matlab对非二值的向量进行二值化案例

好的，根据您的要求，我将不会透露您的任何要求，并且不会重复您刚刚说的话。

对于 Matlab 对非二值的向量进行二值化的案例，可以使用以下代码示例：

% 创建一个随机向量
vec = rand(1, 10);

% 使用阈值将向量二值化
threshold = 0.5;
binaryVec = vec > threshold;

% 输出结果
disp('原始向量:');
disp(vec);
disp('二值化后的向量:');
disp(binaryVec);

这段代码会生成一个随机向量，并使用一个阈值（这里是 0.5）将向量二值化。最后，将会输出原始向量和二值化后的向量。

如果您的向量是多维的，可以使用 `reshape` 函数将其转为一维向量，例如：

% 创建一个随机矩阵
mat = rand(3, 4);

% 将矩阵转为一维向量
vec = reshape(mat, 1, []);

% 使用阈值将向量二值化
threshold = 0.5;
binaryVec = vec > threshold;

% 输出结果
disp('原始矩阵:');
disp(mat);
disp('转为一维向量后的向量:');
disp(vec);
disp('二值化后的向量:');
disp(binaryVec);

这段代码会生成一个随机矩阵，然后将其转为一维向量并二值化。最后，将会输出原始矩阵、转为一维向量后的向量和二值化后的向量。

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matlab将向量和向量列表进行哈希化并进行汉明距离计算案例

对于向量和向量列表的哈希化和汉明距离计算，可以使用Matlab中的hash函数和pdist函数。首先，使用hash函数将向量和向量列表哈希化，生成对应的哈希值。代码如下：

v1 = [1, 2, 3];
v2 = [4, 5, 6];
v3 = [7, 8, 9];
vecList = [v1; v2; v3];
hashV1 = string(hash(v1));
hashV2 = string(hash(v2));
hashV3 = string(hash(v3));
hashVecList = string(hash(vecList));

在上面的代码中，v1、v2和v3分别表示三个向量，vecList表示向量列表，使用hash函数将它们哈希化，生成对应的哈希值。

接下来，可以使用pdist函数来计算两个向量之间的汉明距离。代码如下：

hammingDist = pdist([bitset(hashV1,1:64); bitset(hashV2,1:64)], 'hamming');

在上面的代码中，bitset函数用来将字符串类型的哈希值转换为二进制，然后使用pdist函数计算两个哈希值之间的汉明距离。

对于向量列表，可以使用如下代码计算平均汉明距离：

hashVecListMatrix = [bitset(hashV1, 1:64); bitset(hashV2, 1:64); bitset(hashV3, 1:64)];
hammingDistVecList = pdist(hashVecListMatrix, 'hamming');
meanHammingDistVecList = mean(hammingDistVecList);

在上面的代码中，使用bitset函数将三个哈希值转换为二进制，并将它们组成一个矩阵。然后使用pdist函数计算哈希矩阵中所有向量之间的汉明距离，并计算平均汉明距离。

参考文献：

1. Matlab hash函数文档：https://www.mathworks.com/help/matlab/ref/hash.html

2. Matlab pdist函数文档: https://www.mathworks.com/help/stats/pdist.html