Matlab矩陣簡單工作

假設我們有以下代碼來計算各向同性天線的方向性。

ThDeg = 0:5:180; 
dtheta = 5*pi/180; 
dphi = 5*pi/180; 
Th = ThDeg*pi/180; 

% the above are the angles at which the following matrix is acquired in practical case. In this case we take a matrix of all ones. 

U_iso = ones(72, 37); % our matrix assumed 

omega_iso = 0; 
for i = 1:72 
    for j=1:37 
     omega_iso = omega_iso + U_iso(i,j)*sin(Th(j))*dphi*dtheta; 
    end 
end 

D_iso = 4*pi/omega_iso

這是正確的代碼，它給出了非常接近1的值，這應該是一個全向天線。它只是一個健全的檢查，所以當我們有72 * 37的實際矩陣時，我們可以確認我們的代碼是正確的。

現在的問題是，在上面的例子中，我們採用了72 * 37的矩陣，並做了我們的積分近似並得到了一個方向性值。

我需要的是計算72 * 37矩陣的每個單元值的方向性。因此，結果將是另一個72 * 37矩陣，顯示每個像元值（在理想情況下爲1）的計算值。因此，對於這個例子，目前我們只將結果作爲方向性的一個值。我們在U_iso矩陣的每個單元格都需要這個值。這會導致72 * 37的矩陣具有相同的值。而且，矩陣中的所有值都與上面代碼的結果相同。

所以你能幫助我嗎？我無法理解如何移動矩陣中的循環。所以它計算每個單元格。

等待回覆。

來源

2010-07-03 adeel

你的意思是U_iso是矩陣的矩陣或什麼？ – kennytm 2010-07-03 19:30:01

沒有它只是一個假設矩陣。通常，這是完美的天線。但是當我進行測量時，實際的天線在其72 * 37矩陣中將具有不同的數字。這實際上是輻射模式。爲了更簡單，使用上面的U_iso。 – adeel 2010-07-03 20:26:48

您可以使用採用相同大小矩陣的「元素」運算符，並對每個矩陣的每個（i，j）元素進行某種操作（例如乘法）。 – rwong 2010-07-03 20:30:38

SinThJ = zeros(72, 37); 

% For each of the 72 x 37 cell, compute sin(Th(j)) 

for j = 1:37 
    SinThJ(:, j) = repmat(sin(Th(j)), 72, 1); 
end 

% Elementwise multiplication 
% This omega_iso becomes a matrix 

omega_iso = U_iso .* SinThJ * dphi * dtheta; 

% This is the integration of the matrix 

omega_iso_sum = sum(sum(omega_iso));

來源

2010-07-03 20:40:03 rwong

很好的答案。您還可以使用sum（omega_iso（:)）快速求和所有元素，而不管數組的維數有多少 – TDevlin 2015-12-10 23:23:48

rwongs答案是最好的矢量化你在之後。否則，回答你關於移動循環的問題。你可以這樣做：

ThDeg = 0:5:180; 
dtheta = 5*pi/180; 
dphi = 5*pi/180; 
Th = ThDeg*pi/180; 

% the above are the angles at which the following matrix is acquired in practical case. In this case we take a matrix of all ones. 

U_iso = ones(72, 37); % our matrix assumed 

omega_iso = zeros(72,37; 
for i = 1:72 
    for j=1:37 
     omega_iso(i,j) = omega_iso(i,j) + U_iso(i,j)*sin(Th(j))*dphi*dtheta; 
    end 
end 

D_iso = 4.*pi./omega_iso

是你做的總和（D_iso（:)），將總結所有的元素，你應該讓你有過什麼。

來源

2015-12-10 23:22:43 TDevlin

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