matlab矩阵求和函数代码Matlab 中 TRCA 的两种实现方法的比较 SSVEP 识别中使用的最先进算法之一是任务相关组件分析 (TRCA)。 这里我比较了 Matlab 中 TRCA 的两种实现方法。 一个是由 Masaki Nakanishi 在 . 基于这个版本（参见trca.m），我提出了一种新的实现方式，计算速度更快，参见trca_fast.m。 它们之间的主要区别在于函数 trca() 使用 FOR 循环来计算协方差矩阵，而 trca_fast() 使用矩阵计算来计算协方差矩阵。 我们知道 Matlab 使用矩阵计算比使用 FOR 循环更好地进行计算，trca_fast() 可以更快地进行计算。 使用 FOR 循环： 它计算 FOR 循环（即 S 和 Q）中任意两次试验之间的协方差矩阵的总和，如以下代码所示： % eeg : Input eeg data % (# of channels, Data length [sample], # of trials) for trial_i = 1:1:num_trials-1 x1 = squeeze(eeg(:,:,tr

矩阵求逆的代码，只能用于三阶矩阵 ，c#语法

该资源详细描述了OMP代码的matlab程序和c语言程序（矩阵的求逆采用LU分解法），并且对两者结果进行了比较，恢复的信号可以精确到小数点5位，误差非常小，测量矩阵采用随机高斯矩阵，程序里面还有matlab和c语言版对文件的操作，并且有非常清晰的注释，对理解OMP算法有非常大的帮助！

发现java3d中就有matrix操作的包，还是java写的;整个包也不大 源码：https://java3d.dev.java.net/binary-builds.html 搜下vecmath即可

矩阵求行列式的C语言实现，将矩阵化为上三角阵求对角线乘积。

矩阵求秩

二、变换矩阵求逆 方式1： 方式2： 2.4、齐次变换矩阵的运算(续)

VB矩阵求逆

给定一个复方阵 M = A + i*B，它的逆也是复方阵 Z = X + i*Y，其中 A、B 和 X、Y 都是实数矩阵。 发现M^-1 = Z 或(A + i*B)^-1 = (A + B*A^-1*B)^-1 - i*(B + A*B^-1*A)^-1 前提是那些涉及反演的矩阵必须是非奇异的。

支持任意阶的复数矩阵求逆，a是复数矩阵的实属部分，b是虚数部分，c、d分别是输出实属和虚数部分