matlab 求2个二维矩阵的空间相似性，矩阵中包含nan值

可以使用 `corr2` 函数来计算两个矩阵之间的相关系数，它可以处理包含 NaN 值的矩阵。

具体实现步骤如下：

1. 首先需要将两个矩阵中的 NaN 值替换为 0，可以使用 `isnan` 函数判断是否为 NaN 值，然后使用逻辑索引将其替换为 0。

2. 然后使用 `corr2` 函数计算两个矩阵的相关系数。

下面是一个示例代码：

% 生成两个二维矩阵
A = rand(3, 4);
B = rand(3, 4);

% 将矩阵中的 NaN 值替换为 0
A(isnan(A)) = 0;
B(isnan(B)) = 0;

% 计算两个矩阵的相关系数
similarity = corr2(A, B);

其中，`similarity` 变量即为两个矩阵的空间相似性。

相关问题

matlab 求一个二维矩阵的中位数

好的，我可以回答这个问题。可以使用Matlab中的median函数来求解二维矩阵的中位数，例如：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
med = median(median(A))

其中，A为二维矩阵，med为A的中位数。

matlab中将多个二维矩阵存到三维矩阵中

在Matlab中，可以使用以下语法将多个二维矩阵存储到一个三维矩阵中：

1. 创建一个空的三维矩阵

A = zeros(m, n, p);

其中，m 和 n 表示二维矩阵的行和列，p 表示三维矩阵的第三个维度（即二维矩阵的数量）。

2. 将二维矩阵存储到三维矩阵中

A(:,:,1) = matrix1;
A(:,:,2) = matrix2;
A(:,:,3) = matrix3;

其中，matrix1、matrix2 和 matrix3 表示三个二维矩阵，每个矩阵的行和列都为 m 和 n。这样，就可以将这三个二维矩阵存储到一个三维矩阵 A 中的三个不同的二维矩阵中。

当然，这里只是举例说明如何将多个二维矩阵存储到三维矩阵中，实际上可以根据具体需求进行调整。