精华内容
下载资源
问答
  • matlab 灰度预测模型,实现数据的预测
  • matlab灰度模型,matlab灰度化,matlab源码
  • matlab灰色模型代码该软件包中的代码实现了如本文所述的灰度和彩色图像去噪: 斯塔菲斯氏菌通用降噪网络:一种用于图像降噪的新型CNN架构2018年6月,在犹他州盐湖城举行的IEEE计算机视觉与模式识别会议(CVPR)。 ...
  • matlab灰色模型代码HardNet模型实施 PyTorch for NIPS 2017论文中的HardNet模型实现, 如何将HardNet编译为Torchscript以在C ++代码中使用的示例 更新2018年4月6日 我们添加了小的移位和腐烂增强,可将结果提高到...
  • 灰度预测模型介绍及matlab仿真

    万次阅读 2018-07-20 17:06:42
    一、灰色预测的概念 (1)顾名思义,灰色预测是针对灰色系统进行预测的一种方法,所以有...• 序列性:用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型,预测未来某一时刻的特征量,或达到某一 ...

    一、灰色预测的概念
    (1)顾名思义,灰色预测是针对灰色系统进行预测的一种方法,所以有必要介绍下灰色系统,大家可由此得知白色和黑色系统以下不做介绍。
    灰色系统是指系统内的一部分信息是已知的,另一 部分信息是未知的,系统内各因素间有不确定的关系。

    (2)那么灰色系统可用于哪些情形呢?
    • 序列性:用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型,预测未来某一时刻的特征量,或达到某一
    特征量的时间。(时间性或者说序列性是灰色预测的很重要的一个特征点)
    • 少数据性:原始数据序列可以少到只有4个数据。


    二、灰色生成数列
    对灰数的处理主要是利用数据处理方法去寻求数据间的内在规律,通过对已知数据列中的数据进行处理而产生新的数据列,以此来研究寻找数据的规律性,这种方法称为数据的生成。
    数据的生成方式有多种,以下减少基本的模型需要用到的三种处理方法:累加生成、累减生成和均值生成

    (1)累加生成

    累加的规则:
    将原始序列的第一个数据作为生成列的第一个数据,将原始序列的第二个数据加到原始序列的第一个数据上,其和作为生成列的第二个数据,将原始序列的第三个数据加到生成列的第二个数据上,其和作为生成列的第三个数据,按此规则进行下去,便可得到生成列。

    累加举例 :设原始时间序列为{1,2,1.5,3} 曲线是摆动的,起伏变化幅度较大
                       而一次累加生成列为{1,3,4.5,7.5 }已呈现明显的增长规律性

    注:一般(90%的情况)做一次累加就可以了,有个别情况需要做多次累加(做几次累加的判别依据之后介绍)。

    (2) 累减生成(累减就不做举例了)
    将原始序列前后两个数据相减得到累减生成序列
    • 累减是累加的逆运算,累减可将累加生成 列还原为非生成列,在建模中获得增量信息。

    (3)均值生成数

    紧邻生成数:Z(k)=a*x(k)+(1-a)*x(k-1)

    紧邻生成均值数: Z(k)=0.5*x(k)+0.5*x(k-1)

    三、GM(1,1)模型

    (1)灰微分方程模型

            x(k)+a *z(k)= b

          变量介绍:x(k)为原始序列,一般称为灰导数;a为发展系数;z(k)为一次均值生成序列;b为灰作用量。

    (2)白化模型

          \frac{dx}{dt}+ax(t)=b

         式中的x(t)都为一次累加序列.

    (3)故可以做以下求解

     

     

    (4)因为可得到以下解

     

    四、检验

    在建立模型之前还需要对原始序列做光滑性检验和对累加序列做级数检验(这也是判别需要做几次累加的标准之一)。

    光滑性:

    其结果在(0,0.5)之间即满足光滑性

    级数:

    其各结果最大与最小值的差值小于0.5即满足级数要求。

    五、matlab仿真

    function [ G ] = GM( A,num )
    %灰度预测模型函数 兰勇,2018.7.20
    %   A为原始序列,num为预测数目,G为各预测值
    
    syms a b;
    c=[a b]';%发展系数和灰作用量
    B=cumsum(A);  %生成累加序列
    n=length(A);
    
    for i=2:n
        P(i)=A(i)/B(i-1); %光滑性检验
        Q(i)=B(i)/B(i-1); %准指数性检验
    end
    
    for i=1:(n-1)
        C(i)=(B(i)+B(i+1))/2; %生成生成紧邻均值累加序列
    end
    
    %计算待定参数的值
    D=A;
    D(1)=[];
    D=D';
    E=[-C;ones(1,n-1)];
    c=inv(E*E')*E*D;
    %c=c';
    a=c(1);
    b=c(2);
    %预测后续数据
    F=[];F(1)=A(1);
    for i=2:(n+num)  %推测之后的num个一次累加序列
        F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1))+b/a;
    end
    
    G=[];G(1)=A(1);
    for i=2:(n+num)  %推测之后的num个原始序列
        G(i)=F(i)-F(i-1);
    end
    
    %残差计算
    for i=1:n  %推测之后的num个原始序列
        s(i)=abs(A(i)-G(i));
    end
    sum(s)/n;
    
    %图像可视化
    t1=1:n;
    t2=1:n+num;
    G;
    h=plot(t1,A,'o',t2,G,'-'); %原始数据与预测数据的比较
    set(h,'LineWidth',1.5); 
    
    end
    
    

     

    展开全文
  • 我们发现,透射图通常会在灰度突然变化的边缘附近被错误估计。 这些“传输错误估计”(TME)边缘会进一步导致斑片式除雾中的光晕伪影。 尽管逐像素方法没有光晕伪像,但存在过饱和问题。 因此,我们首先提出一种TME...
  • 灰度分类代码matlab 该软件包中的代码实现了灰度和彩色图像的去噪,如本文所述: 斯塔菲斯氏菌卷积神经网络的非局部彩色图像去噪IEEE计算机视觉和模式识别会议(CVPR),夏威夷檀香山,2017年7月。 如果您在研究中...
  • 灰色模型MATLAB代码

    2018-09-21 19:19:22
    灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度,即进行关联分析,并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律,生成有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来发展趋势的状况。...
  • 超详细的解释,修改数据方便,结果展示清晰;...有对模型精度的检测和拟合精度的分析,可以更换任意数据,结果分析以文字叙述和五张图表展示出来,一目了然,至于为什么用5C币,是因为想帮助你呀,但版权还是要维护的
  • MATLAB实现灰度预测模型的源代码
  • 从市场价格内在发展趋势和外部因素影响两方面建立房价构成模型,将居民消费物价指数,房地产开发综合景气指数,土地交易价格指数和广义货币供应量作为影响房屋销售价格的关键因素,通过使用MATLAB多元回归的方法可以准确...

    1 简介

    自2006年开始,房价保持较长时间持续攀升,房价过高已成为一个全社会关注的民生问题.从市场价格内在发展趋势和外部因素影响两方面建立房价构成模型,将居民消费物价指数,房地产开发综合景气指数,土地交易价格指数和广义货币供应量作为影响房屋销售价格的关键因素,通过使用MATLAB多元回归的方法可以准确的预测房价走势.仿真结果表明通过模拟政策调控验证了房价受政策调控有明显变化,政策制定者应当保持政策的连贯性从而促进房地产市场良性发展.

    2 完整代码

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    axis=[1999.00,2000.00,2001.00,2002.00,2003.00,2004.00,2005.00,2006.00,2007.00,2008.00,2009.00,2010.00];%年份
    a=[3422.00,3565.00,3866.00,4134.00,5118.00,5855.00,6842.00,7196.00,10320.00,13411,15800,21600];%房价
    a1=leija(a,12);%得到X1(k)
    f=[0];
    bf=cat(2,f,a1);
    bf2=cat(2,a1,f);
    bf3=ones(11,1);
    B=-0.5*(bf+bf2);
    B=B(2:12)';
    B=cat(2,B,bf3);%得到矩阵B
    Y=a(2:12)';%得到矩阵Y
    A=(inv(B'*B))*B'*Y;%得到矩阵A
    anum=A(1)
    bnum=A(2)%两个系数
    a1yuce=zeros(1,11);
    for i=0:11
       a1yuce(i+1)=(a(1)-bnum/anum)*exp(-anum*i)+bnum/anum;
    end %生成X1(k)预测值
    ayuce=leijian(a1yuce,12);%生成X(k)预测值
    
    plot (axis,ayuce,'g')
    hold on  
    plot(axis,a,'r')%做出图形
    hold on
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %求的绝对残差序列
    chazhi=(ayuce-a).^2;
    chazhi=sqrt(chazhi);
    
    %相对残差序列
    xiangdui=chazhi./a;
    %平均相对残差
    meanxd=mean(xiangdui);
    %求关联度
    ayuce1=ayuce./ayuce(1);
    a1=a./a(1);
    zuix=zeros(1,12);
    zuid=zeros(1,12);
    for i=1:12
    zuix(i)=min(sqrt((ayuce1(i)-a1).^2));
    zuid(i)=max(sqrt((ayuce1(i)-a1).^2));
    end
    zuixiao=min(zuix');
    zuida=max(zuid');
    e=zeros(1,12);
    for i=1:12
       e(i)=(zuixiao+0.5*zuida)/(abs(ayuce1(i)-a1(i))+0.5*zuida);
    end
    R=mean(e)
    %后验差检验
    %原始序列的均值
    meana=mean(a);
    %原始序列的均方差
    S1=sqrt(sum((a-meana).^2)/11);
    %残差的均值
    meanchazhi=mean(chazhi);
    S2=sqrt(sum((chazhi-meanchazhi).^2)/11);
    %方差比
    C=S2/S1
    %残差概率
    k=0;
    for i=1:12
       if   abs((chazhi(i)-meanchazhi))<0.6745*S1
           k=k+1;
       end
    end
    P=k/12
    %GM(1,1)残差模型
    eyuce=yuce(e,12);
    ayuce=ayuce-eyuce;
    %plot(axis,ayuce,'k')
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %求的绝对残差序列
    chazhi=(ayuce-a).^2;
    chazhi=sqrt(chazhi);
    
    %相对残差序列
    xiangdui=chazhi./a;
    %平均相对残差
    meanxd=mean(xiangdui);
    %求关联度
    ayuce1=ayuce./ayuce(1);
    a1=a./a(1);
    zuix=zeros(1,12);
    zuid=zeros(1,12);
    for i=1:12
    zuix(i)=min(sqrt((ayuce1(i)-a1).^2));
    zuid(i)=max(sqrt((ayuce1(i)-a1).^2));
    end
    zuixiao=min(zuix');
    zuida=max(zuid');
    e=zeros(1,12);
    for i=1:12
       e(i)=(zuixiao+0.5*zuida)/(abs(ayuce1(i)-a1(i))+0.5*zuida);
    end
    R=mean(e)
    %后验差检验
    %原始序列的均值
    meana=mean(a);
    %原始序列的均方差
    S1=sqrt(sum((a-meana).^2)/11);
    %残差的均值
    meanchazhi=mean(chazhi);
    S2=sqrt(sum((chazhi-meanchazhi).^2)/11);
    %方差比
    C=S2/S1
    %残差概率
    k=0;
    for i=1:12
       if   abs((chazhi(i)-meanchazhi))<0.6745*S1
           k=k+1;
       end
    end
    P=k/12

    3 仿真结果

    4 参考文献

    [1]成鸿飞, 王江鹏, & 余琴. (2010). 基于matlab的房价预测与调控模型研究. 科协论坛(下半月), 000(006), 123-124.

    5 MATLAB代码与数据下载地址

    见博客主页

    展开全文
  • matlab灰色处理代码使用Ising模型进行图像还原 UCSD PHY 242最终项目 用Matlab代码进行图像处理 使用matlab代码binarize.m对图像进行二值化(彩色或灰度) 运行make运行仿真 运行第二部分的matlab代码获取图像之间的...
  • 灰色预测具体代码实现,含原始数据。本资源针对湖南省未来人口预测问题,给出了预测结果。
  • matlabgui灰度变化

    2021-04-19 05:13:24
    课程名称: 课题名称: 专业班级: 姓名: MATLAB 课程设计 灰度变换增强 Bob Wang 学 号: 信息楼 220 15164 课程设计主要场所: 时间: ......《数字视音频技术》 课程设计报告 题目:基于 MATLAB GUI 的数字图像处......

    课程设计报告册? 课程名称: 课题名称: 专业班级: 姓名: MATLAB 课程设计 灰度变换增强 Bob Wang 学 号: 信息楼 220 15164 课程设计主要场所: 时间: ......

    《数字视音频技术》 课程设计报告 题目:基于 MATLAB GUI 的数字图像处...

    学号: 20994055003 数字图像处理论文 二〇 一二年十 月 基于灰度变换的图像增强及 Matlab 实现 摘要: 图像增强不仅可以用于提高图像的视觉外观, 而且还是图像边缘......

    2 应用 matlab 工具箱进行图像分析处理应用 matlab 的 Gui 文件对图片进行灰度处理,亮度处理,放大处理,翻转 处理,噪声处理,图像二值化,图像直方图、频谱图,滤波器......

    Key words: MATLAB, digital image processing,GUI , image enhancement,2-numeric image 第3页 一、数字图像处理概述 1.1 数字图像处理的意义 数字图像处理(......

    《基础强化训练》设计报告题 目: 二维灰度图象的统计分析及变换处理 专业班级: ...

    《数字视音频技术》 课程设计报告 题目:基于 MATLAB GUI 的数字图像处...

    基于MATLAB GUI 的数字图像处理系统小悠中文摘要 本文以 MATLAB 软件的图形用户界面(GUI)开发环境和图像处理工具箱为平台设计了数字图像增强处理系统,可实现灰度变换、......

    基于MATLABGUI 的数 字图像处理 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020 数字图像处理课程论文 基于 matlab GUI 的彩色......

    《数字视音频技术》 课程设计报告 题目:基于 MATLAB GUI 的数字图像处...

    了解灰度变换增强和空域滤波增强的 Matlab 实现方法 2. 掌握直方图灰度变换方法 3. 掌握噪声模拟和图像滤波函数的使用方法 4..掌握平滑处理的算法和用途, 学习使用......

    《数字视音频技术》 课程设计报告题 目:基于 MATLAB GUI 的数字图像处...

    图像灰度转换与复原的matlab实现_理学_高等教育_教育专区。在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只......

    MATLAB与GUI图像的处理_其它_工作范文_实用文档。实用标准文案《 MATLAB 实践 》 课程设计 学生姓名: 学号: 专业班级: 指导教师: ### ### ### ### 精彩文......

    xx 学院本科生毕业设计(论文)任务书 2014 年 12 月 15 日至 2015 年 5 月 16 日 题 目: 基于 MATLAB GUI 的数字图象处理 教学演示平台设计 姓学系专年......

    图像灰度变化程序_数学_自然科学_专业资料。*** 实践教学 *** 兰州理工大...

    MATLAB 课程设计 GUI 图像处理文档编制序号:[KKIDT-LLE082...

    Matlab二维灰度图象分析及变换处理要点_其它_职业教育_教育专区。《基础强化训练》设计报告 题 目: 二维灰度图象的统计分析及变换处理 专业班级: 学生姓名: 指导......

    Matlab 二维灰度图象灰度化和分辨率的降低方法我是选用比较笨的方法先把先把彩图转化为灰度图然后再对灰度图 进行分辨率降低! 原图 1.1 灰白图 1.2 20*20 ......

    2 / 52 1 、设计目的:综合运用 MATLAB 工具箱实现图像处理的 GUI 程序设计, 利用 设计目的: MATLAB 图像处理工具箱,设计和实现自己的 Photoshop 。 2、题目......

    展开全文
  • matlab灰度处理代码 digit_recognition TensorFlow下利用MNIST训练模型并识别自己手写的数字 test2.m:利用matlab将图片转为28*28像素 test3.m:完成灰度化与二值化处理 运行完前两个文件,图片的预处理就算成功了 也...
  • 【预测模型】基于灰度模型预测房价matlab源码.zip
  • MATLAB实现灰度预测模型的源代码.zip
  • MATLAB实现灰度预测模型的源代码
  • matlab实现vm图形分类代码...为每对类学习一个分类模型,并以留一法的方式测量准确性。 显示六个选定类别的结果(准确度 + p 值)。 第 (1)-(3) 部分的运行由第 5-10 行中的标志控制。 当标志设置为“false”时,将加载
  • 该程序将检测所使用的处理器和GPU模型,并给出加速系数。 如果连接到网络摄像头时出错(或不存在),则该选项不可用。 与GPU相同。 除了摄像头模式外,还有一个可以自行处理的随机模式和一个有趣的交互模式。 现代...
  • RGB图像转化为灰度图原理以及MATLAB实现1 原理在RGB彩色模型中表示的图像由三个分量图像组成,每种原色一幅分量图像。利用MATLAB对图像进行读取,可以知道存储RGB图像数据为256*256 *3 uint8,其中256*256表示长和宽...

    RGB图像转化为灰度图原理以及MATLAB实现

    1 原理

    在RGB彩色模型中表示的图像由三个分量图像组成,每种原色一幅分量图像。利用MATLAB对图像进行读取,可以知道存储RGB图像数据为256*256 *3 uint8,其中256*256表示长和宽的像素个数,3表示红绿蓝三个分量图像,uint8表示每个分量图像(R、G、B)的像素点值的位宽为8比特,即可表示0-255的范围

    706b372d8d2f67eef3813533b43e7c45.png

    图片来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/57447773

    灰度数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像,通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。因此我们可以将RGB模型转化为YUV模型(亮度-色度模型,“Y”表示明亮度,“U”和“V”则是色度、浓度)其中的Y通道(亮度)就是灰度图像,像素点值的位宽依然为8bit,可表示0-255的范围,其中0表示黑色,255表示白色。转换公式如下:

    5e386800bc817af8fea300b77d631134.png

    Y即为我们所要的灰度图。

    2 MATLAB代码

    outputImage=rgb2gray(inputImage);1

    ​THE END.​

    感谢阅读。

    如果你觉得这篇文章有用的话,求

    77baea56b9aa1afaac82befc72da5239.png

    文章来源: blog.csdn.net,作者:Binary-AI,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

    原文链接:blog.csdn.net/weixin_44378835/article/details/109968150

    展开全文
  • 二、做灰度图像算术编码的一些关键问题 (1) 由于计算机精度有限,小数所能表达的精度是有限的,所以当编码到一定程度就会发生数据溢出。为了解决这个问题,每本篇博客采用的方法是:当数据溢出之前,将已经编码...
  • 5)数字图像处理 第9章彩色图像处理 (Color Image Process ing) 9.1彩色基础( Fundamentals of Color and vision) 92彩色模型( Color Models) 93伪彩色处理( Pseudocolor Image Processing) 9.4全彩色图像处理(Fu|- ...
  • matlab灰色关联算法,新手入门例程,附代码脚本
  • MATLAB解灰色模型

    2021-04-22 03:20:19
    其实灰色模型很简单,具体的步骤我就不再一一赘述,我就灰色模型MATLAB的解法与大家分享一下。我以一组简单的数据为例,如下:例:近几年,某种商品的价格如下表:年份20062007200820092010...
  • 本文参考了2篇论文,并给出了matlab实现,并附有论文。 本文采用最后的预测效果前50数据预测后面10个数据。效果如文件夹中result.jpg所示。可以通过CSDN交流。 本文仅仅提供入门级别的实现方法。
  • 灰度Matlab

    千次阅读 2018-03-12 21:49:00
    [转载]matlab中pcolor绘图“少画一行”的问题 本文是关于matlab pcolor函数(slice,surf函数的情况与这个类似)绘图的问题的一些解决方案,在此记录备用 经 常处理三维(或者四维)数据体的同学们大概大多数都用过...
  • matlab灰色处理代码内部威胁检测 内部人员威胁是组织严重关切的原因,因为恶意内部人员可能造成重大损失。 在本文中,我们提出了一种内部威胁分类的方法,该方法受预训练的深度卷积神经网络(DCNN)进行图像分类的...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 5,653
精华内容 2,261
关键字:

matlab灰度模型

matlab 订阅