MATLAB脚本

Matlab绘图脚本详解，专为加快学术论文图表生成速度而设计。涵盖多种绘图参数设置，确保图片、曲线精准展示。详细注释指导，助您轻松掌握。

这里提供一些简单易懂的Matlab图像处理代码，特别适合初学者使用。这些代码可以帮助您快速入门，理解图像处理的基本原理和操作方法。

提取短行程的代码算是比较常见的需求，尤其在汽车行驶工况数据时。这个代码的特点是，前期已经对数据做了一些预，所以直接进行短行程提取。通过逻辑就能得到需要的工况数据，效率高、代码简洁。和男朋友一起完成的这个小工具，我觉得对多从事数据、汽车相关工作的开发者会有。最棒的是，它是免费的哦，虽然没办法放在平台上分享，但我觉得能帮到就挺好！如果你有疑问，评论区随时交流，一起讨论也是一种收获。

matlab 的异常值脚本outliers.m挺实用的，适合你在数据预中快速定位那些“看着不太对”的数据点。里面用了两种方法：一个是统计老炮都知道的Grubbs 检验，另一个是经典的IQR（四分位区间）法。思路都清晰，还贴心地把每步都写成了流程——从读数据、计算指标，到检测再分类。用起来也不难，配合箱线图，可视化也直观。嗯，尤其适合建模前做数据清洗那一步。

Matlab脚本的创建方法如下：1. 打开Matlab，依次点击File->New->M-file；2. 在编辑窗口中输入程序内容；3. 点击File->Save，保存文件时使用.m作为文件扩展名。运行M文件的方法：1. 在命令窗口输入文件名；2. 在M文件窗口的Debug菜单中选择Run。

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

这个存储库包含了一些通用的MATLAB函数，主要用于读取Excel文档和绘图。编码风格遵循Google的Python风格指南，以确保与其他Python库保持一致。这些函数最初基于某人的MATLAB风格指南，尽管采用了CamelCase，但与Python社区的代码相比更难理解。遵循的编码实践分为“严格”（例如规则1、2）和“松散”（例如G1），并对于任何不一致深感抱歉。此外，应先编写文档（如类图、控制循环、伪代码等）。变量名和函数名采用全小写加下划线的方式，除了常量（GLOBAL_CONSTANT_NAME）、类名（ClassName）和异常（ExceptionName）。避免使用首字母缩写，例

Matlab在图像处理领域的灰度处理功能非常强大。通过简单的DIIVINE脚本，可以轻松实现图像的精确灰度调整和优化，提高处理效率和质量。这个脚本不仅简化了处理步骤，还提供了灵活的参数调节选项，适用于各种图像处理需求。

使用此脚本从TSV数据训练自组织映射（SOM），具体示例是Android App Market数据。如有问题，请发送邮件至kayacik（at）gmail（dot）com。 运行说明1. 确保已安装Bash、MATLAB和Som Toolbox。2. 运行以下命令编译代码：source/run-som-on-appmarket-data.sh 兼容平台支持已安装Bash和MATLAB的平台。

在Matlab中，函数名必须与文件名相同，而脚本则无输入参数和返回值。函数可以包含不同数量的输入参数和返回值，例如，函数nargin和nargout分别指示输入参数和返回值的数量。