im_ = bsxfun(@minus, im_, net1.meta.normalization.averageImage)

这是一个MATLAB代码，用于对变量im_中的图像数据进行归一化处理，以满足神经网络的输入要求。其中，net1是一个MATLAB中的神经网络模型，meta.normalization.averageImage是net1模型中的一个属性，表示该神经网络接受的输入图像应该减去的均值。因此，net1.meta.normalization.averageImage是一个大小与输入图像相同的矩阵，其中的每个元素表示在该位置上应该减去的均值。bsxfun是MATLAB中的一个函数，用于对两个矩阵进行逐元素操作。该行代码使用bsxfun函数，将im_中的每个像素值减去net1.meta.normalization.averageImage中相应位置上的均值，实现了对图像的归一化处理。

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解释代码Ii = bsxfun(@minus, Ii, net.meta.normalization.averageImage);

这段代码使用了Matlab内置函数bsxfun，并且以Ii为操作数，其实施了减法操作。减数是.meta.normalization.averageImage。该函数的作用是把Ii矩阵中的每一个像素值减去net.meta.normalization.averageImage中对应位置的像素值，从而得到经过预处理的Ii矩阵。

X_poly_test = bsxfun(@minus, X_poly_test, mu); X_poly_test = bsxfun(@rdivide, X_poly_test, sigma);在matlab中是什么意思

这行代码是在进行特征缩放，其中：

- `bsxfun` 函数是 Matlab 中的一种函数，它可以对不同维度的数组进行运算，实现广播功能。
- `@minus` 表示进行减法运算，`@rdivide` 表示进行除法运算。
- `X_poly_test` 是需要进行特征缩放的输入数据矩阵，`mu` 和 `sigma` 分别是输入数据矩阵 `X_poly_test` 中每一列的均值和标准差。
- `bsxfun(@minus, X_poly_test, mu)` 的作用是将 `X_poly_test` 中每一列的每个元素减去该列的均值 `mu`。
- `bsxfun(@rdivide, X_poly_test, sigma)` 的作用是将 `X_poly_test` 中每一列的每个元素除以该列的标准差 `sigma`。

这样做的目的是将不同的特征缩放到相同的尺度上，以便更好地进行模型训练和预测。