matlab归一化直方图
时间: 2023-11-06 15:09:16 浏览: 33
Matlab中的归一化直方图可以通过histogram函数实现。该函数可以将数据分成若干个区间,然后统计每个区间内数据的个数,并绘制出直方图。如果需要将直方图归一化,可以使用Normalization参数,将其设置为'probability'或者'countdensity'。其中,'probability'表示将每个区间内的数据个数除以总数据个数,得到每个区间内数据的概率;'countdensity'表示将每个区间内的数据个数除以该区间的宽度,得到每个区间内数据的密度。
下面是一个简单的示例代码:
```matlab
data = randn(1000,1); % 生成1000个随机数
histogram(data,'Normalization','probability'); % 绘制归一化直方图
```
相关问题
归一化直方图统计matlab代码
归一化直方图统计matlab代码如下:
```matlab
% 假设数据存储在变量data中
% 假设需要将数据分成20个bins
% 假设需要绘制直方图
% 计算直方图
[counts, edges] = histcounts(data, 20, 'Normalization', 'pdf');
% 绘制直方图
bar(edges(1:end-1), counts, 'hist');
```
其中,`histcounts`函数用于计算直方图,第一个参数为数据,第二个参数为bins的数量,第三个参数为归一化方式,这里选择了pdf归一化。`bar`函数用于绘制直方图,第一个参数为bins的边界,第二个参数为每个bin的计数,第三个参数为绘制方式,这里选择了直方图。
matlab直方图归一化代码
MATLAB中的直方图归一化可以通过以下代码实现:
首先,我们计算原始数据的直方图,并将其存储在一个向量中。
```matlab
% 假设原始数据为x
[x, edges] = histcounts(x); % 计算直方图
```
接下来,我们可以找到直方图的最大值,将其作为归一化的分母。
```matlab
max_value = max(x); % 找到直方图的最大值
```
然后,我们使用除以最大值的方法将直方图归一化。
```matlab
x_normalized = x / max_value; % 归一化直方图
```
最后,我们可以将归一化后的直方图绘制出来。
```matlab
bar(edges(2:end), x_normalized, 'hist'); % 绘制归一化直方图
```
完整代码如下:
```matlab
% 假设原始数据为x
[x, edges] = histcounts(x); % 计算直方图
max_value = max(x); % 找到直方图的最大值
x_normalized = x / max_value; % 归一化直方图
bar(edges(2:end), x_normalized, 'hist'); % 绘制归一化直方图
```
该代码首先计算原始数据的直方图,然后找到直方图的最大值,将直方图归一化后绘制出来。归一化后的直方图可以使不同数据集之间的直方图可比较,并且能够更好地展示数据的分布情况。