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  • 地理加权回归(GWR)matlab代码,亲测可用,该代码利用matlab实现了地理加权回归的代码,内附实际算例。
  • matlab开发-加权加权线性。对不同标准差的数据点进行加权拟合。
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  • 对于 n 个具有正权重 w_1,...,w_n 的数字 x_1,...,x_n, (所有权重之和等于 1)加权中位数定义为元素 x_k,使得: —— ) w_i <= 1/2 —— x_i < x xss=removed> x_k 输入:D ...观测值矩阵W ... 权重矩阵,W =...
  • 局部加权的线性回归,使用matlab编写,有结果图 程序流程为 标准化 样本矩阵与输出向量 计算权重对角矩阵 梯度下降 反标准化 显示
  • 运用加权平均算法对图像进行灰度处理的MATLAB代码,考虑光照对人眼的影响。
  • 基于matlab加权图像融合 二、源代码 clear g_R=0; g_G=0; g_B=0; h_R=0; h_G=0; h_B=0; fenzi_R=0; fenzi_G=0; fenzi_B=0; fenmu_up_R=0; fenmu_up_G=0; fenmu_up_B=0; fenmu_low_R=0; fenmu_low_G=0; fenmu_low_B=0...

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    二、加权平均法简介

    1 加权平均法图像融合算法的原理
    对原图像的像素值直接取相同的权值,然后进行加权平均得到融合图像的像素值,举例说比如要融合两幅图像A,B,那它们的融合后图像的像素值就是A50%+B50%,就这么简单。

    2 加权平均融合法融合过程
    加权平均融合法是将源图像像素的灰度值进行线性加权平均,生成新的融合图像,是一种最简单、直接的图像融合方法,融合过程如下图所示,一般形式如下:

    三、部分源代码

    clear
    g_R=0;
    g_G=0;
    g_B=0;
    h_R=0;
    h_G=0;
    h_B=0;
    fenzi_R=0;
    fenzi_G=0;
    fenzi_B=0;
    fenmu_up_R=0;
    fenmu_up_G=0;
    fenmu_up_B=0;
    fenmu_low_R=0;
    fenmu_low_G=0;
    fenmu_low_B=0;
    tableR=[];
    tableG=[];
    tableB=[];
    up=imread('high.jpg');         %读图像
    low=imread('low.jpg');
    
    figure(1)
    imshow(up);                                     %读RGB数值
    
    [M,N,color]=size(up);
    
    title('加权-RGB表示的高分辨率图像');
    
    figure(2)
    imshow(low); 
    title('加权-RGB表示的低分辨率图像');
    r=double(up(:,:,1));
    g=double(up(:,:,2));
    b=double(up(:,:,3));
    r_low=double(low(:,:,1));
    g_low=double(low(:,:,2));
    b_low=double(low(:,:,3));
    RGB(:,:,1)=0.5*r+0.5*r_low;
    RGB(:,:,2)=0.5*g+0.5*g_low;
    RGB(:,:,3)=0.5*b+0.5*b_low;
    R=RGB(:,:,1);
    G=RGB(:,:,2);
    B=RGB(:,:,3);
    RGB=uint8(round(RGB));   
    figure(3)
    imshow(RGB)
    title('加权-RGB转化后的图像');
    
    
    
    
                  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
                  %                       下面是计算平均梯度G                          %
                  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%     
    
    
    for ii=1:M-1
        for jj=1:N-1
            g_R=g_R+sqrt((((r(ii+1,jj)-r(ii,jj))^2+(r(ii,jj+1)-r(ii,jj))^2))/2);
            g_G=g_G+sqrt((((g(ii+1,jj)-g(ii,jj))^2+(g(ii,jj+1)-g(ii,jj))^2))/2);
            g_B=g_B+sqrt((((b(ii+1,jj)-b(ii,jj))^2+(b(ii,jj+1)-b(ii,jj))^2))/2);
    
        end
    end
    fprintf('\n\n   highR的清晰度为:%.4f\n   highG的清晰度为:%.4f\n   highG的清晰度为:%.4f',...
                g_R/(M-1)/(N-1),g_G/(M-1)/(N-1),g_B/(M-1)/(N-1));              
                  
    g_R=0;
    g_G=0;
    g_B=0;
                  
    
    for ii=1:M-1
        for jj=1:N-1
            g_R=g_R+sqrt((((r_low(ii+1,jj)-r_low(ii,jj))^2+(r_low(ii,jj+1)-r_low(ii,jj))^2))/2);
            g_G=g_G+sqrt((((g_low(ii+1,jj)-g_low(ii,jj))^2+(g_low(ii,jj+1)-g_low(ii,jj))^2))/2);
            g_B=g_B+sqrt((((b_low(ii+1,jj)-b_low(ii,jj))^2+(b_low(ii,jj+1)-b_low(ii,jj))^2))/2);
    
        end
    end
    fprintf('\n\n   lowR的清晰度为:%.4f\n   lowG的清晰度为:%.4f\n   lowG的清晰度为:%.4f',...
             g_R/(M-1)/(N-1),g_G/(M-1)/(N-1),g_B/(M-1)/(N-1));              
                  
    g_R=0;
    g_G=0;
    g_B=0;
          
    
    for ii=1:M-1
        for jj=1:N-1
            g_R=g_R+sqrt((((R(ii+1,jj)-R(ii,jj))^2+(R(ii,jj+1)-R(ii,jj))^2))/2);
            g_G=g_G+sqrt((((G(ii+1,jj)-G(ii,jj))^2+(G(ii,jj+1)-G(ii,jj))^2))/2);
            g_B=g_B+sqrt((((B(ii+1,jj)-B(ii,jj))^2+(B(ii,jj+1)-B(ii,jj))^2))/2);
    
        end
    

    四、运行结果

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    五、matlab版本及参考文献

    1 matlab版本
    2014a

    2 参考文献
    [1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社,2020.
    [2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社,2013.
    [3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社,2013.
    [4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社,2015.

    展开全文
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  • matlab加权平均值和相对误差算法

    千次阅读 2018-12-13 12:42:06
    y:数据 w:w1,w2,w3,w4=1,2,3,4 1+2+3+4=10  y=[676 825 774 716 940 1159 1384 1524 1668 1688 1958 2031 2234 2566 2820 3006 3093 3277 3514 3770 4107]; w=[1/10;2/10;3/10;...for i=1:...

    y:数据

    w:w1,w2,w3,w4=1,2,3,4  1+2+3+4=10 

    y=[676 825 774 716 940 1159 1384 1524 1668 1688 1958 2031 2234 2566 2820 3006 3093 3277 3514 3770 4107]; 
    w=[1/10;2/10;3/10;4/10]; 
    m=length(y);n=4;
    for i=1:m-n+1
    yhat(i)=y(i:i+n-1)*w; 
    end
    yhat % 显示数据
    err=abs(y(n+1:m)-yhat(1:end-1))./y(n+1:m) % 相对误差, 
    T_err=1-sum(yhat(1:end-1))/sum(y(n+1:m)) % 和的误差比
    y2014=yhat(end)/(1-T_err)
    

     

     

    展开全文
  • matlab开发-使用指数加权移动平均值的估计值。用指数加权移动平均法估计投资组合的风险价值
  • 加权Voronoi算法,Matlab

    2017-05-08 16:27:23
    加权Voronoi的生成算法
  • 完整代码,可直接运行
  • 从不同窗口大小的信号计算均方根的最大值。 输入信号的时间信息丢失。 请用对数时间尺度绘制答案信号。 (使用 plot_logx)
  • 本人翻遍了CSDN都找不到一个正确的TOA定位算法程序,唯一找到的一个是用最小...******特别提示******:本代码多处使用了Matlab 2016a以后支持的新语法,旧版本无法正常运行的,请自行修改代码或更新Matlab版本!!!
  • 斯坦福大学机器学习之吴恩达,局部加权回归的MATLAB实现,
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    热门讨论 2011-10-01 09:56:37
    mtlab加权质心定位算法很管用啊,大家看看吧。
  • WBIN(X,Y,E,DX) 返回 Y 中元素的加权平均值大小为 DX 的垃圾箱。 X,Y,E 是具有相等数量元素的行或列向量。 DX 是一个标量,用于指定所需的分箱间隔。 输入 X、Y、E、DX 不得包含 NaN 值! E 是一个包含误差的向量...
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    2020-11-09 21:47:13
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