3

我有一个大小为 NxM 的矩阵，并想创建一个大小为 N/2 x M 的复数矩阵，其中实数是矩阵的左侧，复数部分是右侧。

我想出了这个：

auto complexmatrix= Shapes.block(0,0,Shapes.rows(),data.cols()) * std::complex<float>(1,0) +
    Shapes.block(0,data.cols(),Shapes.rows(),data.cols())*std::complex<float>(0,1);
std::cout << complexmatrix<< std::endl;

这可以优化还是有更好的方法来创建复杂的矩阵。

总而言之，代码最终是这样的。感觉就像我从 Eigen 中遗漏了一些东西。目标是转换为复杂符号并从每一行中减去逐行平均值。

//Complex notation and Substracting Mean.
Eigen::MatrixXcf X = Shapes.block(0,0,Shapes.rows(),data.cols()) * std::complex<float>(0,1) +
    Shapes.block(0,data.cols(),Shapes.rows(),data.cols())*std::complex<float>(1,0);
Eigen::VectorXcf Mean = X.rowwise().mean();
std::complex<float> *m_ptr = Mean.data();
for(n=0;n<Mean.rows();++n)
    X.row(n) = X.row(n).array() - *m_ptr++;
4

1 回答 1

4

这是一个更简单的代码版本，可以更好地使用 Eigen：

int cols = 100;
int rows = 100;
MatrixXf Shapes(rows, 2*cols);
MatrixXcf X(rows, cols);
X.real() = Shapes.leftCols(cols);
X.imag() = Shapes.rightCols(cols);
X.array().colwise() -= X.rowwise().mean().array();
于 2013-01-28T22:30:39.350 回答