比率尺度

比率尺度的逻辑还挺有意思的，尤其在地理信息系统里，能做的不止是“看图”，还能做运算。你能拿生物数量、距离、密度这些数据直接算平均值、差异性，这就不是间隔尺度能比的了，精度上了一个台阶。比率尺度最关键的，是它能拿来做算术运算和逻辑判断，像等于、大于这种判断语句，写起来直观，还挺适合做统计的，是在用MatlabGIS 数据的时候，效率蛮高的。你要是刚好在整GIS 课件或者需要数据做进一步的项目，可以顺手看看下面这些文章。像Matlab 算术运算教程、矩阵逻辑运算，还有讲到ARCGIS 空间的内容，都挺对味的。建议你在写代码时，注意用对数据类型，有些变量能做比率，有些只能做分类，别图省事直接套模版，

这份程序主要涵盖了Matlab中单尺度和多尺度Retinex算法的实现，所有代码均配有详细注释。

多尺度理论已应用于数据挖掘领域，但多尺度数据挖掘研究尚不充分，缺乏普适性理论与方法。针对这一问题，研究了普适的多尺度数据挖掘理论，并提出了尺度上推关联规则挖掘算法SU-ARMA。首先基于概念分层理论划分数据尺度，定义数据尺度；接着阐明了多尺度数据挖掘的实质和研究核心；最后在多尺度数据理论基础上，利用采样理论和Jaccard相似性系数对频繁项集进行处理，实现了多尺度数据间知识的向上推导。实验结果显示，该算法在人造数据集和H省全员人口真实数据集上具有高覆盖率和精确度，支持度估计误差较低。

在Devistator回测平台中，夏普比率的计算代码以C++实现，因其性能优越。在使用此平台时，可以在不到一秒内读取两年的一分钟数据，确保高效回测。代码通过创建策略类并将条形图馈送至该类，有效避免了前瞻性偏差，从而消除了策略对未来价格走势的依赖。stratEval函数则用于评估给定策略和历史数据，计算多种性能指标，其中包括夏普比率。

在SPSS统计分析基础教程中，讨论了两个总体比率之差的检验。对于大样本情形，p1-p2的抽样分布近似服从正态分布。

总资产增长率：衡量资产总额的年度增长率。固定资产成新率：反映固定资产的新旧程度，越高表示资产更新越快。三年利润平均增长率：反映过去三年利润的平均增长率。三年资本平均增长率：反映过去三年所有者权益的平均增长率。

多尺度一维分解命令：wavedec格式：[C, L]=wavedec(X,N,’wname’)[C, L]=wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D)

这种fminsearch函数的优化针对了单纯形方法在处理高尺度平滑问题时的限制。当函数在较大尺度下平滑而在小尺度下粗糙时（例如，当参数范围为(-10, 10)时存在清晰的全局极值，但在(-0.1, 0.1)放大时存在多个局部极值），传统的fminsearch初始试验可能过于接近，不适合所有情况。优化包括引入DiffMinChange选项以限制收缩，添加两个新的初始化选项（usual_delta和zero_term_delta），以及针对带有两个参数情况的补丁（可能适用于三个参数）。调用示例：options = optimset('Display','iter', '诊断','开', 'TolF

在Kaggle竞赛中，通过开发ML解决方案，消除旧书页和手写文档扫描副本中的合成噪音（如污渍、茶痕和太阳斑）。去噪后的扫描页面可提高光学字符识别技术的可访问性，项目复杂度适中。数据集包括添加了合成噪声的扫描页面，测试目标为达到0.0275的RMSE。采用Keras实现的Winograd方法，提交文件包括故障分析。

wavedec2 函数 可用于执行多尺度二维小波变换。 语法： [C, S] = wavedec2(X, N, 'wname') [C, S] = wavedec2(X, N, Lo_D, Hi_D) 参数： X：输入图像 N：分解层数 'wname'：小波名称 Lo_D：低通分解滤波器 Hi_D：高通分解滤波器 返回值： C：小波系数矩阵 S：簿记矩阵，包含分解过程的信息