2014年7月8日
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matlab里矩阵是按列存储的，对一个二维矩阵A使用max函数 max（A）是求A中每一列的最大值，并以行向量的形式表示 max（A（：））是求A中所有元素中的最大值 |
cell是matlab中的一种数据类型，用大括号定义，括号里可以是任意类型的数据或矩阵。
如
B={[1;2]}
这就定义了一个cell型的变量B，里面保存的是一个矩阵[1;2]
要引用里面的数据只要在大括号里写上对应的下标即可，如
B{1}
下面我们给B再加个元素，我们可以这样定义
B(2)={'hello'}
也可以利用引用的方法定义
B{2}='hello'
第二种方法比第一种方法更方便所以更常用。
这样B就有两个元素了，B(1)是{[1;2]}，B(2)是{'hello'}，每个元素都是cell型的（注意和B{1}、B{2}的区别，B{1}是[1;2]，B{2}是'hello')
cell函数是造元素为cell类型的矩阵
你这里A=cell(100,1)就是造了100行1列的cell矩阵。当然此时每个元素里什么都还没有。
然后
A{i}.flag=-1；
A{i}.status=zeros(1,13);
就开始定义每个元素里的数据了，可以看到每个cell里保存的都是结构型数据。
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A{i}.flag=-1；
A{i}.status=zeros(1,13);
实际上并不是在A{i}中储存了两个元素，而是储存了一个结构型数据。
matlab中共有六种数据类型，分别为数值、字符、逻辑、结构、细胞、类。
其中细胞就是你这里的cell类型数据。
A{i}.flag=-1；
A{i}.status=zeros(1,13);
实际上是在A{i}中储存了一个结构类型数据，它有两个成员，一个名为flag、一个名为status，上面两句话只不过是对这同一个元素的两个成员进行赋值而已。
实际上我们也可以自己定义一个结构变量，比如
a.one=[1;2];
a.two='hello';
a就是一个结构型的变量，它有两个成员，分别叫one和two。但请记住，a是一个变量，不是两个变量。
ceil 是向离它最近的大整数圆整 如a = [-1.9, -0.2, 3.4, 5.6, 7, 2.4+3.6i] 圆整后：a=[-1,0,4, 6, 7 ,3+4i]
find：
找到非零元素的索引和值
语法：
1. ind = find(X)
2. ind = find(X, k)
3. ind = find(X, k, 'first')
4. ind = find(X, k, 'last')
5. [row,col] = find(X, ...)
6. [row,col,v] = find(X, ...)
说明：
1. ind = find(X)
找出矩阵X中的所有非零元素，并将这些元素的线性索引值（linear indices：按列）返回到向量ind中。
如果X是一个行向量，则ind是一个行向量；否则，ind是一个列向量。
如果X不含非零元素或是一个空矩阵，则ind是一个空矩阵。
2. ind = find(X, k) 或 3. ind = find(X, k, 'first')
返回第一个非零元素k的索引值。
k必须是一个正数，但是它可以是任何数字数值类型。
4. ind = find(X, k, 'last')
返回最后一个非零元素k的索引值。
5. [row,col] = find(X, ...)
返回矩阵X中非零元素的行和列的索引值。
这个语法对于处理稀疏矩阵尤其有用。
如果X是一个N（N>2）维矩阵，col包括列的线性索引。
例如，一个5*7*3的矩阵X，有一个非零元素X（4,2,3），find函数将返回row=4和col=16。也就是说，（第1页有7列）+（第2页有7列）+（第3页有2列）=16。
6. [row,col,v] = find(X, ...)
返回X中非零元素的一个列或行向量v，同时返回行和列的索引值。
如果X是一个逻辑表示，则v是一个逻辑矩阵。
输出向量v包含通过评估X表示得到的逻辑矩阵的非零元素。
例如，
A= magic(4)
A =
16 2 3 13
5 11 10 8
9 7 6 12
4 14 15 1
[r,c,v]= find(A>10);
r', c', v'
ans =
1 2 4 4 1 3 (按列)
ans =
1 2 2 3 4 4 （按列）
ans =
1 1 1 1 1 1
这里返回的向量v是一个逻辑矩阵，它包含N个非零元素，N=(A>10)
例子：
例1
X = [1 0 4 -3 0 0 0 8 6];
indices = find(X)
返回X中非零元素的线性索引值。
indices =
1 3 4 8 9
例2
你可以用一个逻辑表达方式定义X。例如
find(X > 2)
返回X中大于2的元素的相对应的线性索引值。
ans =
3 8 9
例3
下面find指令
X = [3 2 0; -5 0 7; 0 0 1];
[r,c,v] = find(X)
返回X中非零元素行索引值的向量
r =
1
2
1
2
3
X中非零元素列索引值的向量
c =
1
1
2
3
3
包含X中非零元素的向量
v =
3
-5
2
7
1 （按列）
例4
下列表示
[r,c,v] = find(X>2)
返回包含X中非零元素的行索引值的向量
r =
1
2
包含X中非零元素的列索引值的向量
c =
1
3
包含N=(X>2)非零元素的逻辑矩阵
v =
1
1
记住，当你用find指令处理一个逻辑表达的时候，输出向量v不包含输入矩阵的非零元素的索引值。而是包含评估逻辑表达之后返回的非零值。
例5
在向量上的一些操作
x = [11 0 33 0 55]';
find(x)
ans =
1
3
5
find(x == 0)
ans =
2
4
find(0 < x & x < 10*pi)
ans =
1
例6
对于矩阵
M = magic(3)
M =
8 1 6
3 5 7
4 9 2
find(M > 3, 4)
返回前四个M>3的索引值
ans =
1
3
5
6
例7
如果X是一个全零向量，find(X)返回一个空矩阵。
例如indices = find([0;0;0])
indices =
Empty matrix: 0-by-1
size（）：获取矩阵的行数和列数
（1）s=size(A),
（2）[r,c]=size(A),
（3）size(A,n)如果在size函数的输入参数中再添加一项n，并用1或2为n赋值，则 size将返回矩阵的行数或列数。其中r=size(A,1)该语句返回的时矩阵A的行数， c=size(A,2) 该语句返回的时矩阵A的列数。
另外，length()=max(size()).
转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_51a1df5f0100i3gn.html格式
b = unique (A,'rows')
[b,i,j] = unique (…)
例1-39
>> A=[1 1 2 2 4 4 6
A =
>> [c,i,j]=unique(A)
c =
i =
j =
例1-40
>> A=[1 2 2 4;1 1 4 6;1 1 4 6]
A =
>> [c,i,j]=unique(A,'rows')
c =
i =
j =
转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5efed5800100crs2.html
是的