数据归一化

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。

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。

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

件包含SSD7练习6中关于归一化方法的答案。归一化是深度学习中数据预处理的关键步骤，它可以帮助提高模型的训练速度和性能。 答案内容： normalization.txt 文件中包含对不同归一化方法的详细分析，包括： 批归一化 (Batch Normalization) 层归一化 (Layer Normalization) 实例归一化 (Instance Normalization) 其他相关技术 分析内容涵盖每种方法的优缺点、适用场景以及实现细节。 请注意: 本答案仅供学习参考，请勿用于任何商业用途。

该算法利用图像归一化技术，实现彩色图像空域零水印的嵌入和提取。适用于MATLAB实验环境，可提供算法实现步骤和实验结果分析指导。

算法步骤： 将输入数据F归一化为0-1之间的双精度型数据 令F中的最大值为1，最小值为0 计算最大值和最小值的差值的倒数：det = 1/(max(F) - min(F)) 对于F中介于最大值和最小值之间的值temp1，经过mat2gray变换后变为：temp_last = (temp1 - min(F)) * det

此Simulink模型用于在使用零阶控制器的二阶系统上应用归一化MIT规则。参考控制的模型来自Astrom的自适应控制。

该项目利用自相关和归一化互相关方法，实现了对浊音语音信号的基音周期进行检测。

该程序从钙成像数据的感兴趣区域提取荧光水平的平均值。在刺激前的基线水平用于将数据标准化为基线百分比，并使用基线Ca2+活性的标准偏差。通过固定刺激间隔的重复刺激，结合已知的扫描和采样时间，可以进行Ca2+尖峰的快速插值。数据格式为.txt文件，并可保存为.tif和.ai格式的图像，以及.xlsx表中的规范化值。程序将重复刺激后的数据进行叠加，并采用选择的插值方法对响应进行内插。

归一化互相关(NCC)在已知比例和方向的图像中查找给定模式时是一个优秀选择。Matlab的IP工具箱normxcorr2函数执行这一任务。然而，normxcorr2无法指定哪些像素是重要的，这在模式矩阵无意中指定了矩形ROI时特别成问题。为了减少这种情况的影响，可以考虑加权归一化互相关（WNCC），它使用加权方差而不是常规方差来计算相似度。这种方法能够更精确地识别图像中的模式，尤其是对于存在伪影的情况。注意：WNCC比normxcorr2更为昂贵，因为它在频域和空间域之间进行多次卷积。