归一化互相关

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。

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。

数据归一化是个常用的技巧，是在做数据或机器学习时，保证数据都在相同的尺度上。通过 MATLAB，可以轻松实现这一过程，常见的方法包括最小-最大归一化和 Z-score 标准化。你只需要几个函数就能完成数据的，像min()、max()、mean()和std()都能派上用场。归一化后，数据便于比较，也能提升机器学习算法的表现，是对于像 KNN 这种依赖距离的算法来说，效果挺。最小-最大归一化就是将数据缩放到 0 到 1 之间，Z-score 则是将数据转化为标准正态分布。哦，对了，完的数据你可以通过save()轻松保存，方便后续使用。如果你需要在大数据集或不同任务中应用，归一化的脚本也可以根据实际

数据里的归一化操作，是真的蛮关键的一步，尤其你搞机器学习的，肯定绕不开。文档里的内容覆盖挺全，从min-max到z-score，再到怎么多指标、怎么单位量纲问题，讲得都比较实在。像你在训练Neural Network或者SVM的时候，归一化一下，不仅能提升模型表现，还能防止那些稀奇古怪的数据把你模型搞炸了。举个例子，如果你某个特征是 0 到 10000，另一个才 0 到 1，不做归一化，训练过程基本上就是让“大值”统治全场。用min-max直接把它们都压缩到[0,1]，是不是感觉清爽多了？哦对了，像Decision Tree这些模型其实不用太在意归一化，它们对数据分布没那么敏感。但要是你跑SG

Matlab编程-循环互相关。用于估计循环互相关函数。

去归一化的 MATLAB 程序，思路清晰，拿来就能跑。用的是挺常见的数据方式，尤其适合做完归一化之后想还原原始数据的场景。你只需要改一改参数，数据结构不复杂，运行后直接出结果，响应也快，蛮省心的。 直接归一化后数据，恢复成原始的量级。比如你做了个z-score标准化，想看真实值分布，这代码就派上用场了。常规数据、图像数据、MRI 数值都能整，兼容性还不错。 程序写得挺直白的，适合想快速上手的同学。变量名比较清晰，不用担心看不懂。就算你对 MATLAB 不熟，也能跟着注释摸索着用。要注意的是，最好先了解一下你原始数据的归一化方式，方便反向还原。 相关的程序也挺多，你如果做的是 MRI 自动归一化

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。

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

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