1、MATLAB中对数据进行行归一化或列归一化的步骤如下：行归一化：先对每一列求和，然后生成一个以向量v为对角的对角矩阵D，最后用D的逆矩阵乘以原矩阵a。列归一化：先对每一行求和，然后生成一个以向量v为对角的对角矩阵D，最后用原矩阵a乘以D的逆矩阵。
2、首先在我们的电脑上打开matlab命令行窗口，输入“A=[1 3 2 6 4 8 1 12]”，按回车键创建一个一维数组A。然后我们输入“sort（A）”，这是将数据从小到大排列，按回车键。然后我们输入“sort（A，descend）”，这是将数据从大到小排列，按回车键。
3、s=regexp（tline，\（[^）]*），match）； %正则表达式，提取出每个括号中的内容。
1、在matlab中可以用函数zscore对数据矩阵进行无量纲化。假设在matlab中输入矩阵x，输入函数y=zscore（x）即可对该矩阵进行无量纲化。
2、采用极值化方法对变量数据无量纲化是通过变量取值的最大值和最小值将原始数据转换为界于某一特定范围的数据，从而消除量纲和数量级的影响。由于极值化方法对变量无量纲化过程中仅仅对该变量的最大值和最小值这两个极端值有关，而与其他取值无关，这使得该方法在改变各变量权重时过分依赖两个极端取值。
3、数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。
4、生成辐射亮度数据的步骤首先，打开资源02D的数字量化值（DN）数据，这里包含光谱元数据，如增益和偏置，它们是计算辐射亮度的关键。DN值的单位是无量纲的，但通过增益和偏置转换，我们能赋予它物理意义——每单位立体角和单位面积的辐射通量，单位为W·m-2。
5、我认为可以分段求平均速度，再将该时间段内速度除以平均速度，得到的结果就有可比性了。这样做是消除量纲，即无量纲化。当然你也可以把其他因素考虑进来。
使用阈值操作将图像转换为二进制（二值）图像（bw），调用whos命令查看图像的存储信息。
先打开软件后，找到左上角按钮，点击即可用m编辑器，写入代码，可以每写完一部分，执行一下，查看效果。接着需要将该文件保存。然后将一个图片，复制到同一个文件夹里，方便程序调用。然后即可进行程序创建，这里如图使用imread进行读取，其中引号内容有文件名，包括扩展名，这是相对路径。
直接保存 Figure 为了便于后续处理和应用，建议大家形成一个良好习惯，即把绘制所得的Figure窗口直接保存为.fig文件，以后你就可以多次打开它，对图像进行修改处理，例如加注标签（label）等，也可以打开.fig文件把所显示的图像转存为其它格式的文件，例如.eps、.jpg等。
在matlab中的NaN的含义是没有意义的数，not a number，一般有这几种情况：0/0，Inf/Inf，Inf-Inf，Inf*0等，都会导致结果不确定，所以会得到NaN。
NaN代表Not a Number，意思是不是一个数字的值。这个值在MATLAB中用于表示不合适或不可计算的数字，例如0/0或sqrt（-1），可以用nan替代这些无法计算的值。NaN的特点是它不等于任何值，包括自己本身，因为它属于一种特殊情况。一个常见的问题是在计算中遇到无法计算的值，例如除以零或计算零除以零。
因为你的表达式中的变量，如PY、PZ、FS中的值为o或空格。所以会出现NaN。解决的方法可以用if条件语句，当PY、PZ、FS为零时，可以人为加个辅助量0.0000。
这就是所谓的最小二乘法。在MATLAB中实现最小二乘法拟合通常采用polyfit函数进行。
matlab中用最小二乘拟合的常用函数有polyfit（多项式拟合）、nlinfit（非线性拟合）以及regress（多元线性回归）。自变量有2个或以上时，应变量一个，可以使用的有nlinfit和regress，线性时用regress，非线性时用nlinfit。对于进阶matlab使用者还有更多的选择，如拟合工具箱、fit函数、interp系列插值拟合等等。
disp（P）xx=min（x）：0.1：max（x）；yy=P（1）*xx.^P（2）+P（3）；%%%方程形式 plot（xx，yy）end function y=fun（P，x） %%%你要拟合的方程 y=P（1）*x.^P（2）+P（3）；end 这是一个我曾做过的一个例子，你可以看一下这个例子的思路。希望对你有所帮助，有问题可以继续探讨。
