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使用Matlab实现的boxcox变换算法。

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简介：
当构建线性回归模型时，若观测到的样本变量呈现出非正态分布的特征，则需要采取合适的转换策略加以处理，从而使其更符合正态分布的形态或尽可能地接近正态分布状态。

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  • 利用Matlab实现Box-Cox变换算法
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  • Arnold变换置乱算法的Matlab实现
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  • 利用长除法进行Z逆变换的计算：MATLAB实现
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    本文章介绍了如何使用MATLAB编程来实施长除法算法，以计算离散时间信号与系统的Z变换逆问题。通过具体的实例演示了该方法的应用过程及其实现步骤。 有许多方法可以评估Z逆变换。其中一种方法是通过长除法进行的逆Z变换。这里提供了一个函数来轻松实现这一过程。该函数能够处理任意多项式之间的长除法运算，无论是高次还是低次多项式均可适用。代码最初是在2000年编写并上传的。
     
  • 使用MATLAB实现Prony算法
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  • DCT变换域中的算法实现
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    本研究聚焦于DCT（离散余弦变换）在图像处理领域的应用，探讨并实现了若干关键算法，旨在优化数据压缩及特征提取效率。 DCT是一种算法，其实现基于变换域方法。
     
  • 利用Matlab实现Radon变换
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    本项目旨在通过MATLAB编程语言实现Radon变换算法，探索其在图像处理中的应用，包括医学影像分析等领域。 Radon变换是一种用于计算图像在特定角度射线方向上投影的数学方法。对于二维函数f(x, y)而言，其投影是指该函数沿某一确定方向上的线性积分值。例如，在水平方向（即y轴）上的线性积分为f(x,y)的垂直投影；而在垂直方向（即x轴）上的线性积分为f(x,y)的水平投影。 Radon变换不仅能用于计算直线的角度，还可以与傅里叶变换结合使用来确定图像纹理的方向。这种方法在图像处理领域具有重要的应用价值。
     
  • 【SAR图像去噪】利用小波变换、Contourlet变换及Contourlet-小波变换结合PCA算法的MATLAB实现...
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    本文探讨了基于小波变换、Contourlet变换及其组合与主成分分析（PCA）相结合的方法，用于合成孔径雷达(SAR)图像去噪的MATLAB实现。 标题“基于小波变换、Contourlet变换及PCA算法的SAR图像去噪MATLAB代码”表明这是一个专注于合成孔径雷达（SAR）图像处理的研究项目。该项目运用了三种不同的数学工具：小波变换、Contourlet变换以及结合这两种方法并使用主成分分析（PCA）的技术，以实现对SAR图像的有效去噪。 1. **小波变换** 是一种多分辨率分析技术，能够同时提供信号的时间和频率信息，在图像处理中特别适用于噪声去除。通过将图像分解为不同的细节与背景部分，这种方法允许我们针对性地移除噪音，并保持关键的视觉特征。 2. **Contourlet 变换** 作为小波变换的一种扩展形式，尤其擅长于捕捉具有边缘及方向性结构的信息，在处理SAR图像时表现尤为突出。它在多个尺度和方向上进行分解，能够更精确地提取图像中的几何特性。 3. **PCA（主成分分析）** 是一种统计方法，用于数据降维与可视化。在图像去噪方面，它可以用来识别并增强主要的视觉模式，并通过减少噪声来优化图像质量。 4. **SAR 图像** 由合成孔径雷达生成，即使是在恶劣天气条件下也能提供高分辨率的地面影像。然而，这些图像是以较高的斑点和模糊噪音为代价获得的，因此需要专门的技术来进行有效去噪。 5. 去噪过程通常包括首先使用小波变换进行初步降噪处理；接着应用Contourlet 变换来捕捉图像中的边缘与方向特性，并将两者的结果结合后通过PCA进一步优化。这种方法能够显著提升SAR 图像的清晰度。 6. **MATLAB代码实现** 提供了对上述所有步骤的具体编程支持，包括小波和 Contourlet变换函数的应用、PCA 的操作以及必要的图像预处理与后期处理。 综上所述，该项目深入研究并展示了如何利用小波、Contourlet 和 PCA 算法的组合来优化SAR 图像去噪技术。通过MATLAB代码的支持，研究人员可以更便捷地进行算法复现及进一步探索。
     
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    本文介绍了如何使用MATLAB语言实现KL（Karhunen-Loève）变换，包括代码编写和算法优化，为图像处理与数据压缩提供了一种有效的方法。 用MATLAB实现的KL变换代码已经经过测试并且可以正常使用。