对于已经得到的样本集,核密度估计是一种可以求得样本的分布的概率密度函数的方法: 通过选取核函数和合适的带宽,可以得到样本的distribution probability,在这里核函数选取标准正态分布函数,bandwidth通过AMISE规则选取 具体原理及定义:传送门 https://en.wikipedia.org/wiki/Density_estimation MATLAB 代码实现如下: % Kernel Density Estimation % 只能处理正半轴密度 function [

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53635895 核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)概述 密度估计的问题 由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一.解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计. 参数估计 参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析.在参数回归分析中,人们假定数据分布符合某种特定的性态,如线性.可化线性或指数性态等,然后在目标函数族中寻找特定的解,即确定回

核密度估计,或Parzen窗,是非参数估计概率密度的一种.比如机器学习中还有K近邻法也是非参估计的一种,不过K近邻通常是用来判别样本类别的,就是把样本空间每个点划分为与其最接近的K个训练抽样中,占比最高的类别. 直方图 首先从直方图切入.对于随机变量$X$的一组抽样,即使$X$的值是连续的,我们也可以划分出若干宽度相同的区间,统计这组样本在各个区间的频率,并画出直方图.下图是均值为0,方差为2.5的正态分布.从分布中分别抽样了100000和10000个样本: 这里的直方图离散地取了21个相互无交

Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库. 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形.Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致.但应强调的是,应该把Seaborn视为matplotlib的补充,而不是替代物. kdeplot(核密度估计图) 核密度估计(kernel density estimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一.通过核密度

原创博客,转载请联系博主! 希望我思考问题的思路,也可以给大家一些启发或者反思! 问题背景: 现在我们的手上有一组没有明确规律,但是分布有明显聚簇现象的样本点,如下图所示: 图中数据集是显然是个3维的数据集,包括横纵坐标和色彩(高度),由于数据的分布比较不均匀,我们选择分布比较典型的[300,305)区间的数据点进行处理 我们的目的是找出这个数据空间中数据比较集中的部分,根据肉眼对样本的初步观察,这篇文章将讨论一个从横轴的维度对数据较密集的区域进行识别的一个轻量算法,其实也就是找出数据空间中的所

R语言与非参数统计(核密度估计) 核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzen window). 假设我们有n个数X1-Xn,我们要计算某一个数X的概率密度有多大.核密度估计的方法是这样的: 其中K为核密度函数,h为设定的窗宽. 核密度估计的原理其实是很简单的.在我们对某一事物的概率分布的情况下.如果某一个数在观察中出现了,我们可以认为这个数的概率密度很大

importdata函数是MATLAB中I/O文件操作的一个重要函数.需要注意的是,针对不同的文件内容,importdata函数的返回值类型也有所不同. MATLAB帮助文档中的详细说明如下: Based on the file format, importdata selects and calls a helper function to read the data. When the helper function returns more than one nonempty output

图像二值化.反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域. 实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; J=imread('rice.png');% 读取灰度图像,赋值给J J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1 J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2 J

根据PASCAL challenges的标准:intersection-over-union score,所写的matlab评价程序,处理二值图像. 其思想即分割结果与Ground Trueth的交集比上它们的并集,即为分割的准确率,代码如下: function performance =get_performance_iou_binary(ImgResult, ImgGT) % background color & foreground bg_color = ; fg_color = ; %

一.问题来源 t = 2xy/(x+y);融合相似度和信任度,我需要验证值域是不是[0,1]: 二.求解 clear all; clc; %linspace(0:1,0.1)这样是错的,第三个参数是段数,不是间距,应该是11,分成11分 x = 0:0.1:1; y = x; [x,y] = meshgrid(x,y); %注意除法必须是点除 z = 2*x.*y./(x+y); surf(x,y,z);          注意x和y,x是按行平铺,y是按列平铺,原来没注意,查看了meshgri

学习来源:http://muchong.com/t-10428977-1-pid-1 Userchoice = questdlg(['您确定导入彩色图像?'],'提示','转为灰度图处理','展示彩色图','重新导入','转为灰度图处理') %两个按钮 if strcmp(Userchoice,'转为灰度图处理') 操作一: elseif strcmp(handles,'展示彩色图') 操作二: elseif strcmp(Userchoice,'重新导入') 操作三: end

在实时图像采集中,不可避免的会引入噪声,尤其是干扰噪声和椒盐噪声,噪声的存在严重影响边缘检测的效果,中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数,能有效平滑噪声,且能有效保护图像的边缘信息,所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取,其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有的点排序后的中值来代替. 中值滤波对椒盐噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊.这些优良特性是线性滤波方法所不具有的.而且,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现.这篇

Matlab的parfor并行编程 通常消耗最多计算资源的程序往往是循环. 把循环并行化.或者优化循环体中的代码是最经常使用的加快程序执行速度的思路. Matlab提供了parforkeyword,能够非常方便的在多核机器或集群上实现并行计算. parforkeyword的使用 由forkeyword引导的循环通常为串行运行.假设改为parfor则能够由多个worker以并行方式运行. parfor能够将n次循环分解为独立不相关的m部分,然后将各部分分别交给一个worker运行. 循环运行的结果

图像的矩阵表示 类和图像类型 虽然使用的是整数坐标, 但 MATLAB 中的像素值(亮度)并未限制为整数. 表 1-1 列出了 MATLAB 和图像处理工具箱为描述像素值而支持的各种类. 表中的前 8 项是数值型的数据类,第 9 项称为字符类, 最后一项称为逻辑类. uint8 和 logical 类广泛用于图像处理, 当以 TIFF 或 JPEG 图像文件格式读取图像时,会用到这两个类. 这两个类用1个字节表示每个像素.某些科研数据源, 比如医学成像, 要求提供超出 uint8 的动态范围:针

本文部分内容参考了http://www.360doc.com/content/15/1103/16/1180274_510463048.shtml 一.检查Java环境 对于已经装上JAVA环境的计算机,首先要确定一下装的环境是否与当前的Matlab builder for java版本相兼容,本文使用的Matlab版本是R2014a. 在CMD.EXE中键入 :java -version 如果出现图中信息则表示已经安装好了JAVA环境并且可以看到它的版本 进一步在cmd中输入javac -ve

Atitit   图像处理 平滑 也称 模糊, 归一化块滤波.高斯滤波.中值滤波.双边滤波) 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法 用途 去噪 去雾 各种线性滤波器对图像进行平滑处理,相关OpenCV函数如下: 归一化块滤波器 (Normalized Box Filter) § 最简单的滤波器, 输出像素值是核窗口内像素值的 均值 ( 所有像素加权系数相等) § 高斯滤波器 (Gaussian Filter) § 最有用的滤波器 (尽管不是最快的). 高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯

文章翻译的是Matlab最新的官方文档R2016b,可能后续如果我还有时间会继续翻译,希望能够帮到大家,翻译的不好请大家不要吐槽. Matlab官方文档地址:http://cn.mathworks.com/help/pdf_doc/matlab/getstart.pdf Desktop Basics  当您启动MATLAB时,桌面以其默认布局显示如下: 说明:请大家对照着英文原版看,我没有截图,因为实在太麻烦 桌面包括以下面板: •当前文件夹 - 访问您的文件. •命令窗口 - 在命令行中输入命

1.MATLAB最好保存为eps格式,虽然IEEE也支持png等其他格式,但是MATLAB在保存为png格式时,很容易在后期插图时,出现分辨率不足等问题. 2. MATLAB在save as图片的时候,会将图片的留白也保存下来,当把这张图片在latex中插入时,会占据很大的空白,导致主图显的很小.可以通过下述方式来去除留白: 首先  imshow(uint8(data),'border','tight','initialmagnification','fit'); 这是显示图片图片的意思,uin

第1章 绪论 1.1 什么是数字图像处理 一幅图像可以定义为一个二维函数\(f(x,y)\),这里的\(x\)和\(y\)是空间坐标,而在任意坐标\((x,y)\)处的幅度\(f\)被称为这一坐标位置图像的亮度或灰度.当\(x\).\(y\)和\(f\)的幅值都是有限的离散值时,称图像为数字图像.数字图像由有限数量的元素组成,每个元素都有特殊的位置和数值,这些元素称为画像元素.图像元素和像素.像素时定义数字图像元素时使用最广泛的术语. 图像处理和计算机视觉之间并没有清晰的划分界限: 低级处理:输

Visual C++ 是当前主流的应用程序开发环境之一,开发环境强大,开发的程序执行速度快.但在科学计算方面函数库显得不够丰富.读取.显示数据图形不方便. Matlab 是一款将数值分析.矩阵计算.信号处理和图形显示结合在一起,包含大量高度集成的函数可供调用,适合科学研究.工程设计等众多学科领域使用的一种简洁.高效的编程工具.不过由于 Matlab 使用的是解释性语言,大大限制了它的执行速度和应用场合.基于 VC 和 Matlab 混合编程是很多熟悉 VC++ 编程而又需要进行科学计算.数据仿真