利用MATLAB进行多维数组每列独立归一化处理

MATLAB中的数据类型中，向量被视为一维数组，矩阵被视为二维数组，超过2维的数组被称为多维数组（N-D Arrays）。学习如何定义和使用多维数组在MATLAB中非常重要。

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。

MATLAB函数MAPMINMAX用于将矩阵行的最小值和最大值映射到[-1, 1]区间，特别适用于语音信号处理。

MATLAB代码中实现的光照归一化人脸识别算法。参考文献已标注在代码注释中。

这个示例代码首先定义了两个函数minMaxNormalization和zScoreNormalization，分别用于进行最小-最大归一化和Z-score归一化。然后，给定一个示例数据X，分别调用这两个函数对其进行归一化处理，并输出结果。用户可以根据自己的数据进行相应的修改和扩展。

二维数组(II) 二维数组，可对应至一个 X - Y 二维平面坐标，如下图所示： Y(行)：代表二维数组的行坐标，用来定位在数组中的具体行数。 X(列)：代表二维数组的列坐标，用来定位在数组中的具体列数。 在 MATLAB 中，通过二维数组的索引可以精确地访问和操作数据，帮助我们高效地进行矩阵运算与数据分析。二者结合，让我们能够在 MATLAB 中轻松处理 多维数组。

matlab图像去雾处理的主要技术是利用色彩空间和直方图均衡来改善图像清晰度。

图7.8展示了如何选择数据分割格式，图7.9详细介绍了每列数据的格式选择步骤。第二步：替换数据缺失值后，导入视图显示数据统计信息，用“？”表示缺失数据。例如，“Online shopping”列有两个缺失值，通常为“Y”或“N”，根据出现频率的规则，将其替换为“N”。在操作符“Operators”中搜索“Replace Missing Value”操作符（图7.10），将其拖拽到“Process”页面，与数据算子连接。在“Parameters”参数页面，“attribute filter type”选择“single”，选择“Online_Shopping”字段进行替换，“replenishment value”填写为“N”。配置完成后，统计视图显示缺失值已被处理。

利用Simscape在Matlab中开发了一个温度独立电阻模拟电路，实现了增益在温度变化时保持稳定的有源滤波器。