3D 坐标中的 RMSE (MATLAB)答案

【问题标题】：RMSE in 3D coordinates (MATLAB)3D 坐标中的 RMSE (MATLAB)
【发布时间】：2013-09-09 10:20:42
【问题描述】：

我有一个 3D 数据（气候变量）， (x=33,y=35,z=27) 其中 x,y 指的是网格点，z 是时间（以年为单位）。在给定的时间段内，我需要网格明智的 RMSE。我必须在计算 RMSE 之前屏蔽文件。掩码文件和数据的维度相同（包括时间）。没有。必须找到 RMSE 的网格在掩蔽后减少（33*35=1155 到 357）。在重塑原始数据后，我发现了这些简化网格的 RMSE。现在我有一个 RMSE (357*1) 的列矩阵，它必须显示在 2d 中，即对应的网格 (33*35)。如何执行从 1d 较小阵列到 2d 较大阵列的重塑？我的代码是：

IMD_load=load('IMD.mat'); % mask file cum observation data
IMD1=IMD_load.IMD_OBS;
IMD(:,:,:)=IMD1(:,:,1:27); % I'm doing only for 27 yrs of available time period

CFS_load=load('CFS.mat'); % model data
CFS1=CFS_load.CFSV2;
CFS2=CFS1(:,:,1:27); % I'm doing only for 27 yrs of available time period
CFS=CFS2-273.15;

for i = 1:1:27
  IMD2=IMD(:,:,i);
  IMD_1=reshape(IMD2,1155,1);
  IMD_1(isnan(IMD_1))=0;
  [IMD_m]=find(IMD_1==0);   

%  CFS3=CFS(:,:,i);
  CFS4=reshape(CFS(:,:,i),1155,1);
  CFS4(IMD_m,:)=0;
  CFS5=reshape(CFS4,1155,1);
  CFS6(:,i)=CFS5;
end

% 我必须运行上面的 for 循环，因为每年都没有。具有 NaN 的网格的数量是不同的

OO1=reshape(IMD,1155,27);
MM1=reshape(CFS,1155,27);

OO2=reshape(OO1,1155*27,1); % is this corret?
MM2=reshape(MM1,1155*27,1); % is this corret?

[cfs6_m]=find(CFS6~=0);
[cfs6_m2]=find(CFS6==0);
OO3=reshape(OO2(cfs6_m,:),357,27); % (OR) OO4=reshape(OO2(cfs6_m),357,27);
MM3=reshape(MM2(cfs6_m,:),357,27); % (OR) MM4=reshape(MM2(cfs6_m),357,27);

for i = 1:1:357
  r2(i,:)=sqrt(sum((OO3(i,:)-MM3(i,:)).^2)/27);
end
% RR(1155,1)=reshape(R,33,35);

% 我现在只剩下 'r1'(357*1)。但是如何将其转换回 33*35 ？？？

【问题讨论】：

标签： matlab 3d reshape

【解决方案1】：

以下方法不起作用吗？

temp=reshape(R,33,35);
RR(1155,1)=temp;

【讨论】：

或者甚至只是RR = reshape(R,33,35)。
我之前试过：RR(1155,1)=reshape(r2,33,35); （我在问题的最后一行代码中评论过）但它说：“要重塑元素的数量不能改变。”
不是RR(1155,1)=reshape(R,33,35)，而只是RR=reshape(R,33,35);，即没有索引。据我所知，您尚未在代码中的任何位置定义 RR。
同样的错误......无论如何，我的朋友帮助我为每个维度设置了三个 for 循环。我认为它奏效了。感谢您的及时回复。

【解决方案2】：

我的朋友向我推荐了使用三个 for 循环的常规方法。现在我的问题已经解决了。但是您可能会建议更有效和更紧凑的代码。我的代码如下。如果您发现它有问题，请告诉我。

IMD_load=load('IMD.mat');
IMD1=IMD_load.IMD_OBS;
IMD(:,:,:)=IMD1(:,:,1:27);

CFS_load=load('CFSV2.mat');
CFS1=CFS_load.CFSV2;
CFS2=CFS1(:,:,1:27);
CFS=CFS2-273.15;

for i = 1:1:27
  IMD2=IMD(:,:,i);
  IMD_1=reshape(IMD2,1155,1);
  IMD_1(isnan(IMD_1))=0;
  [IMD_m]=find(IMD_1==0);

%   CFS3=CFS(:,:,i);
  CFS4=reshape(CFS(:,:,i),1155,1);
  CFS4(IMD_m,:)=0;
  CFS5=reshape(CFS4,1155,1);
  CFS6(:,:,i)=reshape(CFS5,33,35);
end

rms(33,35,27)=0;
for i=1:1:27
  for j=1:1:35
    for k=1:1:33
        if (CFS6(k,j,i)~=0) || (IMD(k,j,i)~=0)
            rms(k,j,i)=((IMD(k,j,i)-CFS6(k,j,i)).^2);
        end
    end
  end
end

rms1(33,35)=0;
for i=1:1:27
  rms1(:,:)=rms(:,:,i)+rms1(:,:);
end

rms2=rms1/27;
TMAX_rmse=sqrt(rms2);

【讨论】：