Combinación lineal de vectores matlab
output_type.Examplescollapse allCompute Linear Combination of Color Channels Open Live ScriptEste ejemplo muestra cómo crear una imagen en escala de grises calculando la combinación lineal de tres canales de color.Lee una imagen truecolor en el espacio de trabajo.RGB = imread(‘peppers.png’);Crea una matriz de coeficientesM = [0. 30, 0.59, 0.11];Calcular la combinación lineal de los canales RGB utilizando la matriz de coeficientes.gray = imapplymatrix(M, RGB);Mostrar la imagen original y la conversión a escala de grises.imshowpair(RGB,gray,’montage’)Argumentos de entradacollapse allM – Coeficientes de ponderación para cada canal de color q-by-p array numérico
Cómo utilizar la caja de herramientas de procesamiento de imágenes en matlab
especifica la clase de salida de Z.Examplescollapse allEscalar una imagen usando combinaciones lineales Open Live ScriptLeer una imagen en el espacio de trabajo.I = imread(‘cameraman.tif’);Escalar la imagen usando un coeficiente de 1.5 en la combinación lineal.J = imlincomb(1.5,I);Mostrar la imagen original y la imagen procesada.imshow(I)figure
imshow(J)Formar una imagen de diferencia con el valor cero desplazado a 128 Abrir Live ScriptLeer una imagen en el espacio de trabajo.I = imread(‘cameraman.tif’);Crear una copia de la imagen con filtro de paso bajo.J = uint8(filter2(fspecial(‘gaussian’), I));Encontrar la imagen de diferencia y desplazar el valor cero a 128 utilizando una combinación lineal de I y J. K = imlincomb(1,I,-1,J,128); %K(r,c) = I(r,c) – J(r,c) + 128Muestra la imagen de diferencia resultante.imshow(K)Añade dos imágenes y especifica la clase de salida utilizando combinaciones lineales Open Live ScriptLee dos imágenes uint8 en escala de grises en el espacio de trabajo.I = imread(‘rice.png’);
J = imread(‘cameraman.tif’);Agregue las imágenes utilizando una combinación lineal. Especifique la salida como tipo uint16 para evitar truncar el resultado.K = imlincomb(1,I,1,J,’uint16′);Muestre el resultado.imshow(K,[])Comparar métodos para promediar imágenes Abrir el script en vivoEste ejemplo muestra la diferencia entre anidar llamadas y utilizar combinaciones lineales al realizar una serie de operaciones aritméticas sobre las imágenes. Para ilustrar cómo imlincomb realiza todas las operaciones aritméticas antes de truncar el resultado, compare los resultados de calcular el promedio de dos matrices, X e Y, utilizando funciones aritméticas anidadas y utilizando imlincomb.Cree dos matrices.X = uint8([ 255 0 75; 44 225 100]);
Matlab todas las combinaciones de dos vectores
solución.Sistemas sobredeterminadosAbrir Live ScriptEste ejemplo muestra cómo los sistemas sobredeterminados se encuentran a menudo en varios tipos de ajuste de curvas a los datos experimentales.Una cantidad y se mide en varios valores diferentes de tiempo t para producir las siguientes observaciones. Puede introducir los datos y visualizarlos en una tabla con las siguientes afirmaciones.t = [0 .3 .8 1.1 1.6 2.3]’;
Intenta modelar los datos con una función exponencial decrecientey(t)=c1+c2e-t.La ecuación anterior dice que el vector y debe ser aproximado por una combinación lineal de otros dos vectores. Uno es un vector constante que contiene todos los unos y el otro es el vector con componentes exp(-t). Los coeficientes desconocidos, c1 y c2, pueden calcularse haciendo un ajuste por mínimos cuadrados, que minimiza la suma de los cuadrados de las desviaciones de los datos respecto al modelo. Hay seis ecuaciones en dos incógnitas, representadas por una matriz de 6 por 2.E = [ones(size(t)) exp(-t)]E = 6×2
plot(T,Y,’-‘,t,y,’o’)E*c no es exactamente igual a y, pero la diferencia podría ser menor que los errores de medición en los datos originales.Una matriz rectangular A es de rango deficiente si no tiene columnas linealmente independientes. Si A tiene un rango deficiente, la solución por mínimos cuadrados de AX = B no es única. A\B emite una advertencia si A tiene un rango deficiente y produce una solución de mínimos cuadrados. Puede utilizar lsqminnorm para encontrar la solución X que tiene la norma mínima entre todas las soluciones.Sistemas subdeterminadosEste ejemplo muestra cómo la solución de los sistemas subdeterminados no es única. Los sistemas lineales subdeterminados implican más incógnitas que ecuaciones. La operación de división matricial a la izquierda en MATLAB encuentra una solución básica de mínimos cuadrados, que tiene como máximo m componentes no nulos para una matriz de coeficientes m por n.He aquí un pequeño ejemplo aleatorio:R = [6 8 7 3; 3 5 4 1]
Combinaciones de Matlab sin repetición
menos de unas 10.Capacidades ampliadasEntorno basado en hilos Ejecute código en segundo plano utilizando MATLAB® backgroundPool o acelere el código con Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool.Esta función es totalmente compatible con entornos basados en hilos. Para
más información, consulte Ejecutar funciones de MATLAB en un entorno basado en hilos.Matrices GPU Acelere el código ejecutándolo en una unidad de procesamiento gráfico (GPU) mediante Parallel Computing Toolbox™.Esta función es totalmente compatible con las matrices GPU. Para obtener más información, consulte Ejecutar funciones de MATLAB en una GPU (Parallel Computing Toolbox).Historial de versionesIntroducido antes de R2006aVer Alsonchoosek | permute | randperm