TA的每日心情 | 怒
2019-11-20 15:22 |
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签到天数: 2 天 [LV.1]初来乍到
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x
$ M4 ?3 P4 c6 Y$ z, O. v
梯度：变化/参考量
8 K9 |: }8 r: [- Z% k2 n7 O; |) P) ^0 D
( V1 u) T1 a6 h( s5 ]
/ D2 g$ I" z7 O K1。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。
: a) `! p Y7 _( m) V1 B9 T+ K3 k1 V# I- o0 e* A
9 |( Z) t( K% w" ], g& Z& M, L' j' R) i1 }, u2 v9 x9 z
2。如果F是二维矩阵，返回F的二维数值梯度。' K$ W! k- g' c- S- t& M. ?
: B5 h; [' r- J- k[FX，FY]=gradient(F,HX,HY)。HX，HY参数表示各方向相邻两点的距离。. X! Z0 ?, M0 O) @. D- a* b* |
8 j4 |9 d/ d* ]9 t/ z
1 q, W5 p z' \
1 _# w$ @/ j$ P2 W" h7 [6 H4 ^8 Z3。如果F是三维矩阵，返回F的三维数值梯度。
9 f; L1 j6 {2 a. J4 |) N6 G
: [; q7 z: r* k9 x1 D# ?[FX，FY，FZ]=gradient(F,HX,HY,HZ)。
( {9 I- ^; N- L! U1 Q
% N7 K$ L+ ?1 BHX，HY，HZ参数表示各方向相邻两点的距离。
9 B- Q% n, N* d4 W7 c8 j
4 y3 Y5 p \$ v& I* ?9 C
# L/ R2 x7 W3 |) w3 A例：
6 |/ Y5 f9 w, W5 C>> x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0]" J4 W9 O* z$ S; N2 H0 K% @+ H r
x =
6 B9 Y& {8 t$ u0 D8 @ ? 6 9 3 4 0
: G9 s/ k- x* u 5 4 1 2 57 ]- ~, H" M( Z; Q' D( ]7 G$ M6 {( @
6 7 7 8 0
% H$ u9 I" x: u, e 7 8 9 10 0' s7 I# h# w t- m {( j+ ]
>> [Fx,Fy]=gradient(x)
2 t) b9 j& ?9 i! c; ?9 X O) @Fx =, ?+ p9 W2 w0 D- F* @
3.0000 -1.5000 -2.5000 -1.5000 -4.0000$ D# [* T! s, M, o5 b5 a% i
-1.0000 -2.0000 -1.0000 2.0000 3.00008 e- L/ A; R4 Y" |2 j8 |
1.0000 0.5000 0.5000 -3.5000 -8.0000) P1 h% }; e' a! n; H' X* \8 q/ U
1.0000 1.0000 1.0000 -4.5000 -10.0000) `6 G- U1 o/ k4 y
# _) u* z: ^" L1 s) D
Fy =0 r) k, }% v/ N1 a
-1.0000 -5.0000 -2.0000 -2.0000 5.0000
* w. X3 Y+ e- Y. H 0 -1.0000 2.0000 2.0000 00 a; L% J& e ~1 Q$ M; w9 B9 d
1.0000 2.0000 4.0000 4.0000 -2.5000' J% i* h* z7 r& G6 F3 v6 N* v
1.0000 1.0000 2.0000 2.0000 0
6 R% L. ?6 q( F! k$ o, U, z* k6 b
6 p" O, N1 _9 p) X) Z' u/ kgradient()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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