Oliktok_Point_KAZR_spectra MATLAB代码处理频谱平移和多峰估算

该项目提供了一个 Matlab 代码示例，用于将 XLSX 文件按行进行 归一化处理，并应用于研究患者来源的异种移植肿瘤中的地形异质性。此代码是根据Rajaram、Roth等人在论文“用于研究患者源性异种移植肿瘤中地形异质性的多模式数据资源”中提出的分析方法编写的，帮助用户生成论文中的数字并生成中间结果。代码是用 Matlab 编写的，并在 Linux (Ubuntu 18.04) 系统上的 Matlab 2019b 版本中进行了测试。为了使用此代码，用户需要确保正确设置路径以便程序能访问数据。通过下载并解压相应的zip文件，用户可获取研究所需的主要数据。此外，说明文档提供了生成中间结果的详细指南，部分操作可能需要使用集群环境。 主要步骤：1. 从指定的FTP服务器下载相关数据，确保下载的文件完整性。可以通过比对 MD5Sum 来验证文件的准确性。2. 解压下载的zip文件，生成与zip文件同名的目录。 注意事项：- 确保正确设置数据路径，特别是在非Unix系统中，需要特别注意路径设置。- 代码已优化以尽量减少与操作系统的依赖，但在不同系统环境下可能仍会有所不同。

在气象研究中，从不同视角探索多峰函数曲面的绘制方法。使用Matlab代码进行子图绘制，展示不同视角下多峰函数曲面的形态。具体操作包括：subplot(2,2,1);mesh(peaks); view(-37.5,30); title('1'); subplot(2,2,2);mesh(peaks); view(0,90); title('2'); subplot(2,2,3);mesh(peaks); view(90,0); title('3'); subplot(2,2,4);mesh(peaks); view(-7,-10); title('4');

Matlab开发 - 链接式平移和缩放。可以在同一图形上同时平移和缩放多个轴，并完全控制它们的链接。

这段代码实现了 Y. Weiss 的频谱散列算法。需要注意的是，Python 和 Matlab 在计算特征向量时，可能会得到符号相反的结果，进而导致生成的二进制哈希码不同。然而，无论是 Python 还是 Matlab，hammingDist(B, B) 的结果都是一致的。您可以通过手动调整 Python 代码 (trainSH) 中特征向量的符号，来确保 Python 和 Matlab 生成相同的二进制代码。

基于MATLAB的频谱分析代码已经开发完成。

详细介绍了图像处理中的平移变换，包括所用到的数学公式及其详细解释。

最近在学习密度峰聚类算法，对/DensityPeakCluster的Python代码进行了改进，并打算基于此算法撰写论文。在GitHub上发现了这个项目，下载后加入了中文注释以便今后查阅。我从Alex Rodriguez和Alessandro Laio的论文《Clustering by fast search and find of density peaks》中学习并修复了原始DensityPeakCluster代码中的Bug。

'im_rst.m'函数通过调整传入的缩放、旋转和平移参数，实现图像的旋转、缩放和平移操作。该函数先缩放图像，然后旋转，最后平移以完成处理。如果处理后的图像尺寸大于原始图像，则使用'imcrop()'函数进行裁剪，以保持尺寸一致。

这段Matlab代码展示了对比差异方法如何用于估算“专家乘积”方法的模型/概率分布参数。代码生成的数据来自两个高斯分布的乘积，这两个高斯分布具有特定的均值和标准差。目标是在只给出数据的情况下，预测这两个高斯分布的均值和标准差。 该代码基于Hinton等人关于对比差异的论文。 对于两个均值和标准差分别为$mu_1，sigma_1$和$mu_2，sigma_2$的高斯分布，其乘积与具有以下均值和标准差的正态分布成比例： $$ mu = frac {mu_1 sigma_2 ^ 2+ mu_2 sigma_1 ^ 2} {sigma_1 ^ 2 + sigma_2 ^ 2} $$ $$ sigma = left [frac {sigma_1 ^ 2 sigma_2 ^ 2} {sigma_1 ^ 2 + sigma_2 ^ 2} right] ^ {1/2} $$ Matlab代码使用上述均值和标准差生成数据。