使用非 NaN 元素在二维数组中插入 NaN 元素。 也可以外推，因为它不使用数据的三角剖分。 Inpaint_nans 提供了几种不同的插值方法，可以在准确性与速度和所需内存之间进行权衡。 目前在 inpaint_nans 中发现的所有方法都基于稀疏线性代数和 PDE 离散化。 本质上，PDE 被求解为与提供的信息一致。

envi做PCA分析遇到NAN异常值处理，保留原始影像的投影信息等原始信息

[catmat]=padconcatenation(a,b,c) 连接不同大小的数组并用 NaN 填充。 a 和 b 是要连接的两个数组（一维或二维），c 必须为 1 垂直串联 ([a;b]) 和 2 用于水平串联 ([ab]) a=rand(3,4) b=rand(5,2) 一 = 0.8423 0.8809 0.7773 0.3531 0.2230 0.9365 0.1575 0.3072 0.4320 0.4889 0.1650 0.9846 乙 = 0.6506 0.8854 0.8269 0.0527 0.4742 0.3516 0.4826 0.2625 0.6184 0.5161 PADab=padconcatenation(a,b,1) PADab = 0.8423 0.8809 0.7773 0.3531 0.2230 0.9365 0.1575 0.3072

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平滑二维数组数据。 忽略 NaN。 函数 matrixOut = smooth2a(matrixIn,Nr,Nc) 此函数使用均值滤波器对 matrixIn 中的数据进行平滑处理大小为 (2*Nr+1)×(2*Nc+1) 的矩形。 基本上，你最终会更换元素“i”是指以“i”为中心的矩形。 任何 NaN 在平均时忽略元素。 如果元素“i”是一个 NaN，那么它将在输出中保留为 NaN。 在矩阵的边缘， 你不能构建一个完整的矩形，尽可能多的矩形使用适合您的矩阵（类似于 Matlab 内置的默认值功能“平滑”）。 “matrixIn”：原始矩阵“Nr”：用于平滑行的点数“Nc”：平滑列的点数。 如果未指定，则 Nc = Nr。 “matrixOut”：原始矩阵的平滑版本 %%%%%%%%% 截图说明： 左图是“锯齿状”906x1024 矩阵的 pcolor（阴影插值，轴相等）。 请注意

包含c8t6与zet6的移植

stm32 RTThread_eth的范例程序。。适合初学者

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此 MATLAB 函数在二维中对矩阵 A 执行中值滤波而*忽略* NaN（基于这里的讨论http://www.mathworks.com/matlabcentral/newsreader/view_thread/251787 )