① 技术积累_matlab三维矩阵压缩为一维或者二维用squeeze函数
1 1 128的三维矩阵b，而不是一个向量，解决方法是使用squeeze函数。c=squeeze（b）得到的c就是128的列向量
② MATLAB 中怎样初始化一个很大的稀疏矩阵
用sparse命令
既可以从一个数组直接生成矩阵，也可以将现有矩阵中的零压缩掉后存储，节约内存
例如：
>> a=1:10;
>> b=[2 3 4 12 20 7 8 9 10 1];
>> c=[5 6 34 67 12 2 5 7 8 2];
>> A=sparse(a,b,c,20,20);
>> A
A =
(10,1) 2
(1,2) 5
(2,3) 6
(3,4) 34
(6,7) 2
(7,8) 5
(8,9) 7
(9,10) 8
(4,12) 67
(5,20) 12
>> size(A)
ans =
20 20
压缩存储矩阵示例：
A =
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 2 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 3 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 4 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 5 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 6 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 7 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 8 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 9 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 10
>> sparse(A)
ans =
(1,1) 1
(2,2) 2
(3,3) 3
(4,4) 4
(5,5) 5
(6,6) 6
(7,7) 7
(8,8) 8
(9,9) 9
(10,10) 10
③ 用MATLAB将矩阵输出为图像
P=imread('照片.jpg');
imshow(P);%在matlab窗口中显示图像
imwrite(P,'filepath\filename.jpg');%将图像存入硬盘
④ 在MATLAB图像压缩运行时，出现矩阵维度不一致，错误使用-等错，可看图片
最后结果正确，中间红框内书写错误。应为：
lim<x→0>[2ln(1-x/2+x^2/3)+x]/x^2
= lim<x→0>{2ln[1-(x/2-x^2/3)]+x}/x^2
= lim<x→0>{2 [-(x/2-x^2/3) - (1/2)(x/2-x^2/3)^2 -...] + x} / x^2
= lim<x→0>{2 [-x/2 + x^2/3 - (1/2)(x/2)^2 +o(x^2)] + x} / x^2
= lim<x→0>{2 [-1/2 + x/3 - (1/2)(x/4) +o(x^2)] + 1} / x
= lim<x→0>2 [ x/3 - (1/8)x +o(x^2)] / x = 2(1/3 - 1/8)