נורמליזציה של היסטוגרמה היא תהליך מכריע בניתוח נתונים ובהדמיה. MATLAB, כלי חישוב רב עוצמה, מספק פונקציות שונות כדי לעזור לך לנרמל היסטוגרמות בצורה יעילה. במאמר זה, נחקור את התהליך שלב אחר שלב של נורמליזציה של היסטוגרמה ב- MATLAB, המאפשר לך לקבל תובנות לגבי הנתונים שלך ולבצע השוואות משמעותיות.
כיצד לנרמל היסטוגרמה ב- MATLAB?
היסטוגרמה מנורמלת היא עלילה של התדרים של ערכי נתונים, כאשר התדרים נורמלו כך שהם מסתכמים ל-1. המשמעות היא שניתן להשתמש בהיסטוגרמה המנורמלת כדי להשוות את ההתפלגות של מערכי נתונים שונים, גם אם למערכי הנתונים יש גדלים שונים , הנה כמה שלבים ליצירת היסטוגרמה מנורמלת:
שלב 1: טען נתונים וצור היסטוגרמה
כדי להתחיל, עליך לטעון את הנתונים שלך לתוך MATLAB וליצור היסטוגרמה באמצעות הפונקציה histogram() . פונקציה זו מחשבת את ספירת הפחים ומיקומי המחסנים על סמך הנתונים שלך. הנה קוד לדוגמה:
נתונים = % הנתונים שלך כאן % ;
היסטוגרמה ( נתונים ) ;
שלב 2: אחזר את נתוני ההיסטוגרמה
לאחר יצירת ההיסטוגרמה, תוכל להשיג את ספירות הפח ואת קצוות הפח באמצעות הפונקציה histcounts() . פונקציה זו מחזירה את הספירות בכל סל ואת הקצוות המתאימים. אחסן ערכים אלה במשתנים נפרדים להמשך עיבוד:
[ ספירות, קצוות ] = ספירות היסטוריות ( נתונים ) ;
שלב 3: חישוב הערכים המנורמלים
על מנת לנרמל את ההיסטוגרמה, יש צורך לחלק את הספירה של כל סל במספר הכולל של נקודות הנתונים. זה מבטיח שההיסטוגרמה מייצגת את התפלגות התדר היחסית ולא את הספירה המוחלטת. כך תוכל לחשב את הערכים המנורמלים:
totalDataPoints = סְכוּם ( נחשב ) ;normalizedValues = ספירות / totalDataPoints;
שלב 4: התאם את קצוות הפח
במקרים מסוימים, ייתכן שיהיה צורך להתאים את קצוות הפח כדי ליישר את ההיסטוגרמה המנורמלת כראוי. לשם כך, ניתן לחשב את נקודות האמצע בין קצוות הפח הסמוכים ולהשתמש בהם כמרכזי הפח החדשים. הנה קוד לדוגמה:
binCenters = ( קצוות ( 1 :סוֹף- 1 ) + קצוות ( 2 :סוֹף ) ) / 2 ;
שלב 5: תכנן את ההיסטוגרמה המנורמלת
כעת, לאחר שיש לך את הערכים המנורמלים ומרכזי הפח המותאמים, אתה יכול לשרטט את ההיסטוגרמה המנורמלת באמצעות הפונקציה bar(). הגדר את מרכזי הפח כערכי ציר ה-x ואת הערכים המנורמלים כערכי ציר ה-y המתאימים:
בַּר ( binCenters, normalizedValues ) ;
הנה הקוד המלא של MATLAB שמנרמל היסטוגרמה:
% שלב 1 : צור את ההיסטוגרמהנתונים = [ 10 , עשרים , 30 , 40 , חמישים , 10 , עשרים , 30 , 10 , עשרים ] ;
היסטוגרמה ( נתונים ) ;
% שלב 2 : קבל את נתוני ההיסטוגרמה
[ ספירות, קצוות ] = ספירות היסטוריות ( נתונים ) ;
% שלב 3 : קבל את הערכים המנורמלים
totalDataPoints = סְכוּם ( נחשב ) ;
normalizedValues = ספירות / totalDataPoints;
% שלב 4 : שנה את הפחים
binCenters = ( קצוות ( 1 :סוֹף- 1 ) + קצוות ( 2 :סוֹף ) ) / 2 ;
% שלב 5 : תכנן את ההיסטוגרמה המנורמלת
בַּר ( binCenters, normalizedValues ) ;
% שלב 6 : התאם אישית את העלילה
xlabel ( 'פחים' ) ;
ylabel ( 'תדירות רגילה' ) ;
כותרת ( 'היסטוגרמה רגילה' ) ;
רשת על;
הוספתי נתוני נתונים לדוגמה והשתמשתי בהם כדי ליצור היסטוגרמה. קוד זה יצור היסטוגרמה, יחשב את הערכים המנורמלים, יתאים את קצוות הפח ויתווה את ההיסטוגרמה המנורמלת.
הערה: הקוד מניח שהתקנת את MATLAB Image Processing Toolbox, הכוללת את פונקציות ההיסטוגרמה והיסטcounts.
סיכום
נרמול היסטוגרמה ב- MATLAB הוא תהליך פשוט המאפשר לך לקבל תובנות לגבי התפלגות התדירות היחסית של הנתונים שלך. חלקו את הספירה של כל סל במספר הכולל של נקודות הנתונים כדי לנרמל את ההיסטוגרמה.