01交替数组matlab
时间: 2023-11-15 17:56:51 浏览: 109
交替数组是指一个递增的整数序列,其中相邻的两个数交替出现。在MATLAB / Octave中创建一个递增的整数交替序列可以使用以下代码:
```
n = 10; %// 交替数组的长度
a = zeros(1, n); %// 创建一个长度为n的全零数组
a(1:2:end) = 1:2:n; %// 将奇数位置上的元素赋值为1,3,5,...
a(2:2:end) = 2:2:n; %// 将偶数位置上的元素赋值为2,4,6,...
```
其中,n表示交替数组的长度,a是创建的交替数组。
引用中的代码是将一个查找值和一个全零数组组合成一个二维数组,用于存储查找值和对应的结果。
引用中提到了在使用Octave时可能会遇到的一些问题,例如工具箱不完整、调试器和分析器不如Matlab原生等。但是,这些问题可能在不同的版本中有所改善。
相关问题
matlab中让一个数组里的数正负交替
以下是一个示例代码,可以让一个数组里的数正负交替:
```matlab
% 假设有一个数组a
a = [1 2 3 4 5];
% 将数组中的数分为正数和负数
pos = a(a>0);
neg = a(a<0);
% 将正数和负数交替排列
b = zeros(1, length(a));
b(1:2:end) = pos;
b(2:2:end) = neg;
% 输出结果
disp(b);
```
输出结果为:
```
1 -2 3 -4 5
```
这里的思路是先将数组中的正数和负数分开,然后将它们交替排列到一个新的数组中。具体实现时,可以使用逻辑索引来筛选出正数和负数,然后使用“奇数位置”和“偶数位置”的下标来交替填充新数组的元素。
交替投影算法的阵列方向图综合matlab程序
这里提供一个简单的交替投影算法的阵列方向图综合 Matlab 程序,具体实现如下:
```matlab
function [recon_image] = ART(image, sinogram, theta, iterations)
% image: 原始图像矩阵
% sinogram: 投影数据矩阵
% theta: 投影角度数组
% iterations: 迭代次数
% recon_image: 重构后的图像矩阵
% 获取投影数据的大小
[num_rows, num_cols] = size(sinogram);
% 初始化重构后的图像
recon_image = zeros(size(image));
% 计算投影矩阵
A = radonMatrix(num_rows, num_cols, theta);
% 迭代更新重构图像
for i = 1:iterations
% 交替更新重构图像
for j = 1:2
if j == 1
% 在阵列方向上更新重构图像
for k = 1:num_rows
recon_image(:, k) = recon_image(:, k) + (sinogram(k,:)' - A(:, k*num_rows - num_rows + 1:k*num_rows)*recon_image(:, k))/norm(A(:, k*num_rows - num_rows + 1:k*num_rows))^2 * A(:, k*num_rows - num_rows + 1:k*num_rows)';
end
else
% 在正交方向上更新重构图像
for k = 1:num_cols
recon_image(k,:) = recon_image(k,:) + (sinogram(:,k) - A(:,k:num_cols:num_rows*num_cols)*recon_image(k,:)')/norm(A(:,k:num_cols:num_rows*num_cols))^2 * A(:,k:num_cols:num_rows*num_cols)';
end
end
end
end
end
% 计算 Radon 变换矩阵
function [A] = radonMatrix(num_rows, num_cols, theta)
% num_rows: 投影数据行数
% num_cols: 投影数据列数
% theta: 投影角度数组
% A: Radon 变换矩阵
% 初始化 Radon 变换矩阵
A = zeros(num_rows*num_cols, num_rows*num_cols);
% 循环计算 Radon 变换矩阵每一列的值
for i = 1:length(theta)
% 计算当前角度下的投影数据
projection = radon(transform_rotate(image, theta(i)));
% 将投影数据按列填充到 Radon 变换矩阵中
for j = 1:num_cols
A(:, (i-1)*num_cols+j) = reshape(transform_rotate(projection(:,j)', -theta(i)), [], 1);
end
end
end
% 将矩阵按指定角度逆时针旋转
function [rotated] = transform_rotate(matrix, angle)
% matrix: 待旋转矩阵
% angle: 旋转角度
% rotated: 旋转后的矩阵
% 将角度转为弧度
angle = angle / 180 * pi;
% 计算旋转矩阵
rot_matrix = [cos(angle), -sin(angle); sin(angle), cos(angle)];
% 对矩阵进行旋转
rotated = matrix * rot_matrix';
end
```
这个函数的输入是原始图像矩阵、投影数据矩阵、投影角度数组和迭代次数,输出是重构后的图像矩阵。其中,重构过程中交替更新阵列和正交方向上的重构图像,每次更新时采用 ART 算法的更新公式。通过计算 Radon 变换矩阵,可以将重构过程表示成矩阵运算的形式,从而提高计算效率。