高效且紧凑的代码，用于在不使用 for 循环的情况下获取 2D 矩阵中每个对角线（或反对角线）的平均值。 适用于大型矩阵，尤其适用于高矩阵或宽矩阵。 请注意，使用 diag() 函数的 for 循环实现可能更快，并且在应用于接近方阵时具有更低的内存要求（特别是如果可以避免缓慢的 mean() 函数）。 但是，如果必须为多个相同大小的矩阵（在循环中）计算跨对角线的均值，则此实现的内联版本通常更快。

输入一个二维矩阵，找出其中所有鞍点。如果矩阵有鞍点，则输出鞍点的信息：行号、列号、值； 如果没有鞍点，则输出“Not found！”。

矩阵转为tif

代码功能：高光谱图像导入matlab预处理，转化为二维矩阵，进行处理，对于初学者应该很有用，可用于遗传算法进行波段选择。思路可看https://blog.csdn.net/obsession54666/article/details/103025780

在MATLAB矩阵运算中，往往需要一种快速找到最大值及其坐标的方法。

双平行均匀线阵下二维矩阵算法DOA估计

需要求多个峰值的二维矩阵如下： figure(); % 总功率谱绘图 surf(MatrixA); 绘图结果： 然后求取峰值位置（需要安装图像处理工具箱）： PeaksMap = imregionalmax(MatrixA); 其得到的结果如下，可以看到是峰值的位置，都被标识为真，其他位置均为假 PeaksMap =   72×19 logical 数组    0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0    0   0   0   0   0   0   0   0   1   0

A星算法找到二维矩阵中的路由典型算法源代码

利用opencv读取图像，并转换成二维矩阵的形式，以方便运算处理,返回类型为标准的二维数组，通过行列索引即可访问对应的像素值

程序功能：从三维数组中提取出任意二维的数据，并保存在新的二维矩阵中，且能所以变换顺序。