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  • 今天遇到一个问题,有一个4333*1**complex double 矩阵**,进行相关运算时候,发现matlab运行出不来结果,于是就开始着手解决这个问题,后来参考很多资料,总结了两种方案,比较得出第二种方案更佳:首先思路都是...

    今天遇到一个问题,有一个4333*1的**complex double 矩阵**,进行相关运算时候,发现matlab运行出不来结果,于是就开始着手解决这个问题,后来参考很多资料,总结了两种方案,比较得出第二种方案更佳:

    首先思路都是先将这个变量矩阵保存为.dat的文件,然后下次用到时候再引用出来。用到语句是:

    fid_r=fopen('test_111.dat','w'); %创建文件test_111.dat

    fwrite(fid_r,rc_e,precision); %将rc_e变量写入fid_r,即存入变量test_111.dat中

    fid_r=fopen('test_111.dat','r');%读数据文件

    data_real = fread(fid_r,Nr,precision);%将数据文件test_111.dat写入data_real

    1.一开始为了图省事,我把这个complex矩阵存到一个dat文件中,但是后面在for循环中调用时候,又会运行很慢! 这里面在存储dat文件时候,需要调用一个Des_conv函数,下面会说到。

    2.另一种思路,把complex数据分成实部,虚部存到两个dat文件中,后面for循环用到时候也是先分别调用出来,再用y=data1+j*data2的形式构建原来complex数据。这样效率大大提高了! 当然在存储时候,也用到了Des_conv函数。

    【Des_conv函数】:在size比较大的复数矩阵存储时候,如果直接存储会偶尔出错,并且每运行一次就有一次新结果。将文件A中的矩阵分成4块来转置存储到B中,实现了矩阵的快速存储。附上函数代码:

    function RDS_conv(src,dst,row,column)

    % 实现将文件src中的矩阵分成4块来转置存储到dst中,不必考虑M是否为4的整数倍。

    BYTE = 4;

    precision = 'float32';

    SUB_NUM = 4; % 将矩阵分成4块来处理

    block = fix(column/SUB_NUM); % 向零取整

    reml = rem(column,SUB_NUM); % column/CON_LINE取余

    fs = fopen(src,'r');

    fd = fopen(dst,'w');

    fseek(fs,0,-1);

    fseek(fd,0,-1);

    temp = zeros(row,block);

    for jj = 1 : SUB_NUM

    fseek(fs,0,-1);

    beginN = (jj - 1)*block*BYTE;

    endN = (SUB_NUM - jj)*block*BYTE + reml*BYTE;

    for ii = 1 : row

    fseek(fs,beginN,0);

    kkk = fread(fs,block,precision);

    temp(ii,:) = kkk.';

    fseek(fs,endN,0);

    end

    fwrite(fd,temp,precision);

    end

    if (reml>0)

    temp_rem = zeros(row,reml);

    fseek(fs,0,-1);

    for ii = 1 : row

    fseek(fs,SUB_NUM*block*BYTE,0);

    ggg = fread(fs,reml,precision);

    temp_rem(ii,:) = ggg.';

    end

    fwrite(fd,temp_rem,precision);

    end

    fclose('all');

    disp('end of matrix_rotate')

    最后把整个处理的大致代码附上:

    fid_r=fopen('data_real.dat','r');

    fid_i=fopen('data_image.dat','r');

    /* 中间复数变量RC的计算过程 */

    fwrite(fid_r,real(RC),precision);

    fwrite(fid_i,imag(RC),precision);

    RDS_conv('data_real.dat','data_real_ro.dat',Na,Nr_effect); %分块存储实部

    RDS_conv('data_image.dat','data_image_ro.dat',Na,Nr_effect);%分块存储虚部

    fid_r=fopen('data_real.dat','r');

    fid_i=fopen('data_image.dat','r');

    data_real_range= fread(fid_r,Nr,precision);

    data_image_range = fread(fid_i,Nr,precision);

    data_last=(data_real_range+1i*data_image_range).';

    /* 后面计算过程 */

    当然,这只是我遇到的matlab运行结果慢时候的一种情形解决方案,有其他问题导致运行效率低的同学,也可以参考这篇博文:提高matlab运行效率:https://blog..net/pursh0000/article/details/51314209

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  • 1前言谈谈关于MATLAB的矩阵算数运算。上节仿真结果得到出一个五元一次方程组,而且数据还有复数,这样仿真组人工计算很难完成,那就不得不借助MATLAB强大计算功能。本算例建立.m文件处理数据,可以快速得出多个...

    03715934a2197bcb4ef3942a349deb15.gif

    1前言

    谈谈关于MATLAB的矩阵算数运算。上节仿真结果得到出一个五元一次方程组,而且数据还有复数,这样的仿真组人工计算很难完成,那就不得不借助MATLAB强大的计算功能。本算例建立.m文件处理数据,可以快速得出多个未知变量解。下面介绍介绍矩阵运算与非齐次线性方程组求解。

    aca52bee685caefaee1caa9176e4275c.png2 MATLAB矩阵算术运算

    在这里先纠正一个错误,第一节中“Scope工具栏还原方法”中

    set(gcf,'menubar','figure')重复了两遍,需要将第一条命令改为:

    set(0,'ShowHiddenHandles','On')。

    1、矩阵加减运算

    同型矩阵通过“+”,“-”直接完成运算。

    clcclearA = [1.1 + 0.2i 3.2 - 2.1i;     0.8 - 0.3i 9.3 + 0.6i];B = [1.9 + 0.9i 9.2 - 6.1i;     0.1 - 4.3i 5.3 + 4.6i];C = A + B;D = A - B;vpa(C,5)vpa(D,5)

    运行结果

    882554027328e2aab83f74a06d4a78bb.png

    2、矩阵乘法运算

    矩阵乘法分为直接相乘(A1*B1)和点乘(A.*B),直接相乘要求A矩阵的列数等于B矩阵的行数,点乘是两个同型矩阵对应元素相乘。

    A1 = [1.1 + 0.2i 3.2 - 2.1i 0.6 - 4.4i;0.8 - 0.3i 9.3 + 0.6i 1.4 + 3.1i];B1 = [1.9 + 0.9i 9.2 - 6.1i;0.1 - 4.3i 5.3 + 4.6i;3.1 + 0.4i 5.2 - 1.3i];C1 = A1 * B1;D1 = A .* B;vpa(C1,5)vpa(D1,5)

    运行结果

    5ed7f4f5f325c1b8b86bb624c47df3ad.png

    3、矩阵的除法

    矩阵除法分为左除(A1\B2)、右除(A1/B2)和点除(A1./B3)。左除是求解Ax=b的解、右除是求解xA=b的解、点除表示同型矩阵对应元素相除。

    A1 = [1.1 + 0.2i 3.2 - 2.1i 0.6 - 4.4i;     0.8 - 0.3i 9.3 + 0.6i 1.4 + 3.1i;     2.8 - 0.8i 2.3 + 1.6i 1.9 + 2.1i];B2 = [4 2 7]';B3 = [4 1 3;      2 4 5;      7 3 8]';C2 = A1 \ B2;D2 = A1 / B3; E2 = A1 ./ B3;vpa(C2,5)vpa(D2,5)vpa(E2,5)

    运行结果

    03d2e11b41ad1a1d8bc7266b02dfd83a.png

    其他运算不再举例参考书籍:1.MATLAB.&Simulink开发实例系列丛书 新编MATLAB/Simulink自学一本通2.MATLAB的工程数学应用3非齐次线性方程组求解

    1、非齐次线性方程求解问题

    例:五元一次方程求解,形如Ax=b。

    A1x=B4

    A1 = [1.1 + 0.2i 0 0 0 0.6 - 4.4i;      0 9.3 + 0.6i 0 0 1.4 + 3.1i;      0 0 2.8 - 0.8i 0 1.9 + 2.1i;      0 0 4.6 - 0.2i 0 1.5 + 0.6i;      0 0 0 2.3 + 0.5i 2.3 + 9.2i];B4 = [2 4 1 6 3]';format rationalE3 = A1 \ B4;  vpa(E3,5)

    运行结果

    87a0d00e89d4d4e4fe51edd4555649ba.png

    其他形式不再举例。98e46b05e611b2b8b98ca8ef91874cbd.png8a9d5e309fc8f42ed6a2ac1c1ba2a29e.png

    往期精选

    MATLAB/simulink仿真入门(第一节)

    LLC谐振变换器原理(第一部分)

    LLC谐振变换器原理(第三部分)

    LLC谐振变换器(第五部分)TL431

    1kW LLC谐振参数计算书

    对称半桥LLC工作过程分析

    对称半桥与不对称半桥对比

    end

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  • 学计算功能Abs(x)实数绝对值或复数的幅值floor(x)对x朝-∞方向取整Acos(x)反余弦arcsinxgcd(m,n)求正整数m和n最大公约数acosh(x)反双曲余弦arccoshximag(x)求复数x虚部angle(x)在四象限内求复数x相角lcm(m...

    Abs(x)

    实数的绝对值或复数的幅值

    floor(x)

    x

    -

    ∞方向取整

    Acos(x)

    反余弦

    arcsin

    x

    gcd(m

    n

    )

    求正整数

    m

    n

    的最大公约数

    acosh(x)

    反双曲余弦

    arccosh

    x

    imag(x)

    求复数

    x

    的虚部

    angle(x)

    在四象限内求复数

    x

    的相角

    lcm(m

    n)

    求正整数

    m

    n

    的最小公倍数

    asin(x)

    反正弦

    arcsin

    x

    log(x)

    自然对数(以

    e

    为底数)

    asinh(x)

    反双曲正弦

    arcsinh

    x

    log10(x)

    常用对数(以

    10

    为底数)

    atan(x)

    反正切

    arctan

    x

    real(x)

    求复数

    x

    的实部

    atan2(x,y)

    在四象限内求反正切

    Rem(m

    n)

    求正整数

    m

    n

    m/n

    之余数

    atanh(x)

    反双曲正切

    arctanh

    x

    round(x)

    x

    四舍五入到最接近的整数

    ceil(x)

    x

    +

    ∞方向取整

    sign(x)

    符号函数:求出

    x

    的符号

    conj(x)

    求复数

    x

    的共轭复数

    sin(x)

    正弦

    sin

    x

    cos(x)

    余弦

    cos

    x

    sinh(x)

    反双曲正弦

    sinh

    x

    cosh(x)

    双曲余弦

    cosh

    x

    sqrt(x)

    求实数

    x

    的平方根:

    x

    exp(x)

    指数函数

    xe

    tan(x)

    正切

    tan

    x

    fix(x)

    x

    朝原点方向取整

    tanh(x)

    双曲正切

    tanh

    x

    2

    、常量与变量

    系统的变量命名规则:

    变量名区分字母大小写;

    变量名必须以字母打头,

    其后可以是任

    意字母,

    数字,

    或下划线的组合。

    此外,

    系统内部预先定义了几个有特殊意义和用途的变量,

    见下表:

    特殊的变量、常量

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  • 今天遇到一个问题,有一个4333*1**complex double 矩阵**,进行相关运算时候,发现matlab运行出不来结果,于是就开始着手解决这个问题,后来参考很多资料,总结了两种方案,比较得出第二种方案更佳: 首先思路都...
    	今天遇到一个问题,有一个4333*1的**complex double 矩阵**,进行相关运算时候,发现matlab运行出不来结果,于是就开始着手解决这个问题,后来参考很多资料,总结了两种方案,比较得出第二种方案更佳:
    	首先思路都是先将这个变量矩阵保存为.dat的文件,然后下次用到时候再引用出来。用到语句是:
    	    fid_r=fopen('test_111.dat','w'); %创建文件test_111.dat
    		fwrite(fid_r,rc_e,precision); %将rc_e变量写入fid_r,即存入变量test_111.dat中
    		
    		fid_r=fopen('test_111.dat','r');%读数据文件
    		data_real = fread(fid_r,Nr,precision);%将数据文件test_111.dat写入data_real
    	1.一开始为了图省事,我把这个complex矩阵存到一个dat文件中,但是后面在for循环中调用时候,又会运行很慢! 这里面在存储dat文件时候,需要调用一个Des_conv函数,下面会说到。
    	2.另一种思路,把complex数据分成实部,虚部存到两个dat文件中,后面for循环用到时候也是先分别调用出来,再用y=data1+j*data2的形式构建原来complex数据。这样效率大大提高了! 当然在存储时候,也用到了Des_conv函数。
    	【Des_conv函数】:在size比较大的复数矩阵存储时候,如果直接存储会偶尔出错,并且每运行一次就有一次新结果。将文件A中的矩阵分成4块来转置存储到B中,实现了矩阵的快速存储。附上函数代码:
    
    function RDS_conv(src,dst,row,column)
    % 实现将文件src中的矩阵分成4块来转置存储到dst中,不必考虑M是否为4的整数倍。
    BYTE = 4;
    precision = 'float32';
    SUB_NUM = 4;             % 将矩阵分成4块来处理
    block = fix(column/SUB_NUM);  % 向零取整
    reml = rem(column,SUB_NUM);   % column/CON_LINE取余
    fs = fopen(src,'r');
    fd = fopen(dst,'w');
    fseek(fs,0,-1);
    fseek(fd,0,-1);
    temp = zeros(row,block);
    for jj = 1 : SUB_NUM
        fseek(fs,0,-1);
        beginN = (jj - 1)*block*BYTE;
        endN = (SUB_NUM - jj)*block*BYTE + reml*BYTE;
        for ii = 1 : row
            fseek(fs,beginN,0);
            kkk = fread(fs,block,precision);
            temp(ii,:) = kkk.';
            fseek(fs,endN,0);
        end
        fwrite(fd,temp,precision);    
    end
    if (reml>0)
        temp_rem = zeros(row,reml);
        fseek(fs,0,-1);
        for ii = 1 : row
            fseek(fs,SUB_NUM*block*BYTE,0);
            ggg = fread(fs,reml,precision);
            temp_rem(ii,:) = ggg.';
        end
        fwrite(fd,temp_rem,precision);
    end
    fclose('all');
    disp('end of matrix_rotate')
    

    最后把整个处理的大致代码附上:

    fid_r=fopen('data_real.dat','r');
    fid_i=fopen('data_image.dat','r');
    /*   中间复数变量RC的计算过程   */
    fwrite(fid_r,real(RC),precision);
    fwrite(fid_i,imag(RC),precision);
    RDS_conv('data_real.dat','data_real_ro.dat',Na,Nr_effect); %分块存储实部
    RDS_conv('data_image.dat','data_image_ro.dat',Na,Nr_effect);%分块存储虚部
    
    fid_r=fopen('data_real.dat','r');
    fid_i=fopen('data_image.dat','r');
    data_real_range= fread(fid_r,Nr,precision);
    data_image_range = fread(fid_i,Nr,precision);
    data_last=(data_real_range+1i*data_image_range).';
    
    /*   后面计算过程   */
    
    

    当然,这只是我遇到的matlab运行结果慢时候的一种情形解决方案,有其他问题导致运行效率低的同学,也可以参考这篇博文:提高matlab运行效率:https://blog.csdn.net/pursh0000/article/details/51314209

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  • 本章开始,笔者将详细讲解实数和复数矩阵的模(范数)、协方差等运算,并给出函数和测试demo的C代码,以及与matlab计算的结果; 并且,本章也出现了我在编写函数、后期与matlab联调跑数据时候踩到的一个坑,读者稍微...
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    千次阅读 2015-05-09 21:24:01
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    千次阅读 2020-09-28 23:22:15
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