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箱型图用于去除数据中的离群值。

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简介：
该MATLAB编写的箱型图异常值清除程序，主要应用于数据清洗等一系列前期的数据预处理操作，旨在提升数据质量。

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  • 去除箱型图中的异常值
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    本文探讨了如何在统计分析中识别并从箱形图(box plot)中移除异常值的方法，以提高数据可视化和解释的有效性。 用MATLAB编写的箱型图异常值清除程序主要用于数据清洗和其他前期的数据处理工作。
     
  • 利用StatisticalOutlierRemoval滤波器在PCL中去除离群点
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    本简介介绍如何在Point Cloud Library (PCL) 中运用Statistical Outlier Removal (SOR) 滤波算法有效地识别并移除点云数据中的异常值，提升数据质量。 StatisticalOutlierRemoval滤波器主要用于剔除离群点或因测量误差产生的粗差点。其工作原理是对每个点的邻域进行统计分析，并计算它到所有临近点的平均距离。假设这些结果符合高斯分布，即由均值和标准差决定，则超出全局距离平均值与方差定义的标准范围之外的点可被视为离群点并从数据中移除。
     
  • Python：移除离群值的操作（每行代表一类数据）
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    本篇文章主要介绍如何使用Python编程语言来处理数据时剔除异常值的问题。特别是当每一行都表示一个独立的数据类别的情况下，我们将探讨有效的算法和方法来识别并移除这些可能影响数据分析准确性的离群点。通过学习本文，读者可以掌握利用Python进行高质量数据预处理的技术。 主要介绍了如何使用Python删除离群值（每一行为一类数据），具有很好的参考价值，希望大家能够从中获益。一起跟随来看看吧。
     
  • 基于K近邻的点云离群点去除方法
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    本研究提出了一种利用K近邻算法来识别并剔除点云数据中的异常值（离群点）的方法，有效提高三维模型的质量和精度。 在MATLAB里，使用K近邻距离判断点云是否为离群点，并予以去除。
     
  • PODDEM：PIV 数据异常值去除工具（基于 MATLAB）
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    PODDEM是一款用于处理PIV(粒子图像测速)数据的MATLAB工具箱，专门设计来自动识别和剔除数据中的异常值。它帮助研究人员提高实验数据的质量和准确性，适用于流体动力学研究领域。 PODDEM 是粒子图像测速数据中异常值检测与估计的先进方法。该算法适用于二维及三维数据，并且最多支持三个速度分量。关于 PODDEM 的详细信息可在以下文章中找到：Higham JE, Brevis W., Keylock CJ，一种使用非迭代 POD 方法的二维图像测速信号的快速滤波和重建方法，已被接受发表在《测量科学与技术》期刊上（影响因子为1.43）。
     
  • 去除测量数据中异常值的几种方法
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    本文介绍了在数据分析过程中识别和处理异常值的不同策略与技术，包括统计学方法、箱线图法及基于机器学习的方法等。 剔除测量数据中异常值的若干方法。
     
  • MAGSAC：采用MAGSAC算法实现稳健模型拟合，不依赖于离群值和离群值阈值
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    MAGSAC是一种先进的鲁棒模型拟合算法，通过创新性地避免对异常值和离群值阈值的依赖，显著提高了在含有大量噪声数据集中的性能与准确性。 我很高兴地宣布，MAGSAC ++已包含在OpenCV中。 MAGSAC 和 MAGSAC++ 算法能够进行稳健的模型拟合而无需使用单一的离群值阈值。 提出了MAGSAC和MAGSAC++算法用于没有单个内部外部阈值情况下的稳健模型估计。 关于MAGSAC 的论文可以查阅相关文献，MAGSAC++的相关资料同样可以在学术资源中找到。 CVPR教程介绍了这两种方法。实验结果展示了在2020年RANSAC教程中的相应部分对单应性、基本矩阵和6D姿态估计的性能分析。 这些算法已在OpenCV 3.46 和 4.3 版本上进行了测试。 若要运行示例可执行文件，请复制与该可执行文件相邻的数据文件夹，或在main（）函数中设置路径。 使用此算法时请引用相关文献： @inproceedings{barath2019magsac, author = {Barath, Daniel and Matas, Jiri}
     
  • 去除Hyperion数据中的坏线
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    本简介介绍了一种有效的方法来识别和移除Hyperion影像数据中的坏线问题，以提高图像质量。通过分析探测器信号特征，我们提出一套自动化的坏线检测与校正方案，提升数据分析的准确性和可靠性。 关于Hyperion数据的坏线去除文件，我使用IDL编写了相关代码，希望对您有所帮助。
     
  • MATLAB开发：去除二值图像中的重影
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    本教程介绍如何使用MATLAB高效地识别并消除二值图像中的重影现象，提升图像清晰度和处理效率。 在MATLAB中处理图像，特别是二值化图像时，可能会遇到诸如重影或斑点的问题，这些问题会影响后续的分析与处理工作。“从二值化图像中删除重影”这一主题主要探讨如何利用算法和技术来消除这些干扰因素。 以下是几个关键的MATLAB脚本，它们可能包含了实现此目标的方法： 1. **averagefilter.m**：该文件实现了平均滤波器的功能，用于平滑图像并减少噪声。在处理二值化图像时，通过计算周围像素的平均值替换特定位置上的像素值，有助于消除小斑点或重影。 2. **deghost.m**：这个函数可能旨在去除由于曝光时间差异等因素导致的动态序列中的重影现象。它可能采用差分法或者背景减除等技术来识别并移除这些干扰。 3. **bradley.m**：此文件可能是基于Bradley算法的一个实现，该算法可用于边缘检测和图像分割任务中区分斑点与实际物体边界，在保留清晰边缘的同时去除不必要的斑点。 4. **sobelkernel.m**：Sobel算子是一种广泛使用的边缘检测工具，用于计算梯度并确定图像中的轮廓。在处理重影问题时，它可能被用来增强或识别这些区域周围的边缘特征以更好地进行去噪操作。 5. **deghostDemo.m**：这是一个演示脚本段落件，展示如何使用上述函数（如deghost.m）来去除二值化图像中的重影现象，并直观地对比处理前后的效果差异。 6. **testimage.png**：一张用于测试的示例图片，可用于验证和评估这些算法的实际效能。 7. **license.txt**：包含了关于软件许可使用的条款与条件的相关信息文件。 解决“从二值化图像中删除重影”的问题涉及到了诸如图像平滑、边缘检测以及去重影技术等方法的应用。通过综合运用averagefilter.m、deghost.m、bradley.m和sobelkernel.m等功能，可以有效提升二值化图像的质量，并提高后续分析的准确性。而运行deghostDemo.m则能够直观地展示这些处理步骤的效果对比情况。
     
  • 基于MATLAB的中值滤波去除图像高斯噪声代码
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    本代码利用MATLAB实现中值滤波算法，有效去除图像中的高斯噪声，适用于数字图像处理课程教学与实践。 我编写了一个基于MATLAB的去除图像高斯噪声的中值滤波代码，并已进行仿真测试。希望这个代码能够帮助到大家。