scale = gamma./sqrt(inputVar + epsilon); offset = beta - gamma.*inputMean./sqrt(inputVar + epsilon); Z = scale.*X + offset;

这是一个关于标准化的公式，用于将输入数据进行标准化处理。其中，gamma和beta是可学习的参数，inputMean和inputVar是输入数据的均值和方差，epsilon是一个很小的数，用于避免除以0的情况。标准化后的数据Z可以用于提高模型的训练效果。

相关问题

f = 1e6:1e5:100e6; r=3.9904e-3; D=15.8e-3; delta = sqrt(1./pi./f./mu_c./sigma_c); R_solid = 1./pi./r./delta./sigma_c; R = (D./2./r)./sqrt((D./2./r).^2-1).*R_solid; Ls = R./2./pi./f; Lm = mu_c/pi*acosh(D/2/r); L = Ls+Lm; C = pi*epslon/acosh(D/2/r); G = 2.*pi.*f.*C.*tdelta; temp_a = complex(R, 2.*pi.*f.*L); temp_b = complex(G, 2.*pi.*f.*C); gama = sqrt(temp_a.*temp_b);如何计算

这段代码的计算过程如下：

1. 定义频率$f$为从$1\times10^6$到$100\times10^6$，步长为$1\times10^5$的等差数列。

2. 定义导体半径$r=3.9904\times10^{-3}$，导体直径$D=15.8\times10^{-3}$。

3. 计算电磁波在导体中的衰减深度$\delta = \sqrt{\frac{1}{\pi f \mu_c \sigma_c}}$，其中$\mu_c$和$\sigma_c$分别为导体的磁导率和电导率。

4. 计算导体电阻率$\rho_c = \frac{1}{\sigma_c}$，以及导体电阻率和衰减深度的乘积$R_{solid} = \frac{1}{\pi r \delta \sigma_c}$。

5. 计算导体表面电阻$R = \frac{D}{2r} \cdot \frac{R_{solid}}{\sqrt{\left(\frac{D}{2r}\right)^2-1}}$。

6. 计算线圈自感$L_s = \frac{R}{2\pi f}$。

7. 计算线圈互感$L_m = \frac{\mu_c}{\pi} \cdot \text{acosh}\left(\frac{D}{2r}\right)$。

8. 计算线圈总感应$L = L_s + L_m$。

9. 计算线圈电容$C = \frac{\pi \epsilon}{\text{acosh}\left(\frac{D}{2r}\right)}$，其中$\epsilon$为介质常数。

10. 计算线圈电导$G = 2\pi f C \delta$。

11. 计算传输常数$\gamma = \sqrt{(R + 2\pi f L i)\cdot(G + 2\pi f C i)}$，其中$i$为虚数单位。

r=16; [hei, wid] = size(I); N = boxfilter(ones(hei, wid), r); % the size of each local patch; N=(2r+1)^2 except for boundary pixels. mean_I = boxfilter(I, r) ./ N; mean_p = boxfilter(p, r) ./ N; mean_Ip = boxfilter(I.*p, r) ./ N; cov_Ip = mean_Ip - mean_I .* mean_p; % this is the covariance of (I, p) in each local patch. mean_II = boxfilter(I.*I, r) ./ N; var_I = mean_II - mean_I .* mean_I; %weight epsilon=(0.001*(max(p(:))-min(p(:))))^2; r1=1; N1 = boxfilter(ones(hei, wid), r1); % the size of each local patch; N=(2r+1)^2 except for boundary pixels. mean_I1 = boxfilter(I, r1) ./ N1; mean_II1 = boxfilter(I.*I, r1) ./ N1; var_I1 = mean_II1 - mean_I1 .* mean_I1; chi_I=sqrt(abs(var_I1.*var_I)); weight=(chi_I+epsilon)/(mean(chi_I(:))+epsilon); gamma = (4/(mean(chi_I(:))-min(chi_I(:))))*(chi_I-mean(chi_I(:))); gamma = 1 - 1./(1 + exp(gamma)); %result a = (cov_Ip + (eps./weight).*gamma) ./ (var_I + (eps./weight)); b = mean_p - a .* mean_I; mean_a = boxfilter(a, r) ./ N; mean_b = boxfilter(b, r) ./ N; q = mean_a .* I + mean_b; end function imDst = boxfilter(imSrc, r)

这段代码实现了什么功能？

这段代码实现了导向滤波器的过程，用于图像去噪和图像锐化等。具体来说，代码中首先定义了一个窗口大小r，然后根据窗口大小r计算出每个局部块的大小N，并使用boxfilter函数对输入图像I和引导图像p进行均值滤波，得到图像的平均值mean_I和引导图像的平均值mean_p，以及图像和引导图像的乘积的平均值mean_Ip，用于计算协方差cov_Ip和方差var_I。

接着，通过设置一个权值epsilon，使用boxfilter函数对输入图像I进行均值滤波，得到图像的平均值mean_I1和平方和的平均值mean_II1，用于计算协方差的平方和chi_I。然后，根据chi_I和epsilon计算权重weight和gamma，其中gamma是一个调节因子，用于调整协方差的影响。最后，根据协方差cov_Ip、方差var_I、权重weight和调节因子gamma计算出滤波后的图像q，并输出结果。

该函数中还定义了一个名为boxfilter的函数，用于对输入图像进行均值滤波。