多尺度

Matlab实现单尺度和多尺度Retinex算法程序

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。

Matlab 2 2024-07-22

多尺度关联规则挖掘的尺度上推算法研究论文

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。

数据挖掘 0 2024-10-12

多尺度Retinex图像增强的新方法

基于Petro, AB, Sbert, C., & Morel, JM (2014)的研究，探讨了多尺度Retinex算法在图像增强中的两种不同实现方式。第一种方法通过指数缩小'scalefactor'直至'scalefactor^nscale'，加速大图像处理但可能引入光晕伪影。第二种方法则接受不同尺度作为输入，支持非约束缩放。算法使用最大通道作为图像照明的近似值，并计算出两种反射率的百分比。

Matlab 0 2024-08-30

Matlab实现多尺度二维小波变换

wavedec2 函数 可用于执行多尺度二维小波变换。 语法： [C, S] = wavedec2(X, N, 'wname') [C, S] = wavedec2(X, N, Lo_D, Hi_D) 参数： X：输入图像 N：分解层数 'wname'：小波名称 Lo_D：低通分解滤波器 Hi_D：高通分解滤波器 返回值： C：小波系数矩阵 S：簿记矩阵，包含分解过程的信息

Matlab 2 2024-05-20

多尺度一维分解-小波变换Matlab实现

多尺度一维分解命令：wavedec格式：[C, L]=wavedec(X,N,’wname’)[C, L]=wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D)

Matlab 6 2024-05-23

多尺度排列熵Matlab程序的优化与验证

这个程序是为了计算信号复杂度而设计的，利用多尺度排列熵进行分析。

Matlab 2 2024-07-19

多尺度图像边缘检测的小波变换优化

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。

Matlab 2 2024-07-20

多尺度信息对中医文本关系抽取的研究

本研究探讨了多尺度信息在中医文本关系抽取中的应用，提升抽取准确性和效率。

统计分析 0 2024-09-19

数据融合MATLAB代码 - MRFN多尺度表示融合网络

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。

Matlab 0 2024-09-30

多尺度多焦点多侧面交互技术-MT8516原理图解

4.2多尺度、多焦点、多侧面交互技术(1)多尺度界面与语义缩放技术。当数据量超过屏幕像素总和时，无法一次完整显示所有数据。多尺度界面是解决此问题的有效方法，它以不同空间尺度组织信息，并将尺度层次与信息呈现内容联系起来，主要使用平移和缩放作为交互技术。信息可视化对象会随尺度大小进行语义缩放。语义缩放已广泛应用于二维地图可视化系统，对于大数据可视化分析至关重要，支持从高层次概要信息到低层次详细信息的分层可视化。图26展示了ZAME系统在百万规模图的语义缩放可视化效果，它使用矩阵网格形式展示不同尺度的图节点。

算法与数据结构 0 2024-08-25