TA的每日心情 | 怒
2019-11-20 15:22 |
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" U$ Y1 R2 T8 Q7 |* h& V& h; k梯度：变化/参考量
; m% I6 `, O6 p9 Y
7 n" A7 @5 Z+ ~+ o 9 ?" _ }; y" J) ?6 F
* M! d4 V( a T
1。如果F是一维矩阵，则FX=gradient（F，H）返回F的一维数值梯度。H是F中相邻两点间的间距。
( `: C0 v7 H3 p. r& V: t, U7 X8 o' J8 f) ]' s
6 z ^; C9 v" q4 K$ |$ g. C
$ D- X# G5 W: w: \& e2。如果F是二维矩阵，返回F的二维数值梯度。- \5 U* r& q* E, B# c
- t* [3 k A- y
[FX，FY]=gradient(F,HX,HY)。HX，HY参数表示各方向相邻两点的距离。5 y8 A. W7 ]4 t8 t( j
& h8 r$ P& H" r : i* n. i( E1 a5 _6 l8 y, H7 m
5 n4 [) e. x2 f7 W& G1 a" c3。如果F是三维矩阵，返回F的三维数值梯度。
# E3 ^/ d$ G3 C V+ X3 o& ]' K6 O" a/ b
[FX，FY，FZ]=gradient(F,HX,HY,HZ)。" ?' a7 Z. n! X8 ?; B$ ?; ^* ]
8 `# u6 P! c- J/ BHX，HY，HZ参数表示各方向相邻两点的距离。. u/ C' ? Z. ]+ }1 q$ n4 }
* w5 ^4 ~0 T# R1 i9 U, l% L2 C3 n5 o: k
例：
, q' o( W; S1 S, o' v: |0 o2 U" b) B>> x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0]1 J; s" o! m9 k7 d# X
x =# s$ g3 ^, l# [
6 9 3 4 0# Z j/ A, e5 r+ g6 A
5 4 1 2 5
5 o$ D. Q2 S* V6 d( t 6 7 7 8 0
# g8 d4 r8 r' Z1 ~ |! u9 t 7 8 9 10 0
- W7 P) G6 u9 X% f' G0 ~>> [Fx,Fy]=gradient(x)( `( c& K9 _ P, \
Fx =6 j- M3 y" a: j8 j5 W, V& i+ L8 Z
3.0000 -1.5000 -2.5000 -1.5000 -4.00007 E; C6 z* R4 N" Q8 G* h
-1.0000 -2.0000 -1.0000 2.0000 3.0000- p# f8 H; ~# G* ~$ }9 w
1.0000 0.5000 0.5000 -3.5000 -8.0000
3 R0 ?* Q$ h% h/ [. Y1.0000 1.0000 1.0000 -4.5000 -10.0000, h" H; U5 A8 Q Q& V# T
$ M& B1 \1 w' y4 U4 Z2 A* C: r
Fy =4 j- U( z+ `, Z2 G/ V% B+ ~' ^) A
-1.0000 -5.0000 -2.0000 -2.0000 5.0000
) e$ x! T, K2 ~* ]; @ 0 -1.0000 2.0000 2.0000 0
6 c& N* `8 x+ o% H, b% h1.0000 2.0000 4.0000 4.0000 -2.5000! E2 E, a- b8 `7 @+ d
1.0000 1.0000 2.0000 2.0000 0
; ]7 l/ p5 U' m8 o p2 d, ]0 E) m4 [+ B# e. [
gradient()是求数值梯度函数的命令。[Fx,Fy]=gradient(x)，其中Fx为其水平方向上的梯度，Fy为其垂直方向上的梯度，Fx的第一列元素为原矩阵第二列与第一列元素之差，Fx的第二列元素为原矩阵第三列与第一列元素之差除以2，以此类推：Fx(i,j)=(F(i,j+1)-F(i,j-1))/2。最后一列则为最后两列之差。同理，可以得到Fy。 |
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发表于 2020-3-21 13:40
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