normalize函数支持的归一化方式有两种: L2范数归一化:将每个数据点除以其L2范数。 matlab Copy code Y = normalize(X, 2) 区间归一化:将每个数据点缩放到指定区间内。 matlab Copy code Y = normalize(X, 'range') 除此之外,normalize函数还支持指定其他归一化方式,例如z-score标准化、范数归一化等。具体用法...
调用normalize函数计算: %将A矩阵归一化,映射到[0,1]范围内,A_norm是归一化后的矩阵 A_norm = normalize(A,'range',[0,1]); 用公式计算(max-min): %将向量a归一化 max_a = max(a); min_a = min(a); a_norm = (a-min_a)/(max_a-min_a); 反归一化的时候套用公式就可以了,或者使用反...
MATLAB图像处理:136:使用可解释的单类分类神经网络检测图像异常 本示例展示了如何训练一个异常检测器来对药丸图像进行视觉检查。 在单类异常检测方法中,训练是半监督的,这意味着网络对仅由没有异常的正常图像组成的数据进行训练[1]。尽管仅对正常场景的样本进行了训练,但该模型学习了如何区分正常场景和异常场景。单类...
idx = mean(find(sigma_b_squared == maxval)); % Normalize the threshold to the range [0, 1]. level = (idx - 1) / (num_bins - 1); else level = 0.0; end else level = 0.0; isfinite_maxval = false; end % compute the effectiveness metric if nargout > 1 if isfinite_maxval em...
function [log_w,log_sum_w] = normalizeLogWeights(log_w) % 输入: log_w - 待归一化的权重的log值,列向量 % 输出: log_w - 归一化后的权重的log值 % log_sum_w - 归一化前的权重和的log if length(log_w)<=1 log_sum_w = log_w; ...
('unit','normalize','Position',[0.3,0.35,0.4,0.35],'color',[1 1 1],'toolbar','none') %% 目标空间 subplot(1,2,1); x = -5:0.1:5;y=x; L=length(x); f=zeros(L,L); for i=1:L for j=1:L f(i,j) = x(i)^2+y(j)^2; end end surfc(x,y,f,'LineStyle','none'...
end % Normalize the threshold to the range [i, 1]. level = Threshold; ⛄ 运行结果 ⛄ 参考文献 [1]张景虎. 基于蚁群算法的图像边缘检测研究[D]. 陕西师范大学, 2009. [2]殷小莉. 基于蚁群算法的图像边缘检测方法研究[D]. 云南大学.
normalized_D = normalize(D, 'range', 2); ``` 其中,D是一个m×n的矩阵,'range'表示将每一行归一化到[0, 1]的范围内。同样地,可以使用'rescale'参数将每一行归一化到[-1, 1]的范围内。 总的来说,矩阵归一化是一种常用的数据处理方法,可以将矩阵的数值范围缩放到一个特定的区间内。在Matlab中,我们...
在matlab函数中,有一个归一化函数normalize,其中的一个用法Nr = normalize(A,'range');就是把变量的范围转换为[0 1]区间,而这里是将图像块的亮度归一化,normalize(A,'range');输入为图像块的亮度矩阵则就得到了归一化的亮度,峰值亮度直接调用max函数得到,之后与第二步调节因子函数的输出相乘即可。
在matlab函数中,有一个归一化函数normalize,其中的一个用法Nr = normalize(A,'range');就是把变量的范围转换为[0 1]区间,而这里是将图像块的亮度归一化,normalize(A,'range');输入为图像块的亮度矩阵则就得到了归一化的亮度,峰值亮度直接调用max函数得到,之后与第二步调节因子函数的输出相乘即可。