Matlab 规范化三维矩阵的每个切片

如何规范化3D矩阵的每个切片？我试着这样做：

a=rand(1,100,3481);
a= (a - min(a)) ./ (max(a)-min(a)); % 

---

在右侧，矩阵的每个切片的范围应为

0

到

1

。但事实并非如此，我在一些切片中没有找到

1

。当我检查时，

min（a）

和

max（a）

返回了3D中的相应值。因此，使用上述代码应该没有问题。3D矩阵有什么我错过的吗？提前谢谢

我们需要找到每个2D切片的最小值和最大值，然后我们可以使用在的帮助下以矢量化的方式执行这些操作，以使单个DIM正确对齐，从而让

bsxfun

执行其广播任务（或在那里使用

重塑

）

因此，实施将是必要的-

mins = min(reshape(a,[],size(a,3)));
maxs = max(reshape(a,[],size(a,3)));
a_offsetted = bsxfun(@minus, a, permute(mins,[1,3,2]));
a_normalized = bsxfun(@rdivide, a_offsetted, permute(maxs-mins,[1,3,2]))

样本输入、输出-

>> a
a(:,:,1) =
     2     8     2     2
     8     3     8     2
a(:,:,2) =
     8     1     1     5
     4     9     8     6
a(:,:,3) =
     7     9     3     5
     6     2     6     5
a(:,:,4) =
     9     3     4     9
     7     1     9     9
>> a_normalized
a_normalized(:,:,1) =
         0    1.0000         0         0
    1.0000    0.1667    1.0000         0
a_normalized(:,:,2) =
    0.8750         0         0    0.5000
    0.3750    1.0000    0.8750    0.6250
a_normalized(:,:,3) =
    0.7143    1.0000    0.1429    0.4286
    0.5714         0    0.5714    0.4286
a_normalized(:,:,4) =
    1.0000    0.2500    0.3750    1.0000
    0.7500         0    1.0000    1.0000

---

我的选择是不重塑，因为有时有点难以理解。我使用min-max和您希望用于与repmat进行标准化以克隆的维度…：

a=rand(1,100,3481);

a_min2 = min(a,[],2);
a_max2 = max(a,[],2);
a_norm2 = (a - repmat(a_min2,[1 size(a,2) 1]) ) ./ repmat( (a_max2-a_min2),[1 size(a,2) 1]);

或者如果在第三个维度上正常化

a_min3 = min(a,[],3);
a_max3 = max(a,[],3);
a_norm3 = (a - repmat(a_min3,[1 1 size(a,3)]) ) ./ repmat( (a_max3-a_min3),[1 1 size(a,3)]);

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为什么你要假设每个片都有

1

？我正在将值标准化为

0

和

1

，这不应该给我

0

作为最小值和

1

作为最大值吗？不能保证每个片都有数组的最小值和最大值，这是唯一会是0和1的值，这很奇怪，如果您尝试使用

a=randi（[110]，[1100]）

，您的代码可以正常工作。但是，如果您尝试

a=rand（1100100）

，它将不起作用。这是非常重要的strange@GregorIsack它为我工作了-

a=rand（1100100）

。你能再检查一下吗？@GregorIsack你怎么检查它是否工作？不要做

==0

或

==1

的事情。这些是浮动pt值。所以，在这里使用公差。类似于：

tol=1e-4。然后，执行：
all（any（any（abs（a_normalized-0）
和
all（any（abs（a_normalized-1）
。抱歉，我花了一些时间仔细检查了一下。我的笔记本电脑好像有点“记忆滞后”。它在我的另一台笔记本电脑上运行得非常好。我重新启动了我的笔记本电脑，应该没问题。关于你提到的公差，如果我使用
find（a_normalized==1）
，那也会是一个问题？@GregorIsack使用
find（abs（a_normalized-1）
，然后
ind2sub
沿着三个DIM中的每一个获得相应的索引。