请写出动态加权求和代码matlab

当然，这里是一个示例的 MATLAB 代码，用于实现动态加权求和：

function result = dynamicWeightedSum(values, weights)
    % 确保 values 和 weights 的长度相等
    assert(length(values) == length(weights), 'values 和 weights 的长度不一致！');
    
    % 计算加权求和
    weightedSum = sum(values .* weights);
    
    % 计算权重之和
    weightSum = sum(weights);
    
    % 动态加权求和
    result = weightedSum / weightSum;
end

这是一个函数 `dynamicWeightedSum`，它接受两个输入参数 `values` 和 `weights`，分别表示值和权重。在函数中，首先确保 `values` 和 `weights` 的长度相等，然后使用点乘运算符 `.*` 将每个值与对应的权重相乘，得到加权求和。接下来，计算权重之和，并将加权求和除以权重之和得到动态加权求和的结果。最后，函数返回结果。

你可以将你自己的值和权重传递给这个函数，以计算动态加权求和。希望这个代码对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

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利用matlab写层次分析法的代码

下面给出一个简单的 MATLAB 实现层次分析法（AHP）的代码：

% 输入判断矩阵
A = [1, 2, 7;
     1/2, 1, 4;
     1/7, 1/4, 1];

% 计算加权平均数
w = sum(A) / size(A,1);
W = w ./ sum(w);

% 计算一致性指标 CR
RI = [0, 0, 0.52, 0.89, 1.11, 1.25, 1.35, 1.40, 1.45, 1.49];
lambda_max = max(eig(A));
CI = (lambda_max - size(A,1)) / (size(A,1) - 1);
CR = CI / RI(size(A,1));

% 输出结果
disp('权重向量：');
disp(W);
disp(['一致性指标 CR = ', num2str(CR)]);

其中，输入的判断矩阵 A 中，每个元素表示对应的两个因素之间的比较结果。计算加权平均数 W 时，先对每一列求和，再除以矩阵行数，得到每个因素的加权平均值，最后再将每个元素除以所有元素之和，得到权重向量 W。计算一致性指标 CR 时，需要先计算最大特征值 lambda_max 和一致性指标 RI，再利用公式计算 CI 和 CR。最后输出权重向量和一致性指标 CR。

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通用影像质量指数（General Image Quality Index, GIQI）是一种用于量化图像质量的主观评价方法。在MATLAB中，虽然没有直接的GIQI函数，但我们可以根据GIQI的公式自行编写一个计算函数。GIQI基于人类视觉系统对细节敏感度的变化，主要考虑亮度对比和结构对比两个方面。这里提供一个简单的函数示例，假设我们有8位灰度图像`img`：

function giqi = compute_GIQI(img)
    % 确保输入的是单通道灰度图像
    if size(img, 3) ~= 1 || img(:) > 1 || img(:) < 0
        error('Input image should be a grayscale, single channel uint8 array');
    end

    % 尺度转换到0-1范围
    img = im2double(img);

    % 计算亮度对比
    brightness_contrast = std(img) / mean(img);

    % 计算结构对比
    structure_contrast = (std(gradient(img)) + std(double(diff(img)))) / (mean(gradient(img)) + mean(double(diff(img))));

    % 结合两部分计算GIQI
    giqi = 0.7 * brightness_contrast + 0.3 * structure_contrast;
end

这个函数首先检查输入图像是否为单通道灰度图像，然后计算亮度对比和结构对比，并按照GIQI公式进行加权求和。

注意，这只是一个基础版本的GIQI计算，实际应用中可能需要更复杂的处理，比如滤波、边缘检测等步骤。而且，由于GIQI是主观评分方法，计算出的结果仅供参考，并非绝对的客观质量指标。