matlab在运行“ F(:, :, j) = G(:, :, j) - mu * (weight(:, :, j) .* G(:, :, j) ./ M);”提示出现“无法执行赋值,因为左侧的大小为 1889×1889,右侧的大小为 1889×1889×1×18。”,应该怎么修改
时间: 2024-02-28 18:57:12 浏览: 39
根据提示,左侧的大小为 1889×1889,右侧的大小为 1889×1889×1×18,说明左右两侧的数组维度不匹配,无法直接进行赋值操作。
你可以使用循环来逐个处理 G 的第三维数据,然后将结果存储到 F 中的对应维度中。修改后的代码如下:
```
for j = 1:size(G, 3)
F(:, :, j) = G(:, :, j) - mu * (weight(:, :, j) .* G(:, :, j) ./ M);
end
```
这样就可以逐个处理右侧的 1889×1889×1×18 数组,将结果存储到左侧的 1889×1889×18 的数组 F 中的对应维度中。
相关问题
\begin{array}{l}\dot{x}=\gamma\left(\mu-r^{2}\right)\left(x-\mu_{1}\right)-\omega\left(y-\mu_{2}\right)-a_{i j} x_{j} \\\dot{y}=\gamma\left(\mu-r^{2}\right)\left(y-\mu_{2}\right)+\omega\left(x-\mu_{1}\right)-a_{i j} y_{j} \\r=\sqrt{\left(x-\mu_{1}\right)^{2}+\left(y-\mu_{2}\right)^{2}}\end{array} Here, x and y are oscillator outputs and 𝛾 is the convergence rate. √𝜇 and 𝜔 indicate the amplitude and frequency, respectively. 𝜇1 and 𝜇2 are feedback parameters. 𝑎𝑖𝑗 is also represent the coupling weight between ith and jth oscillators. 用matlab的ode45求解上面的方程组
您可以使用MATLAB的ode45函数来求解上述方程组。首先,您需要定义一个函数来表示方程组,并将其作为输入传递给ode45函数。
以下是一个示例代码,展示了如何使用ode45函数求解该方程组:
```matlab
function dxdt = oscillatorODE(t, x, mu, gamma, omega, mu1, mu2, a)
r = sqrt((x(1) - mu1)^2 + (x(2) - mu2)^2);
dxdt = zeros(2, 1);
dxdt(1) = gamma * (mu - r^2) * (x(1) - mu1) - omega * (x(2) - mu2) - a(1, 1) * x(1) - a(1, 2) * x(2);
dxdt(2) = gamma * (mu - r^2) * (x(2) - mu2) + omega * (x(1) - mu1) - a(2, 1) * x(1) - a(2, 2) * x(2);
end
mu = 0.5; % amplitude
gamma = 1; % convergence rate
omega = 0.8; % frequency
mu1 = 0.2; % feedback parameter
mu2 = 0.3; % feedback parameter
a = [0.1, 0.2; 0.3, 0.4]; % coupling weight matrix
initialConditions = [0.1; 0.2]; % initial values of x and y
tspan = [0, 10]; % time span for integration
[t, sol] = ode45(@(t, x) oscillatorODE(t, x, mu, gamma, omega, mu1, mu2, a), tspan, initialConditions);
```
在上面的示例中,oscillatorODE函数定义了方程组,并返回其导数。然后,将此函数作为匿名函数传递给ode45函数。定义方程组时,使用了t作为时间变量,x作为状态变量,以及其他参数。
解决方程组后,可以从返回的t和sol变量中获得结果。t是时间的向量,sol是状态变量x和y随时间的演化。
请注意,在实际使用时,您可能需要根据问题的具体要求进行适当的修改和调整。
matlab背景更新的代码
以下是一个基于GMM的背景更新的Matlab代码示例:
```matlab
% 读取视频
vid = VideoReader('test.avi');
% 初始化GMM模型
numGauss = 3; % 高斯分布数目
alpha = 0.005; % 学习速率
thresh = 0.25; % 阈值
bgModel = cell(1, numGauss); % 存储高斯模型参数
for i = 1:numGauss
bgModel{i}.weight = 1/numGauss; % 初始化权重
bgModel{i}.mu = zeros(1, 3); % 初始化均值
bgModel{i}.sigma = repmat(0.1^2, 1, 3); % 初始化方差
end
% 处理视频帧
while hasFrame(vid)
frame = readFrame(vid);
[h, w, ~] = size(frame);
fgMask = zeros(h, w); % 存储前景掩码
% 更新背景模型
for i = 1:h
for j = 1:w
pixel = reshape(frame(i,j,:), 1, 3); % 提取像素颜色值
match = false;
for k = 1:numGauss
if abs(pixel - bgModel{k}.mu) < 2.5*sqrt(bgModel{k}.sigma) % 判断是否属于该高斯分布
match = true;
bgModel{k}.weight = (1-alpha)*bgModel{k}.weight + alpha; % 更新权重
bgModel{k}.mu = (1-alpha)*bgModel{k}.mu + alpha*pixel; % 更新均值
bgModel{k}.sigma = (1-alpha)*bgModel{k}.sigma + alpha*(pixel - bgModel{k}.mu).^2; % 更新方差
break;
end
end
if ~match % 如果不属于任何一个高斯分布,则添加新的高斯分布
[~, idx] = min([bgModel.weight]);
bgModel{idx}.weight = alpha; % 初始化权重
bgModel{idx}.mu = pixel; % 初始化均值
bgModel{idx}.sigma = repmat(0.1^2, 1, 3); % 初始化方差
end
end
end
% 根据背景模型判断前景像素
for i = 1:h
for j = 1:w
pixel = reshape(frame(i,j,:), 1, 3);
match = false;
for k = 1:numGauss
if abs(pixel - bgModel{k}.mu) < 2.5*sqrt(bgModel{k}.sigma) % 判断是否属于该高斯分布
match = true;
break;
end
end
if ~match % 如果不属于任何一个高斯分布,则认为是前景像素
fgMask(i,j) = 1;
end
end
end
% 显示结果
imshow(frame);
hold on;
contour(fgMask, [0.5 0.5], 'r');
pause(0.01);
end
```
以上代码实现了对视频帧的背景更新和前景检测,并将前景像素用红色轮廓标出。请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中还需要根据具体需求进行参数调整和优化。
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