Question

问题陈述：

我有一个数组M，其中包含m行和n列。数组M填充非零元素。
我还有一个带有t元素的向量n和一个向量omega 使用m元素。
t的元素对应于矩阵M的列。
omega的元素对应于矩阵M的行。

算法目标：

将chi定义为向量t和omega的乘法。 我需要获取一维向量a，其中a的每个元素都是chi的函数。

chi的每个元素都是唯一的（即每个元素都不同）。

使用数学符号，这可以表示为a(chi)

向量a的每个元素对应于M的一个或多个元素。

Matlab代码：

以下是显示如何生成向量t和omega的代码段。矩阵M已预先存在。

[m,n] = size(M);
t = linspace(0,5,n);
omega = linspace(0,628,m);

概念图：

这似乎是一种整合方式（如果这是正确的词），沿着常数chi。

Diagram

参考：

Link to reference

该参考文献中未明确说明该算法。我只希望这种算法的描述方式让人想起计算机科学教科书！

参见图11.5，矩阵M如图11.5（a）所示。目标是找到一种算法将图11.5（a）转换为11.5（b）。

似乎算法是沿着常数chi的一种积分（平均，可能？）。

Answer 1

在我看来reshape是你需要使用的matlab函数。如链接中所述：

B = reshape(A,siz)返回一个n维数组，其元素与A相同，但重新转换为siz，这是一个表示重新整形数组尺寸的向量。

也就是说，创建一个数字为siz的向量m*n，然后说A = reshape(P,siz)，其中P是向量t和ω的乘积;或者说像A = reshape(t*ω,[m*n])之类的话。（我这里没有matlab，或者会运行一个测试，看看我是否有正确的产品。）注意，链接没有显示一个带有一个数字（而不是几个）的示例，在矩阵参数之后{ {1}}，但我希望reshape可能也有效。

Answer 2

您应该为要实现的算法添加伪代码或链接。根据我的理解，我还开发了以下代码：

M = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12]' % easy test M matrix
a = reshape(M, prod(size(M)), 1)    % convert M to vector 'a' with reshape command

[m,n] = size(M);                    % Your sample code
t = linspace(0,5,n);                % Your sample code
omega = linspace(0,628,m);          % Your sample code 

for i=1:length(t)
    for j=1:length(omega)           % Acces a(chi) in the desired order
        chi = length(omega)*(i-1)+j;
        t(i)                        % related t value
        omega(j)                    % related omega value
        a(chi)                      % related a(chi) value
    end
end

正如您所看到的，我还认为reshape（）函数可以解决您的问题。我希望这段代码有帮助，

Answer 3

基本思想是使用两个独立的循环。外部循环超过chi变量值，而内部循环超过i变量值。参考原始问题中的上图，i变量对应于x轴（时间），j变量对应于y轴（频率）。假设chi，i和j变量可以采用任何实数，则bilinear interpolation用于查找与矩阵{{1}中的元素对应的幅度}}。整合只是对M。

元素的平均

以下代码片段概述了使用从2D到1D的光谱折叠将矩阵元素表示为矢量的基本算法。我找不到任何参考，但它是一个适合我的解决方案。

将矩阵的元素表达为向量的算法

3 个答案: