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matlab输入单行矩阵_MATLAB中的矩阵的输入
2020-12-24 12:12:181第一节MATLAB中的矩阵的输入§1直接输入一、直接在工作窗中输入:A=[2,4,6,8;1357;0000;1,0,1,0]其意义是定义了矩阵,0101000075318642A二、如果矩阵中的元素是等步长的,可以用下面...1
第一节
MATLAB
中的矩阵的输入
§
1
直接输入
一、直接在工作窗中输入:
A=[2
,
4
,
6
,
8
;
1 3 5 7
;
0 0 0 0
;
1
,
0
,
1
,
0]
其意义是定义了矩阵
,
0
1
0
1
0
0
0
0
7
5
3
1
8
6
4
2
A
二、如果矩阵中的元素是等步长的,可以用下面的方法
A=[1
:
0
.
2
:
2
;
1
:
6
;
2
:
2
:
12]
A=[1
:
5]
'
“
'
”
号在这里表示为转置,
而
1
:
5
中间少了一个循环步长,
此时将步长自动取为
1
。
§
2
增删改
设已经定义
A=[1 2 3 4 5
;
10 8 6 4 2]; B=[0 1;1 0]; C=[1 2;2 4]
,
即已定义
A= B= C=
1 2 3 4 5 0 1 1 2
10
8 6 4 2 1 0 2 4
则命令:
A=[[A(
:,
1
:
4)
;
[C
,
B]]
,
[0 2 0 4]']
将
A
定义成:
A=
而
A(:,3)=[]
;
将删除
A
的第三列
,得
1
2 3 4 0 A= 1 2 4 0
10 8 6 4 2 10 8 4 2
1
2 0 1 0 1 2 1 0
2
4 1 0 4 2 4 0 4
§
3
命令生成
使用
MATLAB
命令生成矩阵一般使用下面的命令
1
命令
linspace
,它有两个格式:
a1=linspace(1,100)
%
生成一个从
1
到
100
的有
100
个元素的向量
a2=linspace(0,1)
%
仍然是有
100
个元素但是是从
0
到
1
的向量
a3=linspace(0,
-
1) %
请与上一个向量进行比较
上面是第一种格式
linspace(a,b)
,
它是将
a
到
b
等分成
100
份形成的向量。
第二种
格式
linspace(a,b,n)
中的
n
为一个正整数,
表示是从
a
到
b
等分成
n
份后形成的
-
matlab输入单行矩阵_第一节 MATLAB 中的矩阵的输入
2021-01-14 08:32:201第一节MATLAB中的矩阵的输入§1直接输入一、直接在工作窗中输入:A=[2,4,6,8;1357;0000;1,0,1,0]其意义是定义了矩阵,0101000075318642A二、如果矩阵中的元素是等步长的,可以用下面...1
第一节
MATLAB
中的矩阵的输入
§
1
直接输入
一、直接在工作窗中输入:
A=[2
,
4
,
6
,
8
;
1 3 5 7
;
0 0 0 0
;
1
,
0
,
1
,
0]
其意义是定义了矩阵
,
0
1
0
1
0
0
0
0
7
5
3
1
8
6
4
2
A
二、如果矩阵中的元素是等步长的,可以用下面的方法
A=[1
:
0
.
2
:
2
;
1
:
6
;
2
:
2
:
12]
A=[1
:
5]
'
“
'
”
号在这里表示为转置,
而
1
:
5
中间少了一个循环步长,
此时将步长自动取为
1
。
§
2
增删改
设已经定义
A=[1 2 3 4 5
;
10 8 6 4 2]; B=[0 1;1 0]; C=[1 2;2 4]
,
即已定义
A= B= C=
1 2 3 4 5 0 1 1 2
10
8 6 4 2 1 0 2 4
则命令:
A=[[A(
:,
1
:
4)
;
[C
,
B]]
,
[0 2 0 4]']
将
A
定义成:
A=
而
A(:,3)=[]
;
将删除
A
的第三列
,得
1
2 3 4 0 A= 1 2 4 0
10 8 6 4 2 10 8 4 2
1
2 0 1 0 1 2 1 0
2
4 1 0 4 2 4 0 4
§
3
命令生成
使用
MATLAB
命令生成矩阵一般使用下面的命令
1
命令
linspace
,它有两个格式:
a1=linspace(1,100)
%
生成一个从
1
到
100
的有
100
个元素的向量
a2=linspace(0,1)
%
仍然是有
100
个元素但是是从
0
到
1
的向量
a3=linspace(0,
-
1) %
请与上一个向量进行比较
上面是第一种格式
linspace(a,b)
,
它是将
a
到
b
等分成
100
份形成的向量。
第二种
格式
linspace(a,b,n)
中的
n
为一个正整数,
表示是从
a
到
b
等分成
n
份后形成的
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Matlab:matlab实现循环卷积计算(矩阵法)
2018-05-17 16:54:00clear clc %输入基本变量x1,x2,L. a=input('x1='); b=input('x2='); L=input('L='); A=zeros(L,1); B=zeros(L,1); [a1m,a1n]=size(a); ...%定义最基础的x1,x2 while(k==1) A(i,1)=a(1,i); i=i...Matlab:matlab实现循环卷积计算(矩阵法)
目录
matlab实现循环卷积计算
实现代码
clear clc %输入基本变量x1,x2,L. a=input('x1='); b=input('x2='); L=input('L='); A=zeros(L,1); B=zeros(L,1); [a1m,a1n]=size(a); [b1m,b1n]=size(b); i=1; k=1; %定义最基础的x1,x2 while(k==1) A(i,1)=a(1,i); i=i+1; if i>a1n k=0; end end i=1; k=1; while(k==1) B(i,1)=b(1,i); i=i+1; if i>b1n k=0; end end i=2; j=L; k=1; x=zeros(L,L); x(1,1)=A(1,1); %实现L点循环卷积矩阵的第一行 while(k==1) x(1,i)=A(j,1); i=i+1; j=j-1; if(j==1) k=0; end end i=1; j=L; k=1; a=zeros(1,L); %实现x的L点循环卷积矩阵 %将第一行以后的各行向右循环移一位 while(k==1) c=x(i,:); a(1)=c(L); a(2:L)=c(1:L-1); x(i+1,:)=a; i=i+1; if i==L k=0; end end y=x*B; figure grid on stem(y)
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matlab循环显示多张图片_循环移位可视化理解
2020-12-04 06:38:19循环矩阵形式对于循环矩阵来说,最amazing的性质如下:对于输入图像来说,其实际是二维的,但在公式中对于输入 的定义往往是一个一维列向量。应理解为将图像逐元素由二维拉为一维,得到循环矩阵的第一行,之后再进行...目前基于相关滤波的visual tracking算法,由于循环矩阵和FFT的使用,使得算法速度大大加快。循环矩阵,即除第一行元素之外,其他行都是由第一行元素进行循环移位得到的。
循环矩阵形式 对于循环矩阵来说,最amazing的性质如下:
对于输入图像来说,其实际是二维的,但在公式中对于输入
实际中图像的循环移位并不是真正存在的,只是一种假设。有了这个假设,才能利用循环矩阵的性质,将相关操作转换为频域的卷积操作,以达到减少计算量,提升跟踪速度的效果。的定义往往是一个一维列向量。应理解为将图像逐元素由二维拉为一维,得到循环矩阵的第一行,之后再进行一维的循环移位得到循环矩阵。需要注意的是,
为了理解循环移位,个人做了matlab小程序,非常简单,加深了理解。
程序主要思路即将输入的二维图像按行拉成一维之后,再进行循环移位,最后再拼凑成二维,最后imshow可视化。效果如下图:
Figure1 循环移位可视化效果 理解了循环移位,再去看BACF,应该会更好理解。
代码如下(写得像小学生,欢迎指教,哈哈哈!!!):
clear;clc; close all; %% % I = [1 2 3 4; % 5 6 7 8; % 9 10 11 12]; % I_t = I'; % u=1; %% % 读入图像 I = imread('xiaoxin.JPG'); I = rgb2gray(I); imshow(I) I_t = I'; %% % 输入移位位数 u = 15000; %% % 拉成一维向量 [h,w] = size(I_t); T = h*w; v = I_t(:); % 循环移位 v_c(u+1:T) = v(1:T-u); v_c(1:u) = v(T-u+1:T); % 转换成矩阵 R = zeros(w,h); for i = 1:w R(i,1:h) = v_c(1+h*(i-1):h*i); end R = uint8(R); % imwrite(R,'E:trackingnotesxiaoxin2.JPG'); %% % 显示结果 imshow(I),title('original image'); figure; imshow(R),title('circulated image');
附上测试的图片(choudidi蜡笔小新,腮帮子真大)
参考文献:
[1] J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, and J. Batista. Highspeed tracking with kernelized correlation filters. PAMI, 37(3):583–596, 2015. 1, 2, 5
[2] Hamed Kiani Galoogahi, Ashton Fagg, and Simon Lucey. Learning background-aware correlation filters for visual tracking. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pages 1135–1143, 2017.
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