Matlab矩阵简单工作

假设我们有以下代码来计算各向同性天线的方向性。

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

这是正确的代码，它给出了非常接近1的值，这应该是一个全向天线。它只是一个健全的检查，所以当我们有72 * 37的实际矩阵时，我们可以确认我们的代码是正确的。

现在的问题是，在上面的例子中，我们采用了72 * 37的矩阵，并做了我们的积分近似并得到了一个方向性值。

我需要的是计算72 * 37矩阵的每个单元值的方向性。因此，结果将是另一个72 * 37矩阵，显示每个像元值（在理想情况下为1）的计算值。因此，对于这个例子，目前我们只将结果作为方向性的一个值。我们在U_iso矩阵的每个单元格都需要这个值。这会导致72 * 37的矩阵具有相同的值。而且，矩阵中的所有值都与上面代码的结果相同。

所以你能帮助我吗？我无法理解如何移动矩阵中的循环。所以它计算每个单元格。

等待回复。

来源

2010-07-03 adeel

你的意思是U_iso是矩阵的矩阵或什么？ – kennytm 2010-07-03 19:30:01

没有它只是一个假设矩阵。通常，这是完美的天线。但是当我进行测量时，实际的天线在其72 * 37矩阵中将具有不同的数字。这实际上是辐射模式。为了更简单，使用上面的U_iso。 – adeel 2010-07-03 20:26:48

您可以使用采用相同大小矩阵的“元素”运算符，并对每个矩阵的每个（i，j）元素进行某种操作（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));

来源

2010-07-03 20:40:03 rwong

很好的答案。您还可以使用sum（omega_iso（:)）快速求和所有元素，而不管数组的维数有多少 – TDevlin 2015-12-10 23:23:48

rwongs答案是最好的矢量化你在之后。否则，回答你关于移动循环的问题。你可以这样做：

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

是你做的总和（D_iso（:)），将总结所有的元素，你应该让你有过什么。

来源

2015-12-10 23:22:43 TDevlin

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