matlab中位数滤波代码-多尺度和盲检测技术应用研究

这份程序主要涵盖了Matlab中单尺度和多尺度Retinex算法的实现，所有代码均配有详细注释。

通过对Wavelet变换的高频系数进行统计分析，发现其符合广义高斯分布。采用极大似然估计方法对Wavelet变换系数的边缘分布和联合分布进行拟合，提出了一种新的Wavelet变换域水印盲检测框架。实验证明该检测器具备优异的性能。

这是一段适用于Matlab软件的二进小波图像多尺度边缘检测代码，经过亲自测试，效果非常显著，强烈推荐给所有对此感兴趣的人使用。

3.5中位数检验在假设检验中是一种不常见但广泛应用的方法。在Matlab中提供了相应的signrank函数用于比较两个配对样本的中位数差异显著性。另外，signtest函数也可用于比较中位数与给定常数的显著性。此外，还介绍了装配时间均值的显著性检验和文学作品中的词频差异分析。

多尺度理论已应用于数据挖掘领域，但多尺度数据挖掘研究尚不充分，缺乏普适性理论与方法。针对这一问题，研究了普适的多尺度数据挖掘理论，并提出了尺度上推关联规则挖掘算法SU-ARMA。首先基于概念分层理论划分数据尺度，定义数据尺度；接着阐明了多尺度数据挖掘的实质和研究核心；最后在多尺度数据理论基础上，利用采样理论和Jaccard相似性系数对频繁项集进行处理，实现了多尺度数据间知识的向上推导。实验结果显示，该算法在人造数据集和H省全员人口真实数据集上具有高覆盖率和精确度，支持度估计误差较低。

如果x是向量，请计算x的单变量平滑中位数。如果x是矩阵，则计算每列的单变量平滑中位数并返回它们的行向量。可以指定参数dim来沿特定维度操作。当前版本不支持超过二维的数组。该函数使用Newton-Bisection混合算法，通过最小化目标函数 S(p) = sum {(x(i) - p).^2 + (x(j) - p).^2} .^ 0.5 的一阶导数根来实现平滑中位数。默认情况下，一阶导数的容差(Tol)设置为单机精度。平滑的原理是轻微调整中位数的估计点。使用平滑中位数的Bootstrap置信区间对总体分布的普通中位数具有良好的覆盖范围，还可通过Studentized bootstrap和百分位数校准bootstrap方法获得二阶准确区间。

此MATLAB代码实现了多尺度表示融合网络（MRFN），用于IEEE信号处理快报上发表的智能故障诊断论文。运行环境为Windows 7和Matlab R2014b。源数据来自凯斯西储大学（CWRU）的机械故障预防技术（MFPT）数据集。我们提供了CWRU数据集的Matlab文件“Sample_multi_array.mat”，您可以从百度Netdisk免费下载。如需使用代码，请参考以下步骤。如果您有任何问题，请联系Hui Yu或作者。

在SQL查询中，优化分组求中位数的方法是通过对年龄进行分组，并计算每组金额的平均值。具体操作包括选择年龄和金额字段，使用子查询统计符合条件的记录数量。

利用Matlab源代码实现基于小波变换的多尺度图像边缘检测，通过优化算法提升检测精度。