%设置一个界面 hf = figure('Units', 'Normalized', 'Menubar', 'None','NumberTitle', 'off', 'Name', '控制'); ha = axes('Parent', hf, 'Units', 'Normalized', 'Position', [0.125 0.2 0.75 0.75]); axis off axis equal 常用的方法有两种: (1) 第一种是用if 0的方法: 在段首加 if ...
取值是normalized(相对单位,为缺省值)、inches(英寸)、centimeters(厘米)和points(磅)。 (5)Title属性: 该属性的取值是坐标轴标题文字对象的句柄,可以通过该属性对坐标轴标题文字对象进行操作。 demo: ans=get(gca,'Title'); set(ans,'Color','r'); (6)XLabel、YLabel、ZLabel属性: 取值分别为x,y,z轴说明...
normalized_data = mat2gray(data); 归一化后的数据将存储在`normalized_data`变量中。您可以使用`disp`函数打印出归一化后的数据,以查看其范围是否在[0, 1]内。 matlab disp(normalized_data); 第三步:还原数据 现在,我们已经完成了对数据的归一化过程。如果我们需要将归一化后的数据还原到原始的数值范围内,我...
5 第五步：首先我们设置GUI界面的属性，点击【视图】—【属性检查器】，找到units并将units属性设置为normalized，然后我们将我们界面中的各显示控件的units属性也统一设置为normalized，双击单个控件可以进入该控件的属性检查器修改该控件units属性为normalized，我们一次框选多个显示控件并双击可以一次修改多个显示控件的units...
confusionchart(trueAnomaliesTest, predSVM, Title="Anomaly Detection with One-class SVM", Normalization="row-normalized"); 从混淆矩阵中可以看出,One-Class SVM有 0.3% 的异常样本被错误分类为正常,大约 0.9% 的正常数据被错误分类为异常。 使用孤立森林算法检测异常 ...
在上述代码中,filename.mat是需要规范化的MAT文件名,normalized_filename.mat是规范化后保存的MAT文件名,data是MAT文件中的数据变量名,normalized_data是规范化后的数据变量名。 规范化MAT文件的优势在于可以将数据转换为标准化的形式,以便于进行进一步的数据分析和处理。例如,在进行机器学习时,规范化MAT文件可以帮助提...
normalizedCutoffFreq = [f1 f2] / nyquistFreq; % 设计汉宁窗带通滤波器 b = fir1(filterOrder, normalizedCutoffFreq, 'bandpass', hann(filterOrder+1)); % 绘制频率响应 freqz(b, 1, 1024, fs); 在上述示例中,我们首先定义了滤波器的采样频率、通带频率范围和阶数。然后,使用fir1函数通过指定汉宁窗来...
● Units属性：Position属性中参数的单位，可以设置的单位有inches（英寸）、centimeters（厘米）、normalized（标准化单位）、points（点）、pixels（像素）和characters（字符），默认状态下为pixels。窗口显示属性的设置。● Color属性：设置窗口的背景颜色，通过相应颜色的参数设置。● Menubar属性：设置图形窗口菜单栏与...
Normalized cross-correlation is an undefined operation in regions where A has zero variance over the full extent of the template. In these regions, normxcorr2 assigns correlation coefficients of zero to the output C. Data Types: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 |...
这里我所使用的平台是:win7(64bit)+MATLAB2014a(64bit) Ncut算法,又称为归一化割法(Normalized Cut),是图像分割算法。可以说是我目前研究生生涯使用到的分割效果比较理想的一种图像分割算法, 代码的下载地址:http://timotheecour.com/s