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模型中图的矢量表示

我们将考虑使用频域信号图的示例在模型中绘制图的可能性，以及分析数据的矢量和矩阵表示之间的差异以及它们在模型中的表示差异。 接下来，我们将研究实现的模型本身-它非常简单，我们生成一个正弦曲线并以各种维度呈现它。

image_2.png

现在让我们继续讨论尺寸和它们的图表。 简单地说，我们可以将数据按维度类型划分为两种类型–行和列。

In [ ]: 
X = ones(10,1)
Out[0]:
10×1 Matrix{Float64}:
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
In [ ]: 
X1 = reshape(X,10)
Out[0]:
10-element Vector{Float64}:
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0
 1.0

X和X1是列，它们的特征在于矢量信号形式的显示，即我们将每个帧视为单个信息流，而不是作为独立的通道。 因此，这样的信号的特征在于以下显示图表设置。
image.png

图表本身描述了相对于所有可用数据的频谱。
image.png

如果我们将数据表示为行，那么每列都被视为一个单独的通道，我们只能显示一部分通道。

In [ ]: 
X2 = reshape(X,1,10)
Out[0]:
1×10 Matrix{Float64}:
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
image_2.png
image.png

使用矩阵维度时，我们将看到相同的效果。

In [ ]: 
X3 = reshape(X,2,5)
Out[0]:
2×5 Matrix{Float64}:
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
 1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
image.png
image.png

结论

这个例子演示了使用数据的矢量和矩阵表示来可视化单个输入流信道的可能性，这在通信系统的开发和数字信号处理中是有用的。

示例中使用的块