1、范围归一化 范围归一化(Range Normalization)是最常见的归一化方法。该方法通过将数据按照最大值和最小值进行比例缩放,使得数据落在一个指定的区间内。在MATLAB中,我们可以像下面这样,使用`mat2gray`函数把矩阵归一化到[0,1]区间内: ```Matlab A = [3 8; 4 6; 0 1]; B = mat2gray(A); ``` 然后...
》把数变为(0,1)之间的数,主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0-1之间处理,更便携快速; 》把有量纲表达式变为无量纲表达式,成为纯量; 》一般采用最大-最小规范化对原始数据进行线性变换:X*=(X-Xmin)/(Xmax-Xmin) 标准化:对原始数据进行缩放处理,限制在一定的范围内。一般指正态化,即均值为0,...
结果只有蓝色,没有其他颜色,因为zz的数值在[0,7.13]之间 对于image函数,可以用三种方法: 1、使用imagesc函数, 2、使用image函数的'direct',但手动把zz的数值缩放到1~64 3、使用image函数的'scaled' 例如下面的程序 x=-5:1:5; y=-5:1:5; [xx,yy]=meshgrid(x,y); zz=sqrt(xx.^2+yy.^2); h=im...
其中,x是归一化之前的数据,y是归一化之后的数据,max Value 和 min Value 分别对应这一组数据中的最大值和最小值。范围:[0,1]。 适用于:把原来数据等比例缩放限定在某一范围内,在不涉及距离度量和协方差计算的时候使用。 2.标准差归一化 简单公式表达:y = (x-μ)/σ 其中,x,y分别对应归一化前后数据。
可以把数据进行z-score标准化处理。用法为 Y=zscore(X)x为标准化之前的数据，y为标准化后的数据 特点：（1）样本平均值为0，方差为1；（2）区间不确定，处理后各指标的最大值、最小值不相同；（3）对于指标值恒定的情况不适用；（4）对于要求标准化后数据 大于0 的评价方法（如几何加权平均法...
0-1.0】保存显示图像为空白，说明A为本应该为整型，但是实际确实double类型，取值超过规定的1.0，显示为白色 uint8（）其实是将double转换为【0-255】的整型数据，uint8（无符号整数，最大八位）或者你可以将A = A/255,将A缩放到【0-1.0】区间内，然后imwrite(A,filemane)，效果一样 ...
在脑科学领域的研究中,我们往往需要对计算得到的结果数据(如fMRI中计算得到功能连接等指标)进行归一化(Normalization)处理。其实不止在脑科学领域,在其他领域也常常需要对结果数据进行归一化。对数据归一化的目的,要么是把数据线性变换到一个很小的区间内(如[0,1]),便于数据结果之间的比较,要么是使得数据符合正态分...
min-max 归一化函数是一种线性归一化方法,将数据缩放到指定的 区间内,常用于处理图像、音频、文本等数据。其实现方式为: function y = minmax(x, minval, maxval) y = (x-min(x(:)))./(max(x(:))-min(x(:))).*(maxval- minval)+minval; end 其中,x 为待归一化的数据,minval 和 maxval 分别为...
如果想要正常imshow()显示double类型的数据可以用mat2gray()处理一下。 mat2gray 把一个double类的任意数组转换成值范围在[0,1]的归一化double类数组。 im2double 函数将所有像素数据转化为[0 1]区间之内,这也是数字图像处理工具箱的要求,但是double函数则仅仅提高数据精度,但是并未将数据量化到[0 1]区间之内。
double 就是简单地把一个变量的类型转换成double型，数值大小不变，比如一个unit8类型变量a=1，double(a)的结果还是6，不过现在a已经是double型了，在图像处理中，用的不多；常用的是im2double函数，如果输入是 uint8 unit16 或者是二值的logical类型，则函数im2double 将其值归一化到0～1之间。如果...