;%干涉项 app.x2 = (sin(app.alpha)./app.alpha).^2;%衍射项 app.I = app.x1.*app.x2; app.II = repmat(app.I,[app.ScreenY 1]); imshow(app.II,'Parent',app.UIAxes); app.I0 = app.II(350, :); axis(app.UIAxes_2,[-0.0018,0.0018,0,1]); plot(app.UIAxes_2,app.x, app.I0); 如何改成一个适用于双缝衍射的条纹分布与光强分布图像的代码

app.I2 = (sin(app.alpha) ./ app.alpha).^2; % 计算总光强分布 app.I = app.I1 .* app.I2; % 绘制条纹分布图像 figure; plot(app.x, app.I); xlabel('x'); ylabel('Intensity'); title('Double Slit ...

app.I = app.x1.*app.x2; app.II = repmat(app.I,[app.ScreenY 1]);

1. app.I的计算依赖于app.x1和app.x2的值，但是在代码中没有提供这些变量的定义。请确保这些变量在代码的其他位置定义并且具有正确的值。 如果您之前定义了app.x1和app.x2，并且它们具有正确的值，那么...

app.I = app.x1.*app.x2; app.II = repmat(app.I,[app.ScreenY 1]); 这个代码是什么意思

2. app.II 的计算：使用 repmat 函数将 app.I 在垂直方向上重复 app.ScreenY 次，水平方向上重复 1 次，生成一个新的数组 app.II。这里假设 app.ScreenY 是一个正整数。 换句话说，这段代码通过将 app...

这一段代码中的循环嵌套比较复杂，但也可以通过向量化的方式进行改写。具体实现如下： 复制 [a1, b1] = meshgrid(1:jx, 1:jy); JSX = a1*gj-r0; JSY = b1*gj; SLX = ZK(:,1); SLY = ZK(:,2); SLX = repmat(SLX, 1, jx*jy); SLY = repmat(SLY, 1, jx*jy); r = sqrt((SLX-JSX(:)').^2 + (SLY-JSY(:)').^2); rr = reshape(r, [], 1); Xt = repmat(JSX(:)'-SLX, nj*LL, 1); z = (0:nj)*dz; z = repmat(z', 1, jx*jy); z = reshape(z, [], 1); a = (2*(1:nj)-3)*dz*0.5; b = (2*(1:nj)-1)*dz*0.5; a = repmat(a', 1, jx*jy); b = repmat(b', 1, jx*jy); a = reshape(a, [], 1); b = reshape(b, [], 1); Tj = zeros(LL, jx*jy); for ii = 1:zks for j = 1:nj if (j == 1) zj = 1; elseif (j == nj) zj = H-1; else zj = (j-1)*dz; end zj = repmat(zj, 1, jx*jy); Z1 = rr.^2 + (z-zj).^2; Z2 = rr.^2 + (z+zj).^2; aa = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap).*exp(-v * sqrt(Z1)*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(Z1) - v * t).*0.5 ./ sqrt(Rap*t))./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd); ab = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Rap).*exp(v*sqrt(Z1)*0.5 / Rap).*erfc((sqrt(Z1) + v * t).*0.5 ./ sqrt(Rap*t))./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd); ac = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap).*exp(-v * sqrt(Z2)*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(Z2) - v * t).*0.5 ./ sqrt(Iap*t))./sqrt(Z2))/(2 * 3.1415926*Ilamd); ad = trapz(x, 0.25*exp(v*Xt*0.5 / Iap).*exp(v*sqrt(Z2)*0.5 / Iap).*erfc((sqrt(Z2) + v * t).*0.5 ./ sqrt(Iap*t))./sqrt(Z2))/(2 * 3.1415926*Ilamd); Tj(:, :) = Tj(:, :) + (aa + ab - ac - ad); end end Tj = reshape(Tj, LL, jx, jy);向量化这段代码

aa = trapz(x, 0.25*exp1.*exp(-v*sqrt1).*erfc1./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd); ab = trapz(x, 0.25*exp1.*exp(v*sqrt1).*erfc2./sqrt(Z1))/(2 * 3.1415926*Rlamd); ac = trapz(x, 0.25*exp2.*exp(-v*sqrt2).*...

解释一下代码的意思：empty.position = []; empty.cost = []; empty.rank = []; empty.domination = []; empty.dominated = 0; empty.crowdingdistance = []; pop = repmat(empty, npop, 1);

：这行代码使用MATLAB中的repmat函数，将初始化好的结构体(empty)复制了npop次，生成了一个大小为npop x 1的种群(pop)数组。这个数组中的每个元素都是一个结构体，用于表示一个粒子的信息。这里的npop表示种群中...

data_norm = (data - repmat(min(data), size(data, 1), 1))./repmat(range(data), size(data, 1), 1);

First, it subtracts the minimum value of each column from all the values in that column using repmat(min(data), size(data, 1), 1). This creates a matrix of the same size as the original data matrix,...

close all; clear all; clc; load ('6mm_matlab.mat') % 相机标定基本参数 M = cameraParams.IntrinsicMatrix'; R = cameraParams.RotationMatrices(:,:,1); T = cameraParams.TranslationVectors(1,:)'; UV = cameraParams.ReprojectedPoints(:,:,1); % 将标定板角点像素坐标转换成齐次 for i = 1:size(UV,1) UV_H(i,:) = [UV(i,:),1]; end % 将像素坐标系转换到像素坐标系：参考https://blog.csdn.net/qq_43222384/article/details/101516807 leftMatrix = inv(R)*inv(M)*UV_H'; rightMatrix = inv(R)*T; rightMatrix_H = repmat(rightMatrix(3),[1,size(UV,1)]); temp_s = rightMatrix_H./leftMatrix(3,:); N_rightMatrix = repmat(rightMatrix,1,size(UV,1)); CB_World = temp_s.*leftMatrix - N_rightMatrix; WorldPoint = cameraParams.WorldPoints';

这段代码是用于相机标定后计算标定板上角点的世界坐标的。具体来说，它假设已经知道了相机的内参矩阵、旋转矩阵和平移向量，以及标定板上角点在图像中的像素坐标，然后通过一系列的矩阵运算，计算出标定板上角点的...

解释if size(A,3)>1 wmap1=repmat(wmap1,[1 1 3]); gmap1=repmat(gmap1,[1 1 3]); end

这段代码的作用是，如果矩阵A的第三个维度大小大于1，那么就将wmap1和gmap1在第三个维度上都复制3个副本，即每个元素都会有3个分量，以便在处理RGB图像时能够正确地进行操作。其中，repmat函数表示将一个矩阵在指定...

temp_s = rightMatrix_H./leftMatrix(3,:); N_rightMatrix = repmat(rightMatrix,1,size(UV,1)); CB_World = temp_s.*leftMatrix - N_rightMatrix; WorldPoint = cameraParams.WorldPoints';

接着，使用了repmat函数将rightMatrix矩阵复制size(UV,1)次，以便后续计算。然后，将temp_s和leftMatrix分别相乘，得到的结果再减去N_rightMatrix，就得到了CB_World矩阵，其中每一列表示一个相机坐标系下的三维点。...

function dist=KLDiv(P,Q) % dist = KLDiv(P,Q) Kullback-Leibler divergence of two discrete probability % distributions % P and Q are automatically normalised to have the sum of one on rows % have the length of one at each % P = n x nbins % Q = 1 x nbins or n x nbins(one to one) % dist = n x 1 if size(P,2)~=size(Q,2) error('the number of columns in P and Q should be the same'); end if sum(~isfinite(P(:))) + sum(~isfinite(Q(:))) error('the inputs contain non-finite values!') end % normalizing the P and Q if size(Q,1)==1 Q = Q ./sum(Q); P = P ./repmat(sum(P,2),[1 size(P,2)]); temp = P.*log(P./repmat(Q,[size(P,1) 1])); temp(isnan(temp))=0;% resolving the case when P(i)==0 dist = sum(temp,2); elseif size(Q,1)==size(P,1) Q = Q ./repmat(sum(Q,2),[1 size(Q,2)]); P = P ./repmat(sum(P,2),[1 size(P,2)]); temp = P.*log(P./Q); temp(isnan(temp))=0; % resolving the case when P(i)==0 dist = sum(temp,2); end

如果输入的 Q 是一个 $1 \times nbins$ 的向量，则会将其转换为一个与 P 相同大小的矩阵。最后的输出 dist 是一个 $n \times 1$ 的向量，表示每个概率分布与 Q 之间的 Kullback-Leibler 散度。 具体来说，这个函数...

CPT3 = zeros([1,21^7],'single'); A = reshape(1:21^6,21,21,21,21,21); A = reshape(A,[],1); p3 = repmat(1:21,1,21^5); p4 = repmat(1:21^2,1,21^3); p5 = repmat(1:21^3,1,21^2); p6 = repmat(1:21^4,1,21); p7 = repmat(1:21^5,1,21); p8 = 1:21^6; A1 = p4 - (p3-1)*21; A2 = p5 - (p4-1)*21; A3 = p6 - (p5-1)*21; A4 = p7 - (p6-1)*21; A5 = p8 - (p7-1)*21; h = min([p3;A1;A2;A3;A4;A5]); CPT3(1,(h-1)*21^6+p8) = 1;

具体来说，这个表格用于计算一个长度为 7 的序列，其中每个元素都可以取值为 1 到 21 中的任意一个数。输入序列的前 6 个元素决定了输出序列的前 6 个元素，而输出序列的第 7 个元素则由输入序列的所有元素共同决定...

eles = []; for iele = 1:length(ele) ele_tmp = ele{iele,1}; eles = [eles ele_tmp]; clear ele_tmp end data_tmp = EEG.data(eles,:,:); EEG.data = data_tmp; EEG.chanlocs=EEG.chanlocs(eles); clear eles data_tmp eeglab redraw elseif strncmp(reref_type, 'WM',2) %channel selection if strncmp(hemisphere, 'contralateral',3) reref_ele = all_ele_info(subID).WM_ref_contralateral; end data_ref = []; for iele = 1:length(ele) ele_tmp = ele{iele,1}; ref_tmp = reref_ele(iele); data_tmp = EEG.data(ele_tmp,:)-repmat(EEG.data(ref_tmp,:),length(ele_tmp),1); data_ref = cat(1,data_ref,data_tmp); fprintf('code need changed') EEG.chanlocs=EEG.chanlocs(eles); clear data_tmp ele_tmp ref_tmp end EEG.data = data_ref; clear data_ref; eeglab redraw elseif strncmp(reref_type, 'avg',4)

这段代码是对EEG数据进行参考修正的部分。根据不同的参考类型（reref_type），...如果参考类型为'avg'，则使用平均参考修正。在这种情况下，直接跳过这部分代码。 最后，通过调用eeglab的redraw函数来更新EEG数据。

temp = repmat(sqrt(sum(abs(wt).^2, 3)), [1, 1, Nc]); wt = wt ./ temp; wt(temp==0) = 0; wt = reshape(wt, [], Nc);

- wt ./ temp 对 wt 中的每个元素除以其对应的模长，得到每个二维矩阵的单位向量。 - wt(temp==0) = 0 将模长为 0 的二维矩阵中的元素全部置为 0。 - reshape(wt, [], Nc) 将三维矩阵转化为二维矩阵，其中每...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩