矩阵可视化，空值不显示颜色

mat = load(data_path);
h=imagesc(mat);%矩阵可视化
set(h,'alphadata',~isnan(mat));

时间序列重采样

time = datenum(time);
maxt = max(time);
mint = min(time);
tsin = timeseries(data,time);%创建时间序列
t = linspace(mint,maxt,length(time)/10);%创建等时间间隔
tsout = resample(tsin,t).data;%重采样
date_time = datestr(t,'yyyy-mm-dd HH:MM:SS.FFF');%时间格式转换
date_time = datetime(date_time);

判断是否为空值

result = isnan(data);
%result为与data形状一样的向量或者矩阵，nan的位置为1，其他位置为0

result = ismissing(data);
%与isnan()一样

插值

%{MATLAB中的插值函数为interp1，其调用格式为：  yi= interp1(x,y,xi,'method')           其中x，y为插值点，yi为在被插值点xi处的插值结果；x,y为向量， 'method'表示采用的插值方法，MATLAB提供的插值方法有几种： 'nearest'是最邻近插值， 'linear'线性插值； 'spline'三次样条插值； 'pchip'立方插值．缺省时表示线性插值注意：所有的插值方法都要求x是单调的，并且xi不能够超过x的范围。
%}
t=sort(rand(1,20));
y=rand(1,20)*10;
t1=min(t):0.01:max(t);y1=interp1(t,y,t1);
subplot(211)
plot(t,y,'r')
subplot(212)
plot(t1,y1)

随机生成0-1矩阵

随机生成m行n列的0-1矩阵，0的概率为0.3

S = rand(m,n) > 0.3;
% 随机生成m行n列的0-1矩阵，0的概率为0.3

FFT变换转换成矩阵相乘

1

x长度为N，为傅里叶变换之后的系数，M<N ( N = 2^nextpow2(M))
则y1=y2。

A = fft(eye(N));
A = A';
A = A(1:M,:);y1 =A*x;
y2 = Af(x,M,N);function y = Af(c, M, N)v = N*ifft(c);y = v(1:M);
end

2

同上，y1=y2

A = N*ifft(eye(N));
A = A(1:M,:);y1 =A*x;
y2 = Af(x,M,N);function y = Af(c, M, N)v = N*ifft(c);y = v(1:M);
end

3

A=B

A = N*ifft(eye(N));
A = A(1:M,:);B = fft(eye(N));
B = B';
B = B(1:M,:)

4

M = length(x),N = 2^nextpow2(M)
两个函数等价

y1 =AT1(x,M,N);
y2 = AT2(x,M,N);function c = AT1(y,M,N)A = fft(eye(N));A = A(1:M,:);A = A.';c = A*y;
endfunction c = AT2(y, M, N)c = fft([y; zeros(N-M, 1)]);
end

5

A = fft(eye(N));
A*A'=N*I

图片保存

printme = @(str) print('-dpdf', sprintf('%s', str));

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