归一化处理

我编写了一个MATLAB程序，用于对多维数组进行归一化处理。网上现有的程序要么过于复杂，要么不符合我的需求，因此我自己动手编写了一个。这个.m文件可以实现对每一列数据进行独立的归一化，确保每列数据都在0到1之间。与其他程序整体归一化不同，这种方法避免了大数吞小数的问题。程序非常简单，适合供学习参考使用。

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。

局部二值化处理是一种常见的图像处理技术，特别适用于matlab代码中的实现，其中包括了Niblack方法。

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。

数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲，这会影响数据分析结果。为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过标准化后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。以下是三种常用的归一化方法： 1. Min-Max标准化，也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0, 1]之间。转换公式为： ( x_{norm} = \frac{x - min}{max - min} ) 其中，( x )是原始数据，( min )和( max )分别是数据集中的最小值和最大值。此方法简单易用，但当新数据加入时需重新计算( min )和( max )。在Python中，可以使用Numpy库或scikit-learn的MinMaxScaler类实现。 2. Z-score标准化，又称均值归一化，将数据标准化到均值为0，标准差为1的标准正态分布。转换公式为： ( x_{norm} = \frac{x - \mu}{\sigma} ) 其中，( \mu )是数据集的平均值，( \sigma )是标准差。这种方法在统计分析中常用，可减少异常值影响。在Python中同样可以使用Numpy或scikit-learn的StandardScaler类。 3. 对数归一化，适用于处理大范围值的数据。对数归一化可以缩小数值差距，特别是对于偏斜分布的数据，转换公式为： ( x_{norm} = \log(x + 1) ) 对数归一化有助于数据的比较，尤其在处理极端值时效果显著。

之前仅简单汉化了Firebird Maestro，今天对IBExpert企业版进行了处理。使用方法简单：1. 启动程序；2. 点击Options---Environment Options..打开‘Environment Options..’对话框，在Interface Language选择“中文-SWT”，确定后即可切换为中文界面。汉化工作有限，因为过度汉化会影响理解，同时也有一些术语无法准确表达。

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。

本项目文件夹包含一个Matlab程序，用于开发基于对侧大脑区域对称性进行扩散MRI归一化的自动方法。 代码功能 利用大脑对称性自动识别病变区域 标准化图像，以便比较不同患者 代码文件说明 im.m: 管理所有图像并将它们保存在编码环境中的目录，使用niftiread方法读取二进制图像文件 main.m: 包含主要代码逻辑，步骤如下: 大脑方向校正: 使用临时方法创建二进制掩码，并使用regionprops方法调整现实生活中RMI扫描获取的数据方向 （其他步骤的描述，根据实际代码内容填写） 代码使用 编译im.m文件 将MATLAB路径更改为包含im.m的目录 运行main.m文件