我想将一个小矩阵(例如2x2)中的每个元素与一个大矩阵(例如4x4)中的每个位置的元素一一相乘。
因此,我需要:
1 2 3 4 1 0 3 0
1 0 1 2 3 4 0 0 0 0
0 0 'x' 1 2 3 4 = 1 0 3 0
1 2 3 4 0 0 0 0
小矩阵可以重复使用,直到适合为止,并且乘法是逐元素进行的。我尝试了很多循环,但在MATLAB中感觉不太对,一定有更优美的方法吧?
我想将一个小矩阵(例如2x2)中的每个元素与一个大矩阵(例如4x4)中的每个位置的元素一一相乘。
因此,我需要:
1 2 3 4 1 0 3 0
1 0 1 2 3 4 0 0 0 0
0 0 'x' 1 2 3 4 = 1 0 3 0
1 2 3 4 0 0 0 0
小矩阵可以重复使用,直到适合为止,并且乘法是逐元素进行的。我尝试了很多循环,但在MATLAB中感觉不太对,一定有更优美的方法吧?
一种可能性是使用repmat
,将小矩阵重复多次,直到满足需求:
C = repmat(A,size(B,1)/size(A,1),size(B,2)/size(A,2)).*B
另一种可能性是避免使用repmat
:将大矩阵切割,按第三和第四维度排列各个部分,然后使用bsxfun
进行乘法运算。
[m n] = size(A);
[M N] = size(B);
T = permute(reshape(B,M,n,[]), [2 1 3]);
T = permute(reshape(T,n,m,[],size(T,3)),[2 1 3 4]);
C = cell2mat(squeeze(mat2cell(bsxfun(@times,T,A),m,n,ones(1,M/m),ones(1,N/n))));
这两行T = ...
是进行切割的,由A. Donda提供。
这种方法的好处在于,如果内存不足,可以覆盖B
而不是定义T
,从而节省内存:
[m n] = size(A);
[M N] = size(B);
B = permute(reshape(B,M,n,[]),[2 1 3]);
B = permute(reshape(B,n,m,[],size(B,3)),[2 1 3 4]);
C = cell2mat(squeeze(mat2cell(bsxfun(@times,B,A),m,n,ones(1,M/m),ones(1,N/n))));
blkproc
函数:
>> A = magic(4)
A =
16 2 3 13
5 11 10 8
9 7 6 12
4 14 15 1
>> B = [1 0; 0 0];
>> C = blkproc(A,size(B),@(x) x.*B)
C =
16 0 3 0
0 0 0 0
9 0 6 0
0 0 0 0