求两个不同大小的元胞数组的均方误差

Question

我有两个元胞数组。一个是大小为 <232324x1> 的 'trans_blk'，由大小为 <8x8> 的单元格组成，另一个 'ca' 大小为 <1024x1>，由大小为 <8x8> 的单元格组成。我想计算 'ca' 的每个单元格相对于 'trans_blk'.

的每个单元格的均方误差 (MSE)

我用下面的代码来计算：

m=0;
for ii=0:7
    for jj=0:7

        m=m+((trans_blk{:,1}(ii,jj)-ca{:,1}(ii,jj))^2);

    end
end

m=m/(size of cell);    //size of cell=8*8
disp('MSE=',m);

它给出了一个错误。 MATLAB 中的错误单元格引用操作。

Answer 1

我认为您可以采用的几种方式：

% First define the MSE function
mse = @(x,y) sum(sum((x-y).^2))./numel(x);

我非常喜欢使用 bsxfun 来处理这样的事情，但不幸的是它不能在元胞数组上运行。所以，我借用了here.

答案的单例展开形式

% Singleton expansion way:
mask = bsxfun(@or, true(size(A)), true(size(B))');
idx_A = bsxfun(@times, mask, reshape(1:numel(A), size(A)));
idx_B = bsxfun(@times, mask, reshape(1:numel(B), size(B))');

func = @(x,y) cellfun(@(a,b) mse(a,b),x,y);

C = func(A(idx_A), B(idx_B));

现在，如果这有点太疯狂了（或者如果通过 A(idx_A) 显式创建数组太大了），那么您总是可以尝试如下所示的循环方法。

% Or a quick loop:
results = zeros(length(A),length(B));
y = B{1};
for iter = 1:length(B)
  y = B{iter};
  results(:,iter) = cellfun(@(x) mse(x,y) ,A);  
end

如果您运行内存不足：想想您要分配的内容：双精度矩阵，即 (232324 x 1024) 个元素。（这是一个不错的内存块。根据您的系统，这可能接近 2GB 内存...）

如果您不能将所有内容都保存在内存中，那么您可能必须决定要对所有 MSE 做什么，要么分批进行，要么找一台您可以运行完整 simulation/code on.

编辑如果您只想保留所有 MSE 的总和（如 OP 在下面的评论中所述），那么您可以通过

节省内存

% Sum it as you go along:
results = zeros(length(A),1);
y = B{1};
for iter = 1:length(B)
  y = B{iter};
  results = results + cellfun(@(x) mse(x,y) ,A);  
end
results =sum (results);

求两个不同大小的元胞数组的均方误差

to find mean square error of two cell arrays of different sizes

matlab

block

cell-array

mse