Normalizace histogramu je zásadní proces v analýze dat a vizualizaci. MATLAB, výkonný výpočetní nástroj, poskytuje různé funkce, které vám pomohou efektivně normalizovat histogramy. V tomto článku prozkoumáme krok za krokem proces normalizace histogramu v MATLABu, který vám umožní získat vhled do vašich dat a provést smysluplná srovnání.
Jak normalizovat histogram v MATLABu?
Normalizovaný histogram je graf četností hodnot dat, kde četnosti byly normalizovány tak, že jejich součet je 1. To znamená, že normalizovaný histogram lze použít k porovnání distribucí různých souborů dat, i když soubory dat mají různé velikosti. , zde je několik kroků k vykreslení normalizovaného histogramu:
Krok 1: Načtěte data a vytvořte histogram
Chcete-li začít, musíte načíst data do MATLABu a vytvořit histogram pomocí funkce histogram(). Tato funkce vypočítává počty zásobníků a skladová místa na základě vašich dat. Zde je příklad kódu:
údaje = % Vaše údaje zde % ;
histogram ( data ) ;
Krok 2: Načtěte data histogramu
Po vytvoření histogramu můžete získat počty přihrádek a okraje přihrádek pomocí funkce histcounts(). Tato funkce vrací počty v každé přihrádce a odpovídající hrany. Uložte tyto hodnoty do samostatných proměnných pro další zpracování:
[ počty, hrany ] = histcounts ( data ) ;
Krok 3: Vypočítejte normalizované hodnoty
Za účelem normalizace histogramu je nutné vydělit počet jednotlivých přihrádek celkovým počtem datových bodů. Tím je zajištěno, že histogram představuje relativní rozdělení četností spíše než absolutní počet. Takto můžete vypočítat normalizované hodnoty:
totalDataPoints = součet ( se počítá ) ;normalizedValues = počty / totalDataPoints;
Krok 4: Upravte okraje přihrádky
V některých případech může být nutné upravit okraje přihrádky, aby se normalizovaný histogram správně zarovnal. Chcete-li to provést, můžete vypočítat středy mezi sousedními okraji přihrádky a použít je jako nové středy přihrádek. Zde je příklad kódu:
binCenters = ( okraje ( 1 :konec- 1 ) + hrany ( 2 :konec ) ) / 2 ;
Krok 5: Vyneste normalizovaný histogram
Nyní, když máte normalizované hodnoty a upravené středy přihrádek, můžete vykreslit normalizovaný histogram pomocí funkce bar(). Nastavte středy přihrádek jako hodnoty osy x a normalizované hodnoty jako odpovídající hodnoty osy y:
bar ( binCenters, normalizedValues ) ;
Zde je kompletní kód MATLABu, který normalizuje histogram:
% Krok 1 : Vytvořte histogramúdaje = [ 10 , dvacet , 30 , 40 , padesáti , 10 , dvacet , 30 , 10 , dvacet ] ;
histogram ( data ) ;
% Krok 2 : Získejte data histogramu
[ počty, hrany ] = histcounts ( data ) ;
% Krok 3 : Získejte normalizované hodnoty
totalDataPoints = součet ( se počítá ) ;
normalizedValues = počty / totalDataPoints;
% Krok 4 : Upravte přihrádky
binCenters = ( okraje ( 1 :konec- 1 ) + hrany ( 2 :konec ) ) / 2 ;
% Krok 5 : Vyneste normalizovaný histogram
bar ( binCenters, normalizedValues ) ;
% Krok 6 : Přizpůsobte spiknutí
xlabel ( 'Bins' ) ;
ylabel ( 'Normalizovaná frekvence' ) ;
titul ( 'Normalizovaný histogram' ) ;
mřížka zapnutá;
Přidal jsem příklad dat datové sady a použil jsem je k vytvoření histogramu. Tento kód vytvoří histogram, vypočítá normalizované hodnoty, upraví okraje přihrádky a vynese normalizovaný histogram.
Poznámka: Kód předpokládá, že máte nainstalovaný MATLAB Image Processing Toolbox, který obsahuje funkce histogram a histcounts.
Závěr
Normalizace histogramu v MATLABu je přímočarý proces, který vám umožní získat náhled na relativní frekvenční rozložení vašich dat. Histogram normalizujete vydělením počtu jednotlivých přihrádek celkovým počtem datových bodů.