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。

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作为一种强大的数学软件，其多维数组功能不仅限于简单的数据存储和计算，还涵盖了广泛的应用领域。从科学研究到工程设计，多维数组在Matlab中的灵活运用，极大地提升了数据处理和分析的效率与精度。

介绍了一种高效的计算多维数组线性索引的方法，该方法利用MEX技术实现了C语言代码与MATLAB的接口调用，相较于MATLAB内置的sub2ind函数，该方法在处理大规模数据时展现出显著的性能优势。经测试，该方法的计算速度相较于sub2ind函数提升显著，尤其在处理高维数组时优势更为明显。该方法的实现代码简洁易懂，方便用户根据实际需求进行修改和扩展。

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

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。

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

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。

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。