|
히스토그램경영통계학 22p
히스토그램에서 계급 중 110, 130이 가장 높음으로 나타났으며 대부분의 영화가 110 ~ 150 사이에 있음을 알 수 있다. 또한 가장 높은 것은 계급이 200에 해당하는 곳에 포함된다.
(c) 평균, 중앙값, 최빈값
평균, 중앙값, 최
|
|
|
히스토그램
38. ④
40kg 이상 50kg 미만은 계급 40～45, 45～50의 합계이므로 11＋15=26(명)
39. 11
계급 40～45의 계급값이 42.5이므로 도수는 11이다.
40. 26%
몸무게가 50kg 이상인 학생은 10＋3=13 ∴×100=26(%)
41. 38%
(42kg 이상 50kg 미만인 학생 수) = (50kg 미만인
|
|
|
경영통계 과제
경영통계
0. 용어정리
도수분포표 - 같은 수치 별로 또는 각 범주나 구간별로 분류한 표이다.
히스토그램 - 도수분포표로 정리된 변수의 발생빈도를 막대의 길이로 표시하여 수평이나 수직으로 늘어놓아 상호비교
|
|
|
■ Matlab 소스
■ Matlab 결과 1. 매트랩 소스
2. 결과 이미지(이미지 LP필터링, 입펄스잡음영상, 미디언필터링영상, 이미지의 히스토그램, 히스토그램평활화, 평활화 이미지 출력)
|
|
|
1.이미지 입출력
2.이미지 회전
3.이미지 조작(퍼즐조작)
4.이미지 해상도 조절 (확대, 축소)
5.양자화(퀀타이제이션, quatization)
6.히스토그램 작성(histeq 를 사용하지 않고) 1.이미지 입출력
2.이미지 회전
3.이미지 조작(퍼즐조작)
4.이미
|
|
|
|
밝기 향상, 밝기 감소, 소벨엣지, 프리윗엣지, 로버트엣지, 흑백영상 변환, 이진화, 영상 반전, 영상 상하반전, 라플라시안 필터, 가우시안 필터, 히스토그램 평활화, 샤프닝, 미디언 필터링, 맥스 필터링, 민 필터링, 모폴로지 침식, 모폴로지
|
|
|
히스토그램을 층별하여 나타낸 보기이다. A반, B반의 치수측정 데이터를 층별한 후 어떤 차이가 있는지 분명히 알 수 있다.
이와 같이 솜씨 있는 층별을 하면 대책이나 개선이 대단히 하기 편하여 진다. 층별한 데이터를 잡기 위해서는 데이터
|
|
|
Equalization) 구현하기
▶ Tool - Matlab
▶ How - ① Find Lena image ② Subtract(어둡게 만든다)
③ Find Histogram ④ Implement equalization
◈ 소스
◈ 실행 화면
▶ Find Lena image▶ Subtract (어둡게 만든다)
▶ Implement equalization ◈ 소스
◈ 실행 화면
|
|
|
|
#define WIDTHBYTES(bits) (((bits)+31)/32*4)
#define BYTE unsigned char
void main(int argc, char *argv[])
{
char in[20];
char out[20];
FILE *Infile; //입력용 파일 구조체 변수
FILE *Outfile;//출력용 파일 구조체 변수
BITMAPFILEHEADER hf; //비트맵 파일헤더
BITMAPINFOHEADER h
|
|
|
|
#include<iostream>
#include<iomanip>
#include<fstream>
using namespace std ;
const int cMAX_ELMNTS = 100 ;
const int cANLYS_RANGE = 20 ;
int getData (int numbers[], int size, int range, int& count);
void printData (const int numbers[], int size, int lineSize);
void makeFreq
|
|
메뉴펼치기
