有人可以向我解释@(函数句柄)运算符的含义以及使用它的原因吗？

我在Octave中有一个程序有一个循环 - 运行一个带有各种参数的函数,而不是我可以变成矩阵的东西.在每次迭代开始时,我使用打印当前参数disp.

我第一次跑它时有一个很棒的警告,然后我也得到了这些打印件.现在我清理了它们,我不再看到它们了.我的猜测是他们被困在缓冲区中,当程序结束或缓冲区填满时我会看到它们.

有没有办法强制刷新打印缓冲区,以便我可以看到我的打印件？

t = 0 : 0.01 : 2 * pi;
s = sin(t);
c = cos(t);
m = -sin(t);

hold on;
plot(t, s, 'r');
plot(t, c, 'b');
plot(t, m, 'g');
hold off;

legend('', 'cosine', '');

我的绘图中有几条曲线.我想只为其中一些人展示传奇.我该怎么做？

例如,如何在上面的绘图中仅显示余弦曲线的图例？当我调用legend()函数legend('', 'cosine');而不是添加空的第三个参数时,确实从图例中删除了第三个绿线.但这并没有解决我的问题,因为不需要的红线保持可见.

是否可以在for循环中在MATLAB中创建一个字符串数组？

例如,

for i=1:10
Names(i)='Sample Text';
end

我似乎无法这样做.

是否有一个MATLAB命令,允许保存在图图或JPEG或自动两种格式？

我一直在使用Octave和MATLAB进行一些项目,我遇到了一些问题.这个问题为什么/什么时候我更喜欢MATLAB而不是Octave？回答了几个,但还是有一个挥之不去......

我已经阅读了一些帖子/其他来源,比较了Octave和MATLAB的性能,我在标准脚本上运行了一些自己的测试,证实了Octave通常比标准操作的MATLAB慢得多(迭代,当然,这样比较是有意义的).

这一共识似乎也表明,大多数MATLAB的性能提升都归功于它的JIT编译器,它在运行时编译大型循环.这是有道理的,在这些情况下似乎会出现最大的性能差异(例如Mathworks Matlab与Gnu Octave)

我的问题如下:为什么矢量化代码在Octave中运行得更慢？在这种情况下,似乎应该在循环之前留出内存,并且一些本机C/C++循环应该执行操作,这将等同于Octave和MATLAB之间的矢量化代码的性能.另外,这是否具有更广泛的含义,即即使编写代码使得JIT编译器不需要/未使用,Octave可能对复杂操作执行得更差？

我一直在MATLAB文档中追逐这个问题的答案很长一段时间......

例如,在底部

http://www.mathworks.com/help/matlab/matlab_env/changing-the-startup-folder.html

它说

使用startup.m文件指定启动文件夹...

......这显然是荒谬的,因为其他地方的文件说这startup.m可以在所谓的"启动文件夹"中找到.因此,此文件无法指定此文件夹的位置.

等等,这种循环遍及我在文档中找到的所有内容startup.m.

我想知道的是:我可以或者不能以持久的方式自定义"启动文件夹"的位置,如果是这样,这个持久性信息存储在哪里？

我.mat通过scipy.io.loadmat它加载了一个MATLAB 文件,它给了我一个numpy.void对象列表.

有人可以告诉我它们是什么,如何使用它们以及在哪里可以获得一些参考文档？

注意:我将这个问题放在MATLAB和Python标签中,因为我是这些语言中最精通的.但是,我欢迎任何语言的解决方案.

问题序言

我用鱼眼镜头拍了一张照片.此图像由带有一堆方形对象的图案组成.我想用这个图像做的是检测每个方块的质心,然后使用这些点来执行图像的不失真 - 具体来说,我正在寻找正确的失真模型参数.应该注意,并非所有的方块都需要被检测到.只要他们中的绝大多数都是,那就完全没问题......但这不是这篇文章的重点.我已经编写过参数估计算法,但问题是它需要在图像中看起来共线的点.

我想问的基本问题给出了这些要点,将它们组合在一起的最佳方法是什么,以便每个组由水平线或垂直线组成？

我的问题的背景

对于我提出的问题,这并不重要,但如果您想知道我从哪里得到我的数据并进一步理解我提出的问题,请阅读.如果您不感兴趣,那么您可以直接跳到下面的问题设置部分.

我正在处理的图像示例如下所示:

这是一张960 x 960的图像.图像最初的分辨率较高,但我对图像进行二次采样以加快处理时间.如您所见,有一堆方形图案分散在图像中.此外,我计算的质心是关于上面的二次采样图像.

我设置的用于检索质心的管道如下:

1. 执行Canny边缘检测
2. 专注于最小化误报的感兴趣区域.这个感兴趣的区域基本上是没有任何覆盖其中一侧的黑色胶带的正方形.
3. 找到所有截然不同的轮廓

4. 对于每个不同的闭合轮廓......

   一个.执行Harris角点检测

   湾 确定结果是否有4个角点

   C.如果是这样,则该轮廓属于正方形并找到该形状的质心

   d.如果没有,则跳过此形状

5. 将步骤#4中检测到的所有质心放入矩阵中进行进一步检查.

以下是上图中的示例结果.每个检测到的正方形具有四个点,根据它相对于正方形本身的位置进行颜色编码.对于我检测到的每个质心,我会在图像本身的质心处写一个ID.

使用上面的图像,有37个检测到的正方形.

问题设置

假设我有一些图像像素点存储在N x 3矩阵中.前两列是x(水平)和y(垂直)坐标,在图像坐标空间中,y坐标反转,这意味着正向下y移动.第三列是与该点相关联的ID.

下面是一些用MATLAB编写的代码,它采用这些点,将它们绘制到2D网格上,并用矩阵的第三列标记每个点.如果您阅读上述背景,则这些是我上面概述的算法检测到的点.

data = [ 475.  ,  605.75,    1.;
       571.  ,  586.5 ,    2.;
       233.  ,  558.5 ,    3.;
       669.5 ,  562.75,    4.;
       291.25,  546.25,    5.;
       759.  ,  536.25,    6.;
       362.5 ,  531.5 ,    7.;
       448.  ,  513.5 …

我在matlab中心发布了这个,但没有得到任何回复所以我想我会转发到这里.

我最近在Matlab中编写了一个简单的例程,它在for循环中使用FFT; FFT主导了计算.我在mex中编写了相同的例程仅用于实验目的,它调用了FFTW 3.3库.事实证明,对于非常大的数组,matlab例程比mex例程运行得更快(大约快两倍).mex例程使用智慧并执行相同的FFT计算.我也知道matlab使用FFTW,但它们的版本是否可能稍微优化一下？我甚至使用了FFTW_EXHAUSTIVE标志,它对大型数组的速度仍然是MATLAB的两倍.此外,我确保我使用的matlab是单线程的"-singleCompThread"标志,我使用的mex文件不在调试模式.只是好奇,如果是这种情况 - 或者如果有一些优化,matlab正在使用我不知道的引擎盖.谢谢.

这是mex部分:

void class_cg_toeplitz::analysis() {
// This method computes CG iterations using FFTs
    // Check for wisdom
    if(fftw_import_wisdom_from_filename("cd.wis") == 0) {
        mexPrintf("wisdom not loaded.\n");
    } else {
        mexPrintf("wisdom loaded.\n");
    }

    // Set FFTW Plan - use interleaved FFTW
    fftw_plan plan_forward_d_buffer;    
    fftw_plan plan_forward_A_vec;       
    fftw_plan plan_backward_Ad_buffer;
    fftw_complex *A_vec_fft;
    fftw_complex *d_buffer_fft;
    A_vec_fft = fftw_alloc_complex(n);
    d_buffer_fft = fftw_alloc_complex(n);

    // CREATE MASTER PLAN - Do this on an empty vector as creating a plane 
    // with FFTW_MEASURE will erase the …