Matlab矩阵计算方法与例程详解

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0 下载量 153 浏览量 更新于2024-10-19 收藏 2KB ZIP 举报
资源摘要信息: "matlab-juzhen.zip_计算方法_matlab" 该文件标题为"matlab-juzhen.zip_计算方法_matlab",表明它是一个包含计算方法的MATLAB相关压缩包。MATLAB是一种高性能的数学计算软件,广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。压缩包中的内容专注于矩阵计算方案及其例程,反映了MATLAB在矩阵运算方面的强大功能和应用。对于任何需要进行复杂矩阵操作的工程师、研究人员或学生来说,这都是一个宝贵的资源。 从描述中我们知道,文件的描述为"matlab----矩阵计算方案及方法例程"。这表明该压缩包包含了一系列关于矩阵计算的方案和方法的示例程序。矩阵计算是MATLAB的核心功能之一,文件中可能包含了线性代数、矩阵分解、特征值计算、矩阵求逆等多种矩阵相关操作的实例。通过实际的例程,用户可以更好地理解并掌握如何在MATLAB环境中进行有效的矩阵运算。 标签"计算方法 matlab"强调了文件的主题是与MATLAB软件中的计算方法相关的。这不仅限于矩阵计算,可能还涉及其他数值计算方法,如插值、拟合、数值积分、常微分方程求解等。这些方法构成了MATLAB提供给用户的重要工具箱,能够帮助用户解决各种科学计算问题。 由于提供的文件名称列表中只有一个"Ch03",我们可以推断这可能是该压缩包内部分文件的名称,或者是一个章节的标题。"Ch03"很可能是某个教程、手册或文档的第三章,这章的内容可能专注于介绍矩阵计算的某些高级技术或特定算法。例如,第三章可能会详细介绍特定矩阵操作的算法细节,提供更深入的理解和进阶的使用技巧。 在学习和使用该资源时,用户应该具备一定的MATLAB基础,这样才能更好地理解文件中提供的矩阵计算方案和方法例程。用户可以通过运行例程来加深理解,并通过修改和扩展例程来解决自己特定的问题。此外,用户还应该熟悉MATLAB的帮助文档和官方资源,以获取更多相关函数和工具箱的详细信息。 总结来说,该压缩包是一个关于MATLAB矩阵计算方法的实用资源,非常适合那些需要在数据处理、工程计算、科学研究等领域使用矩阵运算的专业人士。通过学习这些例程和方法,用户可以提升自己利用MATLAB解决实际问题的能力,同时也能够进一步挖掘MATLAB在矩阵处理方面的潜能。

% 导入库 import matlab.io.* % 预先定义好的6张图片数据(灰度值) img1 = imresize(rgb2gray(imread('1.bmp')), [64, 64]); img2 = imresize(rgb2gray(imread('6.bmp')), [64, 64]); img3 = imresize(rgb2gray(imread('11.bmp')), [64, 64]); img4 = imresize(rgb2gray(imread('16.bmp')), [64, 64]); faceData = [ img1(:), img2(:), img3(:), img4(:)]; % 定义为一个矩阵 % 计算平均脸 meanFace = mean(faceData, 2); % 减去平均脸 F = double(faceData) - repmat(meanFace, [1, 4]); % 计算协方差矩阵 juzhen = cov(double(F')); % 使用 eig 函数计算特征值和特征向量 [eigVectors, eigValues] = eig(juzhen); % 将特征值从大到小排序,并获取对应的索引 [~, sortedIndices] = sort(diag(eigValues), 'descend'); % 根据排序后的索引重新排列特征向量 sortedEigVectors = eigVectors(:, sortedIndices); % 计算特征脸 eigenFaces = F .* sortedEigVectors(:,1:4); % K-L变换,基于PCA kLTransformedData = eigenFaces' * F; % 新的待识别的图像 testImage = imresize(rgb2gray(imread('wukong.jpg')), [64, 64]); testImageData = testImage(:); % 减去平均脸 F2 = double(testImageData) - meanFace; % 应用K-L变换 kLTransformedTestImage = eigenFaces' * F2; % 计算欧氏距离 distances = sqrt(sum((kLTransformedData - repmat(kLTransformedTestImage, 1, size(kLTransformedData, 2))).^2, 1)); % 设定阈值 threshold = 0.5 * max(distances); if any(distances < threshold) % 该图片更接近 "人脸" 类别 disp('该图像被认定为人脸!'); else % 该图片更接近 "非人脸" 类别 disp('该图像不是人脸!'); end 在上述代码中加入该要求从网上下载人脸数据集,构建人来训练和测试数据库;并给我代码

2023-05-24 上传
2023-07-12 上传

二维数组可以来存放矩阵中的元素,比如int text[][5] = {{0,5,6,0,4},{0,0,0,0,0},{1,0,0,0,0},{1,0,0,0,0},{0,2,0,0,1}}; 但是这个矩阵,五行五列,可以包含二十五个元素,但是此矩阵只有七个元素。但是我们在存放数据的时候分配了二十五块int单元。这样是不是有点太浪费了。如果我们只存储这七个元素我想会节省一部分内存空间。但是如果我们只存储矩阵中的元素还是不行的,因为只有元素我们就无法还原矩阵,我们还需要此元素的行列值。我们声明一个结构体来表示一个元素。就像这样: typedef struct juzhen { int row; //行 int col; //列 int value; //元素值 }; 如果矩阵的行列是一个很大的值,而且又是稀疏矩阵,这样做就可以节省很大的空间。这种存储结构只限于稀疏矩阵。 请用此结构体来存储稀疏矩阵并进行矩阵的转置。结构体数组第一个元素存储矩阵的总行数,总列数和总元素个数,分别对应row,col,value. 程序的总体结构如下: 不考虑输入错误的情况。 #define MAX_TERM 80// 结构体数组最大长度 struct juzhen a[MAX_TERM]; //存放矩阵中元素数值不为零的元素 struct juzhen b[MAX_TERM]; //转置后的矩阵 void show(struct juzhen a[],int count_a) //显示稀疏矩阵方法 { printf(" i row col val\n"); printf(" %d| %d %d %d\n"); } void zhuanzhi(struct juzhen a[],struct juzhen b[]) //转置矩阵方法 void init(struct juzhen a[],int rows, int cols,int count) //初始化稀疏矩阵 int main(void) { printf("please input the number of rows,cols and values\n"); scanf("%d,%d,%d"); init(); show(); printf("\n"); zhuanzhi(); show(); } 程序运行如下: please input the number of rows,cols and values 2,2,2 please input the row,col and value 0,1,1 please input the row,col and value 1,0,2 i row col val 1| 0 1 1 2| 1 0 2 i row col val 1| 0 1 2 2| 1 0 1

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