平滑你的数据

发布的汪东城Doke,2016年7月29日

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汪东城本周的选择smoothn通过达米安•加西亚。

达米安的标题的条目,smoothn是一个快速和简单的平滑函数n维数据。它使用一个广义交叉验证的方法来估计平滑参数,从而影响输出的质量。通俗地说,它会自动为你做事情,这样你就通过在平滑噪声数据和出来的数据。Damian包括他的两个文件的链接技术参考这些详细的理论感兴趣。

据我所见,他的代码写得非常好(代码分析器是绿色的!),和大量的错误检查和充分利用矢量化代码。它具有广泛的帮助,他包括许多不同类型的例子。这是我喜欢的。

嘈杂的图像缺失的数据

填写缺失的数据在一个图像? !什么? !

n = 256;%原始图像y0 =山峰(n);%嘈杂的图像缺失的数据y = y0 + randn(大小(y0)) * 2;I = randperm (n ^ 2);y(我(1:n ^ 2 * 0.5)) =南;%失去1/2的数据y(40:90,140:190) =南;%创造一个洞%平滑图像z = smoothn (y);% <——这是所有! !%的观点次要情节(2,2,1:2)imshow (y,[])标题(嘈杂的破坏数据的次要情节(2,2,3)imshow (z,[])标题(“恢复数据……”次要情节(2,2,4)imshow (y0,[])标题(“…与实际数据的)colormap (parula)