参考原理博客地址https://blog.csdn.net/u013713294/article/details/53407087 一.基本原理 在信息论中,熵是对不确定性的一种度量.信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大. 根据熵的特性,可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价的影响(权重)越大,其熵值越小. 二.熵值法步骤 1. 选取n个国家,m个指标,则为第i个国家的第j

matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化,一.为什么归一化1.   基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响.也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变量,从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的. 因为我们这次的图片有好多都是一个系列的,所以老师把这个也作为我研究的一个方向. 我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰.2.matlab里图像数据有时候必须是

matlab图像处理为什么要归一化和如何归一化一.为什么归一化1.   基本上归一化思想是利用图像的不变矩寻找一组参数使其能够消除其他变换函数对图像变换的影响.也就是转换成唯一的标准形式以抵抗仿射变换 图像归一化使得图像可以抵抗几何变换的攻击,它能够找出图像中的那些不变量,从而得知这些图像原本就是一样的或者一个系列的. 因为我们这次的图片有好多都是一个系列的,所以老师把这个也作为我研究的一个方向. 我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰.2.matlab里图像数据有时候必须是浮

******************************************************** ***数据集下载地址 :http://pan.baidu.com/s/1geb8CQf**** ********************************************************* zhangtao1698@126.com 一次模式识别课中的关于SVM用法的一个简单的实例(训练集和测试集简单的划分): 一.实验目的 1．掌握支持向量机(SVM)的原理.核

(续)LED局部背光算法MATLAB仿真 在上一篇博客<Local dimming algorithm in matlab>中,我们实现了对一篇论文的算法用matlab仿真.在本篇论文中,对另一篇论文进行了MATLAB仿真. 这篇论文<<A Novel Two-Dimensional Adaptive Dimming Technique of X-Y Channel Drivers for LED Backlight System in LCD TVs >>和前一篇一样

以优化SVM算法的参数c和g为例,对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解. tic % 计时器 %% 清空环境变量 close all clear clc format compact %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load wine.mat % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_w

目录 1. 专栏简介 2. 专栏地址 3. 专栏目录 1. 专栏简介 2. 专栏地址 「 刘一哥与GIS的故事 」之<Matlab使用案例> 3. 专栏目录 [MATLAB统计分析与应用100例]案例001:matlab使用Importdata函数导入文本txt数据 [MATLAB统计分析与应用100例]案例002:matlab使用xlsread函数读取excel中的数据 [MATLAB统计分析与应用100例]案例003:matlab调用smooth函数进行加噪数据的平滑处理 [MATLAB统

[转] PRML笔记 - 1.1介绍 模式识别的目标 自动从数据中发现潜在规律,以利用这些规律做后续操作,如数据分类等. 模型选择和参数调节 类似的一族规律通常可以以一种模型的形式为表达,选择合适模型的过程称为模型选择(Model Selection).模型选择的目的只是选择模型的形式,而模型的参数是未定的. 从数据中获得具体规律的过程称为训练或学习,训练的过程就是根据数据来对选定的模型进行参数调节(Parameter Estimation)的过程,此过程中使用的数据为训练数据集(Trainin

熵权topsis是一种融合了熵值法与TOPSIS法的综合评价方法.熵值法是一种客观赋值法,可以减少主观赋值带来的偏差:而topsis法是一种常见的多目标决策分析方法,适用于多方案.多对象的对比研究,从中找出最佳方案或竞争力最强的对象. 熵权topsis是先由熵权法计算得到指标的客观权重,再利用TOPSIS法,对各评价对象进行评价. 熵权topsis法分析步骤通常可分为以下三步: (1)数据标准化 (2)熵值法确定评价指标的权重 (3)topsis法得到评价对象的排名结果 其中第2.3步由SPSS

实际比较filter2D和imfilter之间的关系 ​                  卷积运算是图像处理和增强中经常遇到的一种算法.由于很多优秀的开源算法都是采用matlab编写的,在我改写为c语言的时候就必然会遇到改写卷积算法的问题.在matlab中,卷积可以由imfilter来实现,在opencv中则是由filter2D来实现.它们之间的具体转化过程是什么?我通过一系列实验来研究.           一.实验准备           为了方便观察,仍然是采用分开来研究的方法.1)是输

这节比较枯燥,都是原理,不过也有干货.这篇能不能听懂,就决定是否入门...所以,加油吧 博客园/B站/知乎/CSDN  @秋意正寒 转载请在文头注明本文地址 本篇讲空间句法的几个核心概念,有一些也是重要的分析结果(在DepthMapX中,作为某个分析图层的属性返回,具体见后面的博客,有介绍如何操作.导出结果) 本系列目录:https://www.cnblogs.com/onsummer/p/10777520.html 以下所有的属性,除了VGA,都是某一个轴线/线段/凸多边形的一个属性值,如整合

hsv在不同的软件中,有不同的阈值, 在描述阈值之前,看一下它的定义,按照标准的定义,hsv应该是从0°到360°的一个环,加上一个表示亮度的轴,重点就是那个环. 这个环如图一,0°一般为红色120°为绿色,240°为蓝色,上面所说的红绿蓝都是纯色的红绿蓝. 这时问题来了,那240°到0°是什么颜色分布呢? 答案如图二,图二的截图是从windows自带的画板截取的图片,我们可以把右侧的选色区域想象成为一个圆筒,被截开成一个长方形,那么如果把这个长方形还原成圆筒的话,那么蓝色后面自然是渐变到红色了

原文链接:何恺明团队提出 Focal Loss,目标检测精度高达39.1AP,打破现有记录     呀 加入Facebook的何凯明继续优化检测CNN网络,arXiv 上发现了何恺明所在 FAIR 团队的最新力作:"Focal Loss for Dense Object Detection(用于密集对象检测的 Focal Loss 函数)". 孔涛博士在知乎上这么写道: 目标的检测和定位中一个很困难的问题是,如何从数以万计的候选窗口中挑选包含目标物的物体.只有候选窗口足够多,才能保证模

update:把程序源代码和数据集也附上http://download.csdn.net/detail/zjccoder/8832699 2015.6.24 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- w

作者: vivo 互联网数据分析团队-Dong Chenwei vivo 互联网大数据团队-Qin Cancan.Zeng Kun 本文介绍了vivo游戏中心在灰度数据分析体系上的实践经验,从"实验思想-数学方法-数据模型-产品方案"四个层面提供了一套较为完整的智能灰度数据解决方案,以保障版本评估的科学性.项目进度以及灰度验证环节的快速闭环.该方案的亮点在于,指标异动根因分析方法的引入和全流程自动化产品方案的设计. 一.引言 游戏业务的用户规模体量大,业务链路长,数据逻辑繁杂.游戏中心

1.(23条消息) 图像增强评价标准EME和matlab代码_eme指标_zhonglingyuxiuYYX的博客-CSDN博客 2.nn.moduleList 3.LOE:lightness order error,LOE反映的图像的自然保持能力,其值越小说明图像具有更好的亮度顺序,看起来更自然. (23条消息) 低光增强评价指标_loe指标_我真的爱发明的博客-CSDN博客 4. (23条消息) 无参考图像评价指标NIQE--自然图像质量_凌川御雪的博客-CSDN博客

一.mapminmax Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1] 意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间,此时对于模式识别或者其他统计学来说,数据应该是每一列是一个样本,每一行是多个样本的同一维,即对于一个M*N的矩阵来说,样本的维度是M,样本数目是N,一共N列N个样本. 其主要调用形式有: 1. [Y,PS] = mapminmax(X,YMIN,YMAX)     % 将矩阵的每一行压缩到 [

作者:桂. 时间:2017-03-10  22:13:36 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6533579.html 声明:欢迎转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文作为:曲线拟合与分布拟合 一文的补充内容,主要介绍MATLAB直方图的绘制,以及对应归一化直方图的实现.全文分三部分简单介绍: 1)直方图(hist)绘制: 2)栅栏图(bar)绘制: 3)归一化直方图实现. 一.直方图(hist) 可以对hist的直方图进行限定,两种途径:个数模式(n

MATLAB实例:聚类初始化方法与数据归一化方法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 聚类初始化方法:init_methods.m function label=init_methods(data, K, choose) % 输入:无标签数据,聚类数,选择方法 % 输出:聚类标签 if choose==1 %随机初始化,随机选K行作为聚类中心,并用欧氏距离计算其他点到其聚类,将数据集分为K类,输出每个样例的类标签 [X_num,