托普利兹
托普利兹矩阵
描述
例子
创建对称托普利兹矩阵
创建非对称托普利兹矩阵
创建一个非对称托普利兹矩阵与一个指定的列和行向量。因为第一列和行向量的元素不匹配,托普利兹
问题一个警告和使用对角元素的列。
c = (1 2 3 4);r = (4 5 6);托普利兹(c, r)
警告:第一个元素的输入列不匹配第一个元素的输入行。列赢得对角冲突。
ans =4×31 5 6 2 5 4 3 2 1 3 2
创建一个托普利兹矩阵与复杂的行和列向量。
c =(1 + 3我2-5i 1 + 3];r = (1 + 3 i 3-1i 1-2i);T =托普利兹(c, r)
T =3×3复杂1.0000 + 3.0000我3.0000 - 1.0000 -1.0000 - 2.0000 2.0000 - 5.0000我1.0000 + 3.0000 3.0000 - 1.0000 -1.0000 2.0000 - 5.0000 + 3.0000我1.0000 + 3.0000
创建循环矩阵使用托普利兹
函数
您可以创建使用循环矩阵托普利兹
。循环矩阵是循环卷积等应用程序中使用。
创建一个循环矩阵的向量v
使用托普利兹。
v = [9 1 3 2];托普利兹([v (1) fliplr (v(2:结束))),v)
ans =4×49 1 3 2 2 9 1 3 3 2 9 1 1 3 2 9
执行离散时间循环卷积用托普利兹
形成了循环卷积矩阵。
定义周期性输入x
和系统响应h
。
x = [1 8 3 2 5];h = (3 5 2 4 1);
列向量形式c
创建一个循环矩阵长度(c) = (h)
。
c = [x (1) fliplr (x (end-length (h) + 2:结束)))
c =1×51 2 3 5 8
形式的行向量r
从x
。
r = x;
卷积矩阵形式xConv
使用托普利兹
。找到卷积使用h * xConv
。
xConv =托普利兹(c, r)
xConv =5×51 8 3 2 5 5 1 8 3 2 2 5 1 8 3 3 2 5 1 8 8 3 2 5 1
h * xConv
ans =1×552 50 73 46 64
如果你有信号处理工具箱™,你可以使用cconv
(信号处理工具箱)发现循环卷积函数。
离散卷积使用托普利兹
执行离散卷积用托普利兹
形成了卷积的数组。
定义输入x
和系统响应h
。
x = [1 8 3 2 5];h = (3 5 2);
形式r
通过填充x
0。的长度r
卷积长度x + h - 1
。
r = [x 0(1,长度(h) 1)]
r =1×71 8 3 2 5 0 0
列向量形式c
。设置第一个元素x (1)
因为列决定了对角线。垫c
因为长度(c)
必须等于长度(h)
卷积。
c = [x(1) 0(1,长度(h) 1)]
c =1×31 0 0
卷积矩阵形式xConv
使用托普利兹
。然后,找到使用卷积h * xConv
。
xConv =托普利兹(c, r)
xConv =3×71 8 3 2 5 0 0 0 1 8 3 2 5 0 0 0 1 8 3 2 5
h * xConv
ans =1×73 29 51 37 31 29日10
检查结果是正确的conv
。
conv (x, h)
ans =1×73 29 51 37 31 29日10
输入参数
c
- - - - - -托普利兹矩阵的列
标量|向量
托普利兹矩阵的列,指定为一个标量或矢量。如果第一个元素c
和r
不同,托普利兹
使用列元素的对角线。
数据类型:单
|双
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
复数的支持:金宝app是的
r
- - - - - -托普利兹矩阵的行
标量|向量
托普利兹矩阵的行、指定为一个标量或矢量。如果第一个元素c
和r
不同,那么托普利兹
使用列元素的对角线。
数据类型:单
|双
|int8
|int16
|int32
|int64
|uint8
|uint16
|uint32
|uint64
复数的支持:金宝app是的
更多关于
托普利兹矩阵
托普利兹矩阵是一个diagonal-constant矩阵,这意味着所有元素沿对角线有相同的价值。为托普利兹矩阵一个,我们有一个我,我=一个i j结果形式
扩展功能
C / c++代码生成
生成C和c++代码使用MATLAB®编码器™。
线程环境
在后台运行代码使用MATLAB®backgroundPool
与并行计算工具箱™或加速代码ThreadPool
。
这个函数完全支持线程的环境。金宝app有关更多信息,请参见MATLAB函数线程环境中运行。
GPU数组
加速代码运行在一个图形处理单元(GPU)使用并行计算工具箱™。
这个函数完全支持GPU数组。金宝app有关更多信息,请参见运行在GPU MATLAB函数(并行计算工具箱)。
分布式阵列
分区大数组在内存使用并行计算集群的工具箱相结合™。
这个函数完全支持分布式阵列。金宝app有关更多信息,请参见运行MATLAB函数与分布式阵列(并行计算工具箱)。
版本历史
MATLAB命令
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