我想在 Matlab 或 Octave 中添加两个不同长度的向量。例如
aa = [1 2 3 4];
bb = [100 100];
这应该导致向量 cc 包含
cc = [101 102 3 4]
谁能弄清楚如何做到这一点？
更新：这是我最终得到的用于信号的代码，然后我将其转换为灰度图像。
load train;
t = y;
load chirp;
c = y;
tc = c + [t; zeros(length(c) - length(t),1)];
plot(1:length(tc),tc)
非常感谢大家=)
【问题讨论】：
对于处理一组向量的一维情况，其他答案指出了正确的解决方案（包括用零填充较短的向量或使用子索引对较长的向量执行加法）。但是，由于您在评论中提到您最终希望将两个灰度图像添加在一起，我想我会向您展示一个更通用的矩阵二维解决方案。
首先，我将加载一些内置的 MATLAB 示例图像并获取它们的大小：
image1 = rgb2gray(imread('peppers.png'));
image2 = imread('cameraman.tif');
[r1, c1] = size(image1);
[r2, c2] = size(image2);
请注意，我首先使用 rgb2gray 将 RGB 图像转换为灰度图像。接下来，我将创建一个新的零矩阵，其大小是两个图像大小中的最大值：
newImage = zeros(max(r1, r2), max(c1, c2), 'uint8');
请注意，我在对zeros 的调用中包含了'uint8'，因为您希望零矩阵与图像的类型相同，以便后续操作能够正常工作。矩阵newImage 现在足够大，可以包含两个图像中的任何一个。最后，可以像这样将图像添加到新图像中：
newImage(1:r1, 1:c1) = image1; % Insert image 1
newImage(1:r2, 1:c2) = newImage(1:r2, 1:c2)+image2; % Add image 2
您可以通过以下方式查看它们：
imagesc(newImage);
colormap(gray);
注意：要考虑的重要一点是您用于图像的类型。通常，加载到 MATLAB 中的图像数据的类型为 uint8。但是，您可能会注意到，像我上面所做的那样添加两个 8 位无符号整数图像会导致像素超过 255 值（8 位无符号整数的最大值）的饱和度。结果是图像的某些部分看起来是明亮的白色并丢失了细节（请注意一些与上面较小图像重叠的辣椒）。您可能希望通过在添加图像之前缩放图像中的值来避免这种情况，或者将图像转换为 double 类型以执行操作，然后在重新保存图像之前对其进行缩放。
【讨论】：
这在数学上没有任何意义，但如果你坚持，你可以这样做：
cc = aa + [bb zeros(1,2)];
【讨论】：
我已经十年没有使用 MATLAB，但我认为您必须这样做：
cc = aa + [bb zeros(1, length(aa) - length(bb))]
【讨论】：
length 而不是 size。 zeros(1,length(bb)) 工作只是一个巧合，因为 length(bb) = length(aa) - length(bb)。
如果 aa 大于 bb，那么我会这样做：
cc = aa;
cc(1:length(bb)) = cc(1:length(bb)) + bb;
【讨论】：