=SQRT(AVERAGE(ABS(B15001:B20000)^2)-AVERAGE(ABS(B15001:B20000))^2)是什么公式
时间: 2023-10-09 10:09:01 浏览: 51
这个公式用于计算给定范围内数据的标准差。具体解释如下:
1. `ABS(B15001:B20000)^2` 表示将范围 B15001 到 B20000 中的每个数据取绝对值后进行平方运算。
2. `AVERAGE(ABS(B15001:B20000)^2)` 表示对上一步得到的结果进行求平均值。
3. `ABS(B15001:B20000)` 表示将范围 B15001 到 B20000 中的每个数据取绝对值。
4. `AVERAGE(ABS(B15001:B20000))^2` 表示对上一步得到的结果求平均值后再进行平方运算。
5. `AVERAGE(ABS(B15001:B20000)^2)-AVERAGE(ABS(B15001:B20000))^2` 表示将步骤 2 的结果减去步骤 4 的结果。
6. 最后,`SQRT()` 函数表示对上一步得到的结果进行开方运算,即得到标准差。
这个公式可以用来衡量给定范围内数据的离散程度,标准差越大表示数据越分散,标准差越小表示数据越集中。
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function colour=colorfulness_feature(I) cform = makecform('srgb2lab'); Img_lab = applycform(I, cform); Img_lum=double(Img_lab(:,:,1)); Img_lum=Img_lum./255+ eps; Img_a=double(Img_lab(:,:,2))./255; Img_b=double(Img_lab(:,:,3))./255; %%%% Chroma Img_Chr=sqrt(Img_a(:).^2+Img_b(:).^2); %%%% Saturation Img_Sat=Img_Chr./sqrt(Img_Chr(:).^2+Img_lum(:).^2); %% Average of saturation Aver_Sat=mean(Img_Sat); %% Average of Chroma Aver_Chr=mean(Img_Chr); %%% Variance of Chroma Var_Chr =sqrt(mean((abs(1-(Aver_Chr./Img_Chr).^2)))); %%% Contrast of luminance Tol=stretchlim(Img_lum); Con_lum=Tol(2)-Tol(1); %%% get final quality value colour=[Var_Chr Con_lum];
这是一个计算图像颜色丰富度的函数,使用的是LAB颜色空间。首先将输入的RGB图像转换成LAB颜色空间,然后提取L、a、b三个通道。计算色度(chroma)和饱和度(saturation),得到图像的平均饱和度和平均色度。接着计算色度的方差和亮度的对比度,最后将这两个值作为图像颜色丰富度的特征,返回一个包含这两个特征值的向量。
程序为4邻域的执行条件 for i in nearest_points: if abs(float(query_point[0]) - float(data2[i][0])) <= 0.566 and abs( float(query_point[1]) - float(data2[i][1])) <= 0.208: sum_value += float(data2[i][2]) count += 1 if count > 0: avg_value = sum_value / count else: avg_value = 0,如果改为8邻域的搜索,两点间的距离约束应该是多少?
如果将搜索方式从4邻域改为8邻域,则两点间的距离约束应该是:
$$
\Delta x \leq 0.566 \times \sqrt{2}, \Delta y \leq 0.208 \times \sqrt{2}
$$
其中,$\Delta x$和$\Delta y$分别代表两点在x和y方向上的距离差。这个距离约束的意思是,两点在x方向和y方向上的距离差都不能超过0.566和0.208的平方根,即两点之间的直线距离不能超过1。
具体来说,修改后的代码如下:
```python
def find_average_value(query_point, data2):
"""
找出距离查询点最近的8个点,并计算它们的平均值
"""
nearest_points = find_nearest_points(query_point, data2)
sum_value = 0
count = 0
for i in nearest_points:
dx = abs(float(query_point[0]) - float(data2[i][0]))
dy = abs(float(query_point[1]) - float(data2[i][1]))
if dx <= 0.566 * math.sqrt(2) and dy <= 0.208 * math.sqrt(2):
sum_value += float(data2[i][2])
count += 1
if count > 0:
avg_value = sum_value / count
else:
avg_value = 0
return avg_value
```
上述代码中,我们将距离约束修改为新的值,并使用`math.sqrt`函数来计算平方根。