如何理解matlab函數(shù)，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

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PadSize函數(shù)

貼下 matlab源代碼

function [pad_ul, pad_lr] = PadSize(offsets,op_type)

if isempty(offsets)
    pad_ul = zeros(1,2);
    pad_lr = zeros(1,2);

else
    num_dims = size(offsets{1},2); //求出最大維數(shù)
    for k = 2:length(offsets)
        num_dims = max(num_dims, size(offsets{k},2));
    end
    for k = 1:length(offsets)  //建立大矩陣
        offsets{k} = [offsets{k} zeros(size(offsets{k},1),...
                                       num_dims - size(offsets{k},2))];
    end
    
    pad_ul = zeros(1,num_dims);
    pad_lr = zeros(1,num_dims);
    
    for k = 1:length(offsets) //找出矩陣中的最小值
        offsets_k = offsets{k};
        if ~isempty(offsets_k)
            pad_ul = pad_ul + max(0, -min(offsets_k,[],1));
            pad_lr = pad_lr + max(0, max(offsets_k,[],1));
        end
    end
    
    if strcmp(op_type,'erode')
        % Swap
        tmp = pad_ul;
        pad_ul = pad_lr;
        pad_lr = tmp;
    end
end

輸入：offsets是 1*6 cell

<7x2 double>  <5*2 double>  <7x2 double>  <5*2 double>  <5*2 double>  <5*2 double>

max(offsets_k,[],1)   offsets_k是5*2的矩陣-

2 -2
-1 -1
0 0
1 1
2 2

貼個詳細的解釋：http://blog.sina.com.cn/s/blog_505018ce0101976j.html

細說MATLAB中的MAX函數(shù) 
一：MAX函數(shù)的幾種形式 
(1)max(a) (2)max(a,b) (3)max(a,[],dim) (4)[C,I]=max(a) (5)[C,I]=max(a,[],dim) 
二：舉例說明函數(shù)意思 
(1)max(a) 
如果a是一個矩陣，比如a=[1,2,3;4,5,6]，max(a)的意思就是找出矩陣每列的最大值， 本例中：max(a)=[4,5,6] 
(2)max(a,b) 
如果a和b都是大于1維的矩陣，那么要求a和b的行列的維數(shù)都要相等，函數(shù)的結果是比較a和b中每個元素的大小，比如： 
a=[1,2,3;4,5,6]      b=[4,5,6;7,8,3] max(a,b)=[4,5,6;7,8,6] 另外，如果a和b中至少有一個是常數(shù)，也是可以的。比如：       a=[1,2,3;4,5,6]         b=3        c=5 
      max(a,b)=[3,3,3;4,5,6]  相信大家看了例子都明白了函數(shù)的意思了吧       max(b,c)=5 
(3)max(a,[],dim) 
這個函數(shù)的意思是針對于2維矩陣的，dim是英文字母dimension的縮寫，意思是維數(shù)。 當dim=1時，比較的a矩陣的行，也就是和max（a）的效果是一樣的；當dim2時，比較的是a矩陣的行。下面舉個例子： 
a=[1,2,3;4,5,6]       max(a)=max(a,[],1)=[4,5,6]    比較的第一行和第二行的值                    max(a,[],2)=[3,6]
(4)[C,I]=max(a) 
C表示的是矩陣a每列的最大值，I表示的是每個最大值對應的下標： 下面舉例說明： 
還是剛才那個例子：a=[1,2,3;4,5,6]          [C,I]=max(a) 
結果顯示的是C=[4,5,6]       I=[2,2,2]   返回的是最大值對應的行號。 
(5)[C,I]=max(a,[],dim) 
同理：如果dim=1時，其結果和[c,i]=max(a)是一樣的。 當dim=2時，同樣上面的矩陣a，我們運行一下： 
[c,i]=max(a,[],2)     結果是：c=[3,6]   i=[3,3]    i返回的是矩陣a的列號。

ndims()函數(shù)

ndims(A)返回結果實際上等于length(size(A))。

通俗一點講，數(shù)組維度就是數(shù)組具有的方向。比如普通的二維數(shù)組，數(shù)組具有行方向和列方向，就是說數(shù)組具有兩個方向，是一個二維數(shù)組。MATLAB中還可以創(chuàng)建三維甚至更高維的數(shù)組。

對于空數(shù)組、標量和一維數(shù)組，MATLAB還是當作普通二維數(shù)組對待的，因此它們都至少具有兩個維度（至少具有行和列的方向）。特別地，用空白方括號產生的空數(shù)組是當作二維數(shù)組對待的，但在高維數(shù)組中也有空數(shù)組的概念，這時候的空數(shù)組可以是只在任意一個維度上尺寸等于零的數(shù)組，相應地，此時的空數(shù)組就具有多個維度了。

MATLAB中計算數(shù)組維度可以用函數(shù)ndims。

ndims(A)返回結果實際上等于length(size(A))。

【例3-13】數(shù)組維度。

解：輸入命令后其運行結果如下：
         >> B=2
         B =
              2
         >> ndims(B)
         ans =
              2
         >> c=1:5
         c =
              1     2     3     4     5
         >> ndims(c)
         ans =
              2

通過例3-13可以看到，一般的非多維數(shù)組，在MATLAB中都是當作二維數(shù)組處理的。

在貼一個函數(shù)：鏈接http://blog.sina.com.cn/s/blog_83057b2401012rxj.html

function :填充圖像或填充數(shù)組

use:

B = padarray(A,padsize,padval,direction)
  A為輸入圖像，B為填充后的圖像，padsize給出了給出了填充的行數(shù)和列數(shù)，通常用[r c]來表示。padval和direction分別表示填充方法和方向。它們的具體值和描述如下：
padval：'symmetric'表示圖像大小通過圍繞邊界進行鏡像反射來擴展；
       
'replicate'表示圖像大小通過復制外邊界中的值來擴展；
       
'circular'圖像大小通過將圖像看成是一個二維周期函數(shù)的一個周期來進行擴展。
  direction：'pre'表示在每一維的第一個元素前填充；
        'post'表示在每一維的最后一個元素后填充；
        'both'表示在每一維的第一個元素前和最后一個元素后填充，此項為默認值。
  若參量中不包括direction，則默認值為'both'。若參量中不包含padval，則默認用零來填充。若參量中不包括任何參數(shù)，則默認填充為零且方向為'both'。在計算結束時，圖像會被修剪成原始大小。

[a, method, padSize, padVal, direction] = ParseInputs(varargin{:});

if isempty(a),% treat empty matrix similar for any method

   if strcmp(direction,'both')
      sizeB = size(a) + 2*padSize;
   else
      sizeB = size(a) + padSize;
   end

   b = mkconstarray(class(a), padVal, sizeB);
   
else
  switch method
    case 'constant'
        b = ConstantPad(a, padSize, padVal, direction);//作用是：
        
    case 'circular'
        b = CircularPad(a, padSize, direction);
  
    case 'symmetric'
        b = SymmetricPad(a, padSize, direction);
        
    case 'replicate'
        b = ReplicatePad(a, padSize, direction);
  end      
end

if (islogical(a))
    b = logical(b);
end

function b = ConstantPad(a, padSize, padVal, direction)

numDims = numel(padSize);

% Form index vectors to subsasgn input array into output array.
% Also compute the size of the output array.
idx   = cell(1,numDims);
sizeB = zeros(1,numDims);
for k = 1:numDims
    M = size(a,k);
    switch direction
        case 'pre'
            idx{k}   = (1:M) + padSize(k);
            sizeB(k) = M + padSize(k);
           
        case 'post'
            idx{k}   = 1:M;
            sizeB(k) = M + padSize(k);
           
        case 'both'
            idx{k}   = (1:M) + padSize(k);
            sizeB(k) = M + 2*padSize(k);
    end
end

% Initialize output array with the padding value.  Make sure the
% output array is the same type as the input.
b         = mkconstarray(class(a), padVal, sizeB);
b(idx{:}) = a;

看完上述內容，你們掌握如何理解matlab函數(shù)的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

文章題目：如何理解matlab函數(shù)
網站URL：http://aaarwkj.com/article0/igdcoo.html

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