我需要一些帮助，以下列方式将2X2矩阵转换为4X4矩阵：
A = [2 6;
8 4]
应该成为：
B = [2 2 6 6;
2 2 6 6;
8 8 4 4;
8 8 4 4]
我该怎么做？
答案 0 :(得分：23)
在较新版本的MATLAB（R2015a及更高版本）中，最简单的方法是使用repelem函数：
B = repelem(A, 2, 2);
对于旧版本，替代其他（主要）基于索引的解决方案的简短替代方法是使用函数kron和ones：
>> A = [2 6; 8 4];
>> B = kron(A, ones(2))
B =
2 2 6 6
2 2 6 6
8 8 4 4
8 8 4 4
答案 1 :(得分：12)
比Jason的解决方案更容易完成：
B = A([1 1 2 2], :); % replicate the rows
B = B(:, [1 1 2 2]); % replicate the columns
答案 2 :(得分：9)
这是另一个解决方案：
A = [2 6; 8 4];
B = A( ceil( 0.5:0.5:end ), ceil( 0.5:0.5:end ) );
使用索引来完成所有操作，而不依赖于A的大小或形状。
答案 3 :(得分：4)
这有效：
A = [2 6; 8 4];
[X,Y] = meshgrid(1:2);
[XI,YI] = meshgrid(0.5:0.5:2);
B = interp2(X,Y,A,XI,YI,'nearest');
这只是A（x，y）从x，y∈{1,2}到x，y∈{0.5,1,1.5,2}的二维最近邻插值。
编辑：关于Jason S和Martijn解决方案的Springboarding，我认为这可能是最短且最清晰的解决方案：
A = [2 6; 8 4];
B = A([1 1 2 2], [1 1 2 2]);
答案 4 :(得分：2)
A = [2 6; 8 4];
% arbitrary 2x2 input matrix
B = repmat(A,2,2);
% replicates rows & columns but not in the way you want
B = B([1 3 2 4], :);
% swaps rows 2 and 3
B = B(:, [1 3 2 4]);
% swaps columns 2 and 3, and you're done!
答案 5 :(得分：2)
这是一种基于简单索引的方法，适用于任意矩阵。我们希望每个元素都扩展为MxN子矩阵：
A(repmat(1:end,[M 1]),repmat(1:end,[N 1]))
示例：
>> A=reshape(1:6,[2,3])
A =
1 3 5
2 4 6
>> A(repmat(1:end,[3 1]),repmat(1:end,[4 1]))
ans =
1 1 1 1 3 3 3 3 5 5 5 5
1 1 1 1 3 3 3 3 5 5 5 5
1 1 1 1 3 3 3 3 5 5 5 5
2 2 2 2 4 4 4 4 6 6 6 6
2 2 2 2 4 4 4 4 6 6 6 6
2 2 2 2 4 4 4 4 6 6 6 6
要了解该方法的工作原理，让我们仔细看看索引。我们从连续数字的简单行向量开始
>> m=3; 1:m
ans =
1 2 3
接下来，我们通过在第一维中重复M次
将其扩展到矩阵>> M=4; I=repmat(1:m,[M 1])
I =
1 2 3
1 2 3
1 2 3
1 2 3
如果我们使用矩阵来索引数组，那么矩阵元素将在标准的Matlab顺序中连续使用：
>> I(:)
ans =
1
1
1
1
2
2
2
2
3
3
3
3
最后，在索引数组时，'end'关键字的计算结果是相应维度中数组的大小。因此，在示例中，以下内容是等效的：
>> A(repmat(1:end,[3 1]),repmat(1:end,[4 1]))
>> A(repmat(1:2,[3 1]),repmat(1:3,[4 1]))
>> A(repmat([1 2],[3 1]),repmat([1 2 3],[4 1]))
>> A([1 2;1 2;1 2],[1 2 3;1 2 3;1 2 3;1 2 3])
>> A([1 1 1 2 2 2],[1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3])
答案 6 :(得分：-4)