在 MATLAB 中获取任何 ND 矩阵，并使用 fDim.m 将其展平为 N x 大小（ND,dim）二维矩阵。 在多维矩阵上编写复杂操作时，这通常是必要的。 还希望在展平后，保留的维度具有正确的顺序。 这对于矢量处理尤其重要。 一旦展平，并对二维​​矩阵执行了操作，通常需要将二维矩阵转换回原始多维矩阵。 这可以使用 eDim.m 执行。 有关使用各种矩阵大小和维度的测试用例，请参阅 multiDimDemo.m。 例子： 给定一个多维向量： >> vector_1 = rand(3,3,3,4,5,3); 将其展平为二维矩阵，保留对应于正确 xyz 顺序的第 3 维： >> [vector_1_f, fSeq] = fDim(vector_1,3); 将扁平矩阵转换回它的原始多维形式，仍然保留正确的 xyz 顺序： >> vector_1_e = eDim(vector_

该文件用于二维矩阵傅里叶变换 实现了同时提取位置、频率信息 信号矩阵的行代表信号幅度随距离变换的情况 信号矩阵的列代表信号幅度随时间变换的情况 调用fft函数实现对列进行傅里叶变换。 同时绘制出幅值-频率-距离的瀑布图

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5、三维镜像（对称）变换 标准的三维空间对称变换是相对于坐标平面进行的。 对X0Y平面的对称变换,其变换矩阵为： 对Y0Z平面的对称变换,其变换矩阵为： 对X0Z平面的对称变换,其变换矩阵为：

使用基于朴素贝叶斯的机器学习的 3 类问题的一维矩阵分类。 它还包含一个基于矩阵的示例，用于输入大小为 12 和 3 个特征的样本

使用基于隐马尔可夫模型的机器学习对 3 类问题进行一维矩阵分类。 它还包含一个基于矩阵的示例，输入样本的大小为 15 和 3 个特征 https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/HMM/hmm.html https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/HMM.zip 需要工具箱Matlab 的隐马尔可夫模型 (HMM) 工具箱由凯文墨菲撰写，1998 年。 最后更新：2005 年 6 月 8 日。 在 MIT 许可下分发 该工具箱支持对具有离散输出 (dhmm's)、高斯输出 (ghmm's) 或高斯输出混合 (mhmm's) 的 HMM 进行推理和学习。 高斯分布可以是完整的、对角线的或球面的（各向同性的）。 它还支持离散输入，如 POMDP。 推理例程支持过滤、平滑和固定滞后平滑。

n维矩阵乘法报告，帮助大家在临近期末时做课程设计报告，这是每个大学生的一大难题

[y] = normalize_column(x) 输入 ： x : 二维实/复值矩阵输出 ： y : 归一化矩阵，使得 y 的每一列都是单位长度

可以进行任意维矩阵求逆，求逆的精确能到小数后六位。

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。