数据源——数据可视化（七）：Pandas香港酒店数据高级分析，涉及相关系数，协方差，数据离散化，透视表等精美可视化展示

图像质量评估（IQA）对于众多图像处理应用至关重要。 通常，图像质量度量（IQM）将图像质量视为在某些感知空间中与参考图像的保真度或相似度。 这种全参考IQA方法是一种比较，涉及以感知上有意义的方式测量两个信号之间的相似性或差异。 人类视觉系统（HVS）的建模已被视为实现感知质量预测的最合适方法。 实际上，自然图像统计可以是模拟HVS的有效方法，因为自然图像的统计模型揭示了HVS的一些重要响应特性。 稀疏编码是自然图像的有用统计模型，等效于独立分量分析（ICA）。 它对初级视觉皮层中简单细胞的感受野提供了很好的描述。 因此，在设计IQM时，可以使用这种统计模型来模拟视觉皮层级别的视觉处理。 在本文中，我们提出了一种IQA保真度准则，该准则将图像质量与参考图像和失真图像之间的相关性以稀疏代码形式相关联。 提出的可视信号保真度度量（称为稀疏相关系数（SCC））是出于需要从简单细胞接受域的稀疏模型中捕获两组输出之间的相关性的动机。 SCC表示皮质视觉空间中图像的两个视觉信号之间的相关性。 多项式和逻辑回归后的实验结果表明，在单失真和交叉失真测试中，SCC均优于最新的IQM。

PRCC偏秩相关系数（Partial Rank Correlation Coefficient ）是一种经常用于分析各类模型中参数全局敏感性的方法，也就是分析哪些参数对最后的结果影响大，哪些小。可以进一步用于参数调节或参数自动手动率定。 之前大概也有一些英文的各种版本资源，但是感觉对初学者来讲，理解可能需要时间和一定基础。 因此个人重新编写这个版本，里面每一句都写了中文注释。 注释里也附带一些个人认为好理解的相关公式原理介绍的网页地址。 因为PRCC好像有不止一种算法 因此这种是否符合各位的研究工作需求，也请看完网页后确保是所需的再使用。 希望能帮助大家。 如果有所不对欢迎提出建议意见。

从excel中读取信号，首先计算信号的vmd分解，得到imf分量，然后根据imf分量与原始信号的相关系数确定出信号imf喝噪声imf，对有用的imf进行小波阈值滤波，最后对滤波后的imf进行重构输出信号。 下图是流程图盒vmd分解结果的时域后频谱

EEMD分解 分析imf方差比，平均周期和Pearson相关系数 根据重构算法将分解得出的IMF进行高低频的区分 计算高低频分量和趋势项与原价格序列的相关系数与方差比

结合人类听觉系统，提出了一种基于倒谱变换的自适应音频水印算法，充分利用复倒谱变换的性质，将原始音频信号分成若干帧，每帧实施复倒谱变换后，在对应位置按照一定的方法嵌入水印信号。水印的提取不需要原始音频信号，是一种盲水印算法。实验结果表明，嵌入后的水印不仅具有很好的不可感知性，而且对添加噪声、重新采样、低通滤波和重新量化等攻击也具有很好的鲁棒性。

声明改论文闲暇之余，对相关系数做了简单介绍。本笔记为个人整理，仅限学习使用，转载请标明作者和来源。码字不易，如果觉得不错，git上请点个star吧，个人GItH

波形匹配中互相关的一种新的快速算法，林檩，，基于归一化互相关系数的算法在波形匹配中运用十分广泛，但其缺点是计算量大。为此本文提出了一种利用基于滑动窗口的快速傅立叶变

matlab计算相关系数代码JHU_Bootcamp：Ahrenslab 这是由 Ahrens 实验室于 2017 年 8 月 22 日在 HHMI Janelia 举办的 JHU 训练营课程的 github 存储库。 导师：Takashi Kawashima 和 Mika Rubinov 本课程的目标是学习大规模钙成像实验的数据分析基础知识。 在我们的实验中，约 100,000 个神经元的钙活动同时记录在斑马鱼幼虫的大脑中，斑马鱼在虚拟现实环境中行为[参考 1-3]。 在本课程中，我们使用 Matlab 作为编程环境。 我们使用 JHU_demo.mlx 来演示和练习数据分析。 成像数据集可以从 thd dropbox () 下载。 在这个实验中，鱼会根据环境中出现的各种视觉刺激改变其游泳模式。 我们分析了单个神经元的活动如何根据不同的行为变量（游泳模式、视觉刺激）进行调整，以及它们如何根据调整情况在大脑中分布。 下面是演示代码（“JHU_demo.mlx”）的一个例外。 您可以在代码中找到更详细的解释。 数据分析 首先，我们加载行为变量、神经元活动和神经元位置的数据。 root_d

三、相关系数的极大似然估计 极大似然估计有一个重要性质：设 的极 大似然估计是 ，而且变换 是一一 对应的，则 的极大似然估计就是 。 利用这一性质就可得到以下各相关系数的极大 似然估计。这里均假定 。