Advertisement

边际散点图：展示边缘分布并带有刻度-MATLAB开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一种在MATLAB中创建边际散点图的方法，该图表不仅能展现数据间的关联性，还通过添加刻度来呈现变量的边缘分布情况。适合数据分析和统计研究使用。 散点图的彩色轴与数据集的精确最大值/最小值相吻合，并将分布显示为沿各个轴的刻度。这一想法借鉴了Edward Tufte的点划线和范围框架图的概念。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 边际散点图：展示边缘分布并带有刻度-MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一种在MATLAB中创建边际散点图的方法，该图表不仅能展现数据间的关联性，还通过添加刻度来呈现变量的边缘分布情况。适合数据分析和统计研究使用。 散点图的彩色轴与数据集的精确最大值/最小值相吻合，并将分布显示为沿各个轴的刻度。这一想法借鉴了Edward Tufte的点划线和范围框架图的概念。
     
  • byjc.rar_基于Matlab的图像边缘检测_图像边缘_边缘检测_边缘检测matlab
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB的图像边缘检测程序代码，适用于学术研究和技术开发。通过应用不同的算法如Canny、Sobel等进行边缘检测，帮助用户深入理解图像处理技术原理与实践操作。 边缘检测基于MATLAB的图像处理技术。
     
  • 二元函数的边缘分布：此函数计算二元函数中各变量的边缘分布 - MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一个MATLAB工具，用于计算二元函数中各个自变量的边缘分布。通过分析给定的数据集或数学关系式，该工具能够有效地提取和展示每个变量独立的概率特性。适用于统计学、数据分析及概率论研究。 函数 [fx, fy, MeanVar] = margindist(f,x,y,distributionType) 其中 f 是一个二元函数，可以是归一化或非归一化的分布函数。x 和 y 分别表示 f 的两个自变量，并且它们的值可以用行向量或者列向量的形式给出。fx 和 fy 代表 x 和 y 的边际分布。distributionType 参数用于定义边缘分布是在连续域还是离散域上进行计算，默认情况下是连续模式。可以为 distributionType 输入以下字符串：（对于连续）连续, Continuous, Con, 或者 con; （对于离散）离散, Discrete, Discr, 或者 discr. MeanVar 是可选的输出，它包含 fx 和 fy 的均值和方差作为向量。具体实现函数 f 应该在单独的 m 文件中定义。 例如，在下面的例子中，我们使用一个二维高斯分布来测试这个功能。
     
  • 边缘检测算法- MATLAB开发
    优质
    本项目为MATLAB平台上的边缘检测算法实现与研究，包括多种经典和现代边缘检测方法。通过代码实践深入探讨图像处理技术，适用于科研及教学场景。 边缘检测是图像处理中的关键技术之一，它能够识别出图像不同区域的边界，并且这些边界通常代表了重要的特征如形状、纹理变化等等。在MATLAB中，有多种成熟的边缘检测算法可供选择，包括Canny算子、Sobel算子、Prewitt算子以及Laplacian算子等。 1. Canny边缘检测算法： Canny算法是边缘检测领域最经典的算法之一，由John F. Canny在1986年提出。它通过多级滤波和非极大值抑制来找到最有可能的边缘。在MATLAB中，可以使用`edge`函数实现Canny算法，例如： ```matlab edgeImage = edge(inputImage, canny); ``` 其中，`inputImage`是原始图像。 2. Sobel算子： Sobel算子是一种离散微分算子，用于计算图像的梯度强度和方向。在MATLAB中实现如下： ```matlab edgeImage = edge(inputImage, sobel); ``` 3. Prewitt算子： Prewitt算子也是一种计算图像梯度的算子，并且对噪声有一定的抑制能力。在MATLAB中的使用方式为： ```matlab edgeImage = edge(inputImage, prewitt); ``` 4. Laplacian算子： Laplacian算子是二阶导数算子，对于边缘检测特别敏感。在MATLAB中可以使用`fspecial(laplace)`函数生成拉普拉斯滤波器，并结合阈值判断边缘的存在。 ```matlab filter = fspecial(laplace); filteredImage = imfilter(inputImage, filter); edgeImage = (abs(filteredImage) > threshold); ``` 这里，`threshold`需要根据实际图像内容调整。 在进行边缘检测时，还需要注意以下几点： - 图像预处理：为了提高边缘检测的效果，通常需要先对图像进行灰度化、归一化和高斯滤波等预处理步骤。 - 参数调整：每个边缘检测算法都有其关键参数，如Canny算法的高低阈值，这些参数需要根据实际情况灵活调整以达到最佳效果。 - 结果后处理：检测到的边缘可能包含假边缘或断裂情况，可以通过连通成分分析、薄化等方法进行优化。 通过深入学习和实践上述提到的各种MATLAB代码示例及测试图像，可以更好地理解和掌握边缘检测技术。
     
  • 带有GUI的图像边缘检测程序
    优质
    本程序是一款集成了图形用户界面（GUI）的图像边缘检测工具，使用者可以轻松导入图片并选择不同的算法进行边缘检测，操作简便且功能强大。 编写一个边缘检测程序，该程序应包含4到5种不同的边缘检测算子（包括Canny算子）。选择至少3幅合适的图像，并比较这些方法的检测效果。
     
  • MATLAB实验（展示RGB分量图像，进行边缘检测等）
    优质
    本实验通过MATLAB软件操作，展示RGB图像的色彩分量特性，并运用相关算法实现图像的边缘检测，以增强图像处理能力。 本实验包含三个部分：第一部分是显示一幅真彩色图像的R、G、B分量图；第二部分是从某个目录读取十幅图像，并在一个面板上同时展示这些图像；第三部分则涉及四种边缘检测算法的应用。
     
  • 自适应边缘分布-JMeter
    优质
    《自适应边缘分布-JMeter》旨在介绍如何利用JMeter工具进行性能测试时，针对不同负载条件优化测试策略和参数设置的方法，特别强调了在边缘计算环境下实现自适应调整的重要性。 6.1 边缘分布自适应 6.1.1 基本思路 边缘分布自适应方法旨在缩小源域与目标域的边缘概率分布之间的差距，以实现迁移学习的目标。从形式上看，该方法通过计算 P(xs) 和 P(xt) 间的距离来衡量两个领域间差异：DISTANCE(Ds,Dt) ≈ ||P (xs)- P (xt)||。 6.1.2 核心方法 边缘分布自适应技术最早由香港科技大学杨强教授团队提出，名为迁移成分分析（Transfer Component Analysis）。由于源域和目标域的原始概率分布不同(P(xs) ≠ P(xt))，直接减小这两者间的距离不可行。TCA 假设存在一个特征映射ϕ使得映射后的数据分布P(ϕ(xs)) ≈ P(ϕ(xt))。 这一假设基于边缘分布相似则条件分布也会相近的理论：即 P(y|xs) ≈ P(y|x t)，其中y表示相应域内的标签信息。因此，我们的目标是找到合适的特征映射 ϕ。然而，在无穷个可能中寻找一个合适的选择几乎是不可能完成的任务。庄子曾说：“吾生也有涯，而知也无涯，以有涯随无涯，殆已！”显然我们不能通过穷举的方式来确定ϕ。 面对这一挑战，我们需要采用更有效的策略来解决特征映射问题。
     
  • 【图像边缘检测】利用MATLAB CNN进行灰度图像边缘提取【附带Matlab源码 490期】.md
    优质
    本篇文章介绍如何使用MATLAB结合CNN技术实现对灰度图像的边缘检测，并提供相关代码供读者参考学习。 上传的Matlab资料包含对应的代码，所有代码均可运行并经过验证确认有效，适合初学者使用。 1、压缩包内容： 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 结果效果图也会一并提供。 2、所需软件版本为 Matlab 2019b。如遇到问题，请根据提示进行修改或寻求帮助。 3、操作步骤如下： 第一步，将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； 第二步，双击打开main.m 文件； 第三步，点击运行按钮直至程序完成并显示结果。 4、关于仿真咨询或其他服务需求（如提供完整代码、复现期刊或参考文献中的内容、定制Matlab程序或者科研合作等），欢迎联系博主。 具体可提供的服务包括但不限于： - 图像边缘检测方法：Snake模型、八方向算法、CNN以及积累加权； - Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子的图像边缘检测； - Robert算子图像边缘检测 - 蚁群算法与模拟退火算法在图像处理中的应用，如蚁群聚类进行边缘检测。 - 元胞自动机应用于图像中 - 亚像素精度提升技术：插值法和基于Zernike矩的方法； - 拉普拉斯算子的图像边缘检测方法。