如果我有这样的矩阵：
x = rand(256,144160);
如何将其拆分为256 x 901的较小矩阵？
我尝试了mat2cell(x,256,901)，但我收到了这个错误：
输入参数
D1到D2必须与输入矩阵大小的每个维度相加[256 144160].'
答案 0 :(得分：5)
那是因为你没有正确使用mat2cell。您需要做的是指定您希望如何细分每个维度。第一个维度很好，因为您希望每个矩阵有256行，但对于第二个维度，您需要144160 / 901 = 160个矩阵，每个矩阵有901列。
因此，您需要为每个元素指定160个值为901的向量：
y = mat2cell(x, 256, 901*ones(1,160));
这告诉mat2cell你想要901个矩阵，其中每个矩阵是160列，并且都有256行。这揭示了错误消息所说的内容。它告诉你，你想要分割这个矩阵的方式，你要分割的每个维度都必须加起来与原始矩阵的大小相同。第一个维度设置为256，因此非常明显您希望所有矩阵都有256行。对于列，您必须具有160个矩阵，每个矩阵901列，因此加起来为160 x 901 = 144160。你只指定了901，因此MATLAB抱怨告诉你901 != 144160。
mat2cell的输出创建了一个矩阵的单元格数组，用于访问k th 矩阵，您可以使用y{k}。花括号非常重要。但是，如果我可以推荐某些内容，我就不会使用mat2cell，您应该使用reshape并创建一个3D矩阵，其中每个切片为256 x 901：< / p>
y = reshape(x, 256, 901, []);
使用单元格数组效率非常低，因为它被设计为通用容器。如果您计划进行数值分析，或者如果您想一次访问多个矩阵，请坚持使用纯数字类型。使用reshape的另一个好处是避免了解总共需要160个矩阵的麻烦。这样，您可以将其中一个维度留空（即[]），告诉reshape命令自动确定如何使用矩阵x中给出的元素填充此维度。请注意，我已经明智地完成了第三个维度。换句话说，它会为第三维自动计算160。这里，y(:,:,k)给出k th 矩阵，并且是3D矩阵y的k th 切片。