MATLAB矩阵变换技巧大揭秘！

MATLAB矩阵变换技巧大揭秘！

引用

CSDN

等

9

来源

1.

https://m.blog.csdn.net/u012114900/article/details/144719910

2.

https://m.blog.csdn.net/Yuanlv_Bunny/article/details/116203568

3.

https://m.blog.csdn.net/weixin_32972053/article/details/115929482

4.

https://m.blog.csdn.net/xiamenglei/article/details/77587422

5.

https://m.baidu.com/from=1088809e/bd_page_type=1/ssid=0/uid=0/pu=usm%400%2Csz%401320_220%2Cta%40iphone___24_69.0/baiduid=D9C2F5586DE3CD9C3B41B908315BA2BA/w=0_10_/t=iphone/l=1/tc?ref=www_iphone&lid=11609241717545013956&order=1&fm=alop&isAtom=1&clk_info=%7B%22tplname%22%3A%22lego_tpl%7C13237%22%2C%22srcid%22%3A1529%2C%22jumpType%22%3A%22%22%2C%22urlsign%22%3A%227869889114907591552%22%7D&is_baidu=0&dict=-1&tj=lego_tpl_1_0_10_l1&wd=&eqid=a11c4fd56dea92c4100000036613c6af&w_qd=IlPT2AEptyoA_yimJVOcUTc5xg0WLOukJxuZQGBX0TPuz-vlraWtUAQsFWafBSfJVZylb_&bdver=2_1&tcplug=1&sec=37714&di=ad861d6f75403f84&bdenc=1&nsrc=bE1eyj%2FPZdJHimi%2BXbg4vJ8mfpSyshW3mEkarqlPRFNVWahZne6DehjXWE5g922S8JeZC%2BagqIxGHVLmB2thflbE%2B%2BOJRmKykFrJy3v31MUw%2BXR1Si95uzuH3eu4uJY6

6.

https://m.blog.csdn.net/qq_41978139/article/details/100009334

7.

https://m.blog.csdn.net/qq_46450354/article/details/127560178

8.

https://so.csdn.net/so/search?f=&from_code=app_blog_art&from_tracking_code=tag_word&l=&o=vip&q=%E6%95%B0%E7%BB%84%E9%87%8D%E6%9E%84&s=&t=all&viparticle=

9.

https://www.dovov.com/matlabmatrix-5.html

在科学计算和工程领域，MATLAB以其强大的矩阵运算能力而广受欢迎。无论是数据处理、图像分析还是信号处理，矩阵变换都是其中不可或缺的基础操作。本文将从基础到高级，为您详细讲解MATLAB中常用的矩阵变换技巧。

矩阵转置

矩阵转置是最基本的矩阵变换操作之一。在MATLAB中，可以使用transpose函数或单引号'来实现矩阵的转置。

A = [1 2; 3 4];
B = transpose(A);
C = A';
disp(B);
disp(C);

输出结果：

     1     3
     2     4
     1     3
     2     4

矩阵旋转

rot90函数可以将矩阵逆时针旋转90度。如果需要旋转其他角度，可以通过设置第二个参数来实现。

A = [1 2; 3 4];
B = rot90(A);
C = rot90(A, 2); % 旋转180度
D = rot90(A, 3); % 旋转270度
disp(B);
disp(C);
disp(D);

输出结果：

     2     4
     1     3
     4     3
     2     1
     3     1
     4     2

矩阵翻转

flip函数可以实现矩阵的上下翻转或左右翻转。fliplr和flipud分别是左右翻转和上下翻转的专用函数。

A = [1 2; 3 4];
B = flip(A);
C = fliplr(A);
D = flipud(A);
disp(B);
disp(C);
disp(D);

输出结果：

     3     4
     1     2
     2     1
     4     3
     3     4
     1     2

reshape函数

reshape函数可以改变矩阵的维度，但保持元素总数不变。这对于数据重构和多维数据分析非常有用。

A = 1:12;
B = reshape(A, 4, 3);
disp(B);

输出结果：

     1     5     9
     2     6    10
     3     7    11
     4     8    12

permute函数

permute函数用于重排多维数组的维度顺序。这对于处理高维数据（如图像或信号）非常有用。

A = reshape(1:24, [2, 3, 4]);
B = permute(A, [3, 1, 2]);
disp(size(A));
disp(size(B));

输出结果：

     2     3     4
     4     2     3

在信号处理中，快速傅里叶变换（FFT）和逆快速傅里叶变换（IFFT）是常用的技术。这些变换通常需要对数据进行适当的矩阵变换。

% 生成一个简单的信号
Fs = 100; % 采样频率
t = 0:1/Fs:1-1/Fs;
f = 5; % 信号频率
x = sin(2*pi*f*t);

% 添加一些噪声
x = x + 0.5*randn(size(t));

% 使用FFT进行频域分析
N = length(x);
X = fft(x);
X_mag = abs(X/N);
frequencies = (0:N-1)*(Fs/N);

% 绘制频域图
figure;
plot(frequencies, X_mag);
title('Frequency domain representation');
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude');

在这个例子中，FFT将时间域信号转换为频域表示，这需要对数据进行适当的矩阵变换。通过观察频域图，我们可以清晰地看到信号的频率成分。

通过以上介绍，相信您已经掌握了MATLAB中常用的矩阵变换技巧。这些技巧在数据处理、图像分析和信号处理等领域都有广泛的应用。建议您多加练习，结合实际问题进行实践，以更好地掌握这些技能。