matlab对归一化后的特征向量进行分段后计算均值, 比较各分块元素与均值大小,并生成64位哈希码
时间: 2024-05-13 10:15:21 浏览: 96
好的,我理解了你的问题。针对你的问题,我可以给你一些思路参考。首先,你可以使用 MATLAB 的 `norm` 函数对特征向量进行归一化处理,然后使用 `reshape` 函数将归一化后的特征向量分成若干等长的块。接着,你可以使用 `mean` 函数计算每个块的均值,并将均值与块内的每个元素进行比较,得到一个 0/1 序列。最后,你可以使用 `bi2de` 函数将该序列转换成一个 64 位的哈希码。
下面是一个示例代码,供你参考:
```matlab
% 假设特征向量为 x,分块长度为 block_size
block_num = floor(length(x) / block_size);
x = x(1 : block_num * block_size); % 将 x 裁剪成整数个块
% 归一化处理
x = x / norm(x);
% 将 x 分成若干块
x_blocks = reshape(x, block_size, block_num)';
% 计算每个块的均值
block_means = mean(x_blocks, 2);
% 将均值与块内的每个元素进行比较
hash_bits = (x_blocks >= block_means)';
% 将比较结果转换成一个 64 位的哈希码
hash_code = bi2de(hash_bits);
```
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