计算给定信号向量 X 的归一化部分能量序列 (NPES)。 如果特定变换能够以很少的系数捕获信号的关键特征，则 NPES 将相对较快地接近统一。 参考：Percival 和 Walden，时间序列分析的小波方法，2000。第 130 页。

送给大二做智能车的同学们 ——秋名山车神队 电磁竞速组 您们好，刚入手智能车可能不知所措，会浪费很多的时间，不知所措，我把这一年走的弯路告诉大家，让大家开始就有一个目标，快速进入实验室的状态，首先我要告诉大家，其实学长们的确开始比你们懂得要多，但是经过一段时间我相信你们会比我们做的还要好，相信自己，自己的想法是很珍贵的，每一年的智能车规则不一样，车模也不一样，如果电磁明年变成直立，很多关于电机的控制都用不到了，但是每一个模块的控制还得一个个来，我就给大家讲一些控制，希望大家以后能用得到。 如果你们刚到

用于对图像的直方图均衡化处理、并显示其归一化直方图的MATLAB代码

2015全国大学生数学建模竞赛D题全国一等奖论文

在对模型训练时，为了让模型尽快收敛，一件常做的事情就是对数据进行预处理。 这里通过使用sklearn.preprocess模块进行处理。 一、标准化和归一化的区别 归一化其实就是标准化的一种方式，只不过归一化是将数据映射到了[0,1]这个区间中。 标准化则是将数据按照比例缩放，使之放到一个特定区间中。标准化后的数据的均值＝0，标准差＝1，因而标准化的数据可正可负。 二、使用sklearn进行标准化和标准化还原 原理： 即先求出全部数据的均值和方差，再进行计算。 最后的结果均值为0，方差是1，从公式就可以看出。 但是当原始数据并不符合高斯分布的话，标准化后的数据效果并不好。 导入模块 fro

[y, d] = sphPlm_deriv(lmax, x) 计算归一化的关联勒让德多项式\sqrt{(2l+1)/(4\pi)} \sqrt{(lm)!/(l+m)!} P_l^m(x) 及其导数，适用于球谐函数，对于 l=0,...,lmax 和 m=0,...,l。 在 x 中向量化，返回矩阵在 y(:, l+1,m+1) 处缩放 P_l^m(x) 并在 d(:, l+1,m+1) 处缩放 d/dx P_l^m(x) ）。 基于以下递归公式： WH 出版社，《数字食谱》第 3 版，p。 292 T. Limpanuparb, J. Milthorpe, arXiv:1410.1748v1 [physics.chem-ph] 使用在 Gnu Scientific Library 中找到的实现 gsl_sf_legendre_sphPlm_deriv_array 作为模板。

实验分为两部分,要求如下，附件有实验报告 一、绘制图像l归一化的直方图，可使用IPT函数imhist。对图像进行直方图均衡化，可使用IPT函数histeq 二、绘制图像l归一化的直方图，要求不使用IPT函数imhist。 编写程序，对图像lena.bmp进行直方图均衡化，要求不使用IPT函数histeq，对均衡化前后的图像以及直方图进行对比。

该工具集包含以下文件： 1) NNCparam.m 生成运行 NNC 优化算法所需的参数。 2) NNC.m 运行优化算法。 此代码为 2 和 3 个目标实现了 NNC 算法，如下所述： A. Messac，A。Ismail-Yahaya和CA Mattson。 归一化的正常生成帕累托边界结构的约束方法和多学科优化第 25 卷，第 2 期（2003 年），86-98。 3) OPTroutine.m 实现 NNC 算法的优化例程。 4）CostFuntion.m 要优化的成本函数

改进的粒子群算法和归一化罚分法求解多目标优化问题

matlab归一化相关函数\归一化相关算法。