矩阵设备是用来切换各种信号的输入输出

 
　　矩阵的概念引用高数中的线性代数的概念，一般指在多路输入的情况下有多路的输出选择，形成下图的矩阵结构，既每一路输出都可与不同的输入信号“短接”，每路输出只能接通某一路输入，但某一路输入都可(同时)接通不同的输。
输出只能对应一路输入，输入可对多
输出1=输入1，输出2=输入2，而输出3=输出4=输入3，或者说，每一路输出可“独立”地在输入中进行选择，而不必关心其它通道的输出情况，即可以与其它输出不同，也可以相同。举例说，8选4是指有4个独立的输出，每个输出可在8个输入中任选，或者说有4个独立的8选1，只是8个输入是相同的。经常与此混淆的是分配的概念，比如8选1分4，是指在8个输入中选择出1个输出，并将其分配成4个相同的输出，虽然外观上看有4个输出，但这4个输出是相同的，而不是独立的。一般习惯中，将形成M×N的结构称为矩阵，而将M×1的结构称为切换器或选择器，其实不过N=1而已，我们在讨论时都当作矩阵对待。
　　矩阵切换器的功能是在多路信号输入的情况下，可独立地根据需要选择多路(包括1路)信号进行输出，完成信号的选择。
　　矩阵设备是用来切换各种信号的输入输出。
VGA矩阵
矩阵是监控系统中的模拟设备，主要负责对前端视频源与控制线的切换控制，举个例子，如果你有70个摄像机，可是只有7台监视器，那么矩阵可以让你的监视器循环显示出70个摄像机画面轮询功能。
　　VGA、AV、RGB、DVI、HDMI矩阵切换器， 可用于多路AV、VGA等信号输入输出交叉切换，RGB矩阵提供独立的RGBHV分量输入、输出端子，每路分量信号单独传输，单独切换，使信号传输衰减降至最低，图像信号能高保真输出。RGB系列矩阵切换器，采用性能极高的处理芯 ，
　　号频宽达350MHz，带有断电现场保护、LCD液晶显示，内嵌智能控制及管理软件，提供RS232通讯接口，可以与PC、遥控系统或各种远端控制设备（如快思聪、AMX、SVS等控制系统）配合使用。RGB系列矩阵提供连网接口，可以让多台RGB矩阵串联使用，以扩充多路端口。矩阵切换器主要应用于广播电视工程、多媒体会议厅、大屏幕显示工程、电视教学、指挥控制中心等场合。
　　简短地说，矩阵主机主要是配合电视墙使用，完成画面切换的功能。但是常见的矩阵一般输入（接摄像机）是16的倍数，输出（接监视器）是4的倍数；美国AD矩阵是视频切换矩阵的鼻祖，业界第一台视频切换矩阵就出自AD，到目前为止，市场上的模拟视频切换矩阵基本上还是参照AD矩阵的电路设计和架构。
矩阵可逆的条件
　　1、A是方阵
　　2、A的各列线性无关
　　3、|A|不等于0
逆矩阵的求法:
　　A^(-1)=(1/|A|)×A* ，其中A^(-1)表示矩阵A的逆矩阵，其中|A|为矩阵A的行列式，A*为矩阵A的伴随矩阵。
　　矩阵的另外一种常用的求法：
　　(A|E)经过初等变换得到(E|A^(-1))。
　　注意：初等变化只用行运算，不能用列运算。
逆矩阵具有以下性质：
　　1 逆矩阵的充要条件是A的行列式不等于0。
　　2 可逆矩阵一定是方阵。
　　3 如果矩阵A是可逆的，A的逆矩阵是唯一的。
　　4 可逆矩阵也被称为非奇异矩阵、满秩矩阵。
　　5 两个可逆矩阵的乘积依然可逆。
　　6 可逆矩阵的转置矩阵也可逆。
　　7 一个可逆矩阵的逆矩阵是唯一的。
　　8 矩阵可逆当且仅当它是满秩矩阵。
matlab中的求法：
　　inv(a)或a^-1。
　　例如：
　　>> a =
　　8 4 9
　　2 3 5
　　7 6 1
　　>> a^-1
　　ans =
　　0.1636 -0.3030 0.0424
　　-0.2000 0.3333 0.1333
　　0.0545 0.1212 -0.0970
　　>> inv(a)
　　ans =
　　0.1636 -0.3030 0.0424
　　-0.2000 0.3333 0.1333
　　0.0545 0.1212 -0.0970
　　以下是对MATLAB中Inv用法的解释。
　　原文（来自matlab help doc）
　　In practice, it is seldom necessary to form the explicit inverse of a matrix. A frequent misuse of inv
　　arises when solving the system of linear equations Ax=B .
　　One way to solve this is with x = inv(A)*B.A better way, from both an execution time and numerical accuracy standpoint,is to use the matrix division operator x = A\b.
　　实际上，很少需要矩阵逆的精确值。在解方程 Ax=B的时候可以使用x = inv(A)*B，
　　但通常我们求解这种形式的线性方程时，不必要求出A的逆矩阵，在MATLAB中精度更高，速度更快的方法是用左除x = A\b。
　　另外，用LU分解法的速度更快，只是要多写一条LU分解语句。
　　速度可以通过matlab中tic和toc来估算运行的时间。
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