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lianma
- 图像处理中链码的编程，给了一个.mat格式的图像，并对其进行链码编程和归一化。将.mat替换为自己的数据即可灵活应用-The chain code in the image processing program, to the image of one. Mat format, and its chain code programming and normalized. Will mat replacement for their own data can be applied flexibly
R_FCM
- 对高炉复杂数据进行归一化先去除量纲，然后进行聚类，聚类结果更好- The complex data of Blast furnace is normalized to first remove the dimension, and then clustering, clustering results better
CSN
- 数据处理中经常使用归一化方法，该算法是最基础和常用的面归一化方法(CSN).-Normalization method is often used in data processing, the normalization method (CSN) algorithm is the most basic and commonly used surface.
Smith
- 圆图软件设计要求计算结果以图形和数据并行输出，处理包括复数的矩阵运算。为使程序代码简单，执行运算速度快，计算精度高，选择MATLAB 软件作为设计技术平台较为理想（也可利用VC,VB等）。该软件数学表示、函数集丰富且功能强大、良好的用户界面以及许多函数本身会绘制图形且自动选取坐标刻度等显著优点，特别适用大量计算。利用MATLAB强大的作图功能容易画出完整的Smith 圆图。整个圆图软件分为用户图形界面模块、圆图计算模块、画图演示模块。上述: 大模块又进一步分解，其中用户图形界面模块分为：主页、主
mapminmax
- 这是一个数据处理程序，对数据进行归一化处理-This is a data processing program, the data normalization processing
las_tools
- 一个非常实用的las文件处理工具，可以实现很多功能，如读写las文件，分类，分块，抽稀，合并，生成边界线，生成DEM，点云高度归一化，数据格式转换，波形数据压缩等-A very useful the las file processing tools, you can achieve a lot of features, such as read and write las file classification block Rarefy merge to generate the bounda
PSO2
- PSO聚类算法使用的数据是我们归一化后的数据，利用该数据求总的粒子数m,设置聚类数c（c=4,这个可以确定的），随机选择聚类中心并赋值给各个粒子，随机产生粒子的速度；-PSO clustering algorithm using data owned by a data after the data requirements to the total number of particles in m, set the number of clusters c (c = 4, this can b
ruqinjiance-svm
- matlab源文件，对网络数据进行入侵检测，利用libsvm工具箱，对特征进行分类。内容包括：数据的归一化，参数择优（交叉验证），建立svm模型，性能评价。压缩包内有详细的说明文档。-matlab source files, network data for intrusion detection, to use libsvm toolbox, to classify the characteristics. The contents include: data normalization, p
ofdm_timeSySC64qam
- TolPac=1 输入数据块数 PacketLen=10 每块的符号数目 M=64 调制指数 SNR=20 NFFT=256 Length of IFFTCpLength=16 Length of Prefix NSubc=64 Number of subcarriers freoff=0.5 归一化频偏2.25,phaseoff=0.1 -TolPac = 1 input data blocks the the PACKETLEN 10 of the span per
FAST-ICA
- 1、对观测数据进行中心化，； 2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z； 3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1 4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）； 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp) *z)))-(mean(1-(tanh((temp)) *z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的） 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,
FAST-ICA11
- 1、对观测数据进行中心化，； 2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z； 3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1 4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）； 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp) *z)))-(mean(1-(tanh((temp)) *z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的） 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,
rscore
- 利用matlab实现归一化处理，可用处理大量数据-Using matlab to achieve normalization processing, handling large amounts of data available
Large-capacity-data-fitting
- 用matlab实现1000组复数数据的拟合，并计算拟合函数的归一化均方误差（NMSE）.-1000 groups using matlab fitting complex data, and calculate the fit function normalized mean square error (NMSE).
MEAN-STD
- 对数归一化处理和反归一化处理 初始化数据常用的代码 可以保存下来-Logarithmic normalization and anti-normalization commonly used code to initialize the data can be saved
rihor_Little_Bear_tools
- 小熊工具箱是由中科院对地观测中心在读博士胡勇将自己写的 IDL 代码整理而成，包含许多实用功能：相对辐射归一化、矩匹配相对辐射校正、趋势分析、最大值合成、 MODIS 质量数据转换、批量矢量裁剪、 MRT 批处理、 TVDI 、 ROI 分离器、批量生成缩略图、批量生成影像范围（shp）。-Winnie the toolbox from the CAS CEODE PhD Hu Yong will write their own IDL code was compiled, contains m
normalize
- 对数据进行归一化，读取图像，计算数据的delta/range值-On normalized data, read the image, calculating the data delta/range value
normalization
- matlab中使用libsvm进行分类预测时对数据进行归一化。-Data normalization
Matlab--preproces
- matlab关于数据的预处理的一些程序，很全，中心化，归一化，多元散射校正-matlab on some pre-program data, very wide, centralized, normalization, multiplicative scatter correction
bp_demo
- BP神经网络软件（BPGUI）：支持手动输入数据和从外部导入数据两种方式；用户可以自定义训练集和测试集占全部数据的百分比，设定完成后，软件随机产生训练集和测试集；支持归一化和不归一化两种数据预处理方式；用户可以自定义网络的结构参数和训练参数；具有绘图功能，可以对比测试集的真实值与预测值；支持网络及数据的保存；具有菜单选项，用户可以通过菜单执行相应的操作；具有右键功能，用户可以通过右键快速执行相应的操作；-The BP neural network software (BPGUI) : suppo
SVMANN_matlab_code.
- 使用支持向量机进行非线性回归，得到非线性函数y=f(x1,x2,…,xn)的支持向量解析式， 求解二次规划时调用了优化工具箱的quadprog函数。本函数在程序入口处对数据进行了 [-1,1]的归一化处理，所以计算得到的回归解析式的系数是针对归一化数据的，仿真测 试需使用与本函数配套的Regression函数。- Using non-linear support vector machine regression, nonlinear function y = f (x1,