matlab直方图归一化代码
时间: 2023-09-25 22:03:34 浏览: 86
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。
相关问题
matlab直方图归一化
直方图归一化是指将直方图中的每个bin的值除以总的像素数,使得每个bin的值都在0到1之间。在Matlab中,可以使用imhist函数来计算图像的直方图,然后使用normalize函数来进行归一化。具体的代码如下所示:
```
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 计算直方图
[counts, bins] = imhist(img);
% 归一化直方图
counts_norm = normalize(counts, 'range');
% 绘制归一化直方图
bar(bins, counts_norm);
```
其中,normalize函数的第一个参数是要归一化的向量,第二个参数是指定归一化的范围,这里使用了'range'表示将向量归一化到0到1之间。
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。