Verfasst am: 06.04.2010, 11:50
Titel: Schleifen in Matrizenfunktionen verwandeln
Hallo Ihr Obermatlabprogrammierer,
ich versuche einen Bayes Algorithmus zusammenzudampfen ... die beiden for Schleifen durchlaufen eine Matrix und berechnen eine Funktionswert, der von der Position in der Matrix abhängt. Gibt es eine Möglichkeit diese Angelegenheit ohne Schleife zu erledigen?
Code:
% Definition der Kovarianzmatrix
K=[1,0;0,1];
% Aufspannen des Zustandsraumes um den Punkt [3,5]
Sx=[1:0.1:5];
Sy=[3:0.1:7];
L=length(Sx);
% Wahrscheinlichkeit über allen Zuständen
p=zeros(L,L);
x = [3.1; 5.5];
% Hilfsgröße die nur einmal berechnet werden solle
inv_K=inv(K);
% ---> Diese for Schleifen würde ich gern in eine Matrixoperation % überführen, da hier normalerweise hunderte von Messpunkten x verarbeitet % werden for(i=1:L) for(j=1:L)
me=[Sx(i);Sy(j)];
% Berechnung der Likelihood basierend auf einer % Normalverteilungsannahme
p(i,j) = exp(-(x-me)'*inv_K*(x-me)/2);
end;
end;
% Normierung
p=1/sqrt((2*pi)^2*det(K))*p;
p=p/sum(sum(p));
also bin mir nicht sicher, ob es besser als Schleifen sind
aber ich glaube so würde es gehen:
Code:
% Definition der Kovarianzmatrix
K=[1,0;0,1];
% Aufspannen des Zustandsraumes um den Punkt [3,5]
Sx=[1:0.1:5];
Sy=[3:0.1:7];
L=length(Sx);
%
x = [3.1; 5.5];
% ---> Diese for Schleifen würde ich gern in eine Matrixoperation
%
% generiere alle Kombinationen [Sx(i); Sy(j)] [Sx,Sy] = meshgrid(Sx,Sy)
me = [Sx(:),Sy(:)];
%
% berechnen (x - me)
me = bsxfun(@minus,x',C);
%
% berechne p und wandle zurück zu matrix
p = exp(sum(-me .*me,2)/2);
p = reshape(p,L,L)';
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