奇异值分解Matlab

我正在研究上述主题，并尝试在Matlab中使用SVD代码。我想知道有人能解释一下下面这行代码的作用吗

Sh(logical(eye(size(Sh)))) = Sh_diag;

其余的我都能理解，只是这一行代码让我困惑。我试过在调试器中运行，但仍然无法理解！我相信

eye

返回一个单位矩阵，并且

logical

将

Sh

转换为1和0？？但我不知道它们是如何协同工作的，特别是在

Sh

的

size

的情况下？先谢谢你

%Apply SVD to img1
[Uh Sh Vh] = svd(img1);

% Apply SVD to img2
[Uw Sw Vw] = svd(img2);

% Replace singular values of the img1 with the
% singular values of the img2
Sh_diag = diag(Sh);
Sw_diag = diag(Sw);


if (length(img2) >= 256)
    Sh_diag(1:length(Sh), :) = Sw_diag(1:length(Sh), :);
elseif(length(hidden_img) < 256)
    Sh_diag(1:length(img2), :) = Sw_diag(1:length(img2), :);
end
Sh(logical(eye(size(Sh)))) = Sh_diag;%%%????%%

%将SVD应用于img1
[Uh Sh Vh]=svd（img1）；
%将奇异值分解应用于img2
[Uw-Sw-Vw]=svd（img2）；
%将img1的奇异值替换为
%img2的奇异值
Sh_diag=diag（Sh）；
Sw_diag=diag（Sw）；
如果（长度（img2）>=256）
Sh_-diag（1:length（Sh），：）=Sw_-diag（1:length（Sh），：）；
elseif（长度（隐藏长度）<256）
Sh_图（1:length（img2），：）=Sw_图（1:length（img2），：）；
结束
Sh（逻辑（眼睛（大小（Sh）））=Sh_诊断；%%%？？%

size（Sh）

返回矩阵的维度

Sh

eye（size（Sh））

创建一个与

Sh

尺寸相同的单位矩阵

logical（eye（size（Sh）））

将标识矩阵的元素转换为逻辑值

Sh（…）

正在使用选择

Sh

的子矩阵。这里看起来它只是得到了

Sh

的对角线元素

Sh（…）=Sh_diag

正在用

Sh_diag

替换前面提到的子矩阵

---

总之，这就是选择

Sh

的对角线元素，并用

Sh_diag

中的值替换它们。您是否尝试过在MATLAB文档中查找函数？您在所有方面都是正确的

eye（size（Sh））

生成与Sh大小相同的标识矩阵。逻辑索引需要转换为逻辑。整个过程选择数组Sh的对角线，command

diag

也这样做。只需注意：我实际上认为这是一个合理的问题-我认为很难从该表达式开始，并计算出需要计算MATLAB的逻辑索引如何工作，以查看它是否覆盖了主对角线。这是关于逻辑索引的文档谢谢Alex，你的回答帮助我理解了…非常清楚的解释！