octave_packages/nnet-0.1.13/trastd.m

   1 ## Copyright (C) 2005 Michel D. Schmid  <michaelschmid@users.sourceforge.net>
   2 ##
   3 ##
   4 ## This program is free software; you can redistribute it and/or modify it
   5 ## under the terms of the GNU General Public License as published by
   6 ## the Free Software Foundation; either version 2, or (at your option)
   7 ## any later version.
   8 ##
   9 ## This program is distributed in the hope that it will be useful, but
  10 ## WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  11 ## MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  12 ## General Public License for more details.
  13 ##
  14 ## You should have received a copy of the GNU General Public License
  15 ## along with this program; see the file COPYING.  If not, see
  16 ## <http://www.gnu.org/licenses/>.
  17
  18 ## -*- texinfo -*-
  19 ## @deftypefn {Function File} {}@var{pn} = trastd (@var{p},@var{meanp},@var{stdp})
  20 ## @code{trastd} preprocess additional data for neural network simulation.
  21 ##
  22 ## @example
  23 ##   @code{p}    : test input data
  24 ##   @code{meanp}: vector with standardization parameters of prestd(...)
  25 ##   @code{stdp} : vector with standardization parameters of prestd(...)
  26 ##
  27 ##   meanp = [2.5; 6.5];
  28 ##   stdp = [1.2910; 1.2910];
  29 ##   p = [1 4; 2 5];
  30 ##
  31 ##   pn = trastd(p,meanp,stdp);
  32 ## @end example
  33 ## @noindent
  34 ## @end deftypefn
  35
  36 ## @seealso{prestd, poststd}
  37
  38 ## Author: Michel D. Schmid
  39
  40 function [Pn] = trastd(Pp,meanp,stdp)
  41
  42   ## check number of inputs
  43   error(nargchk(3,3,nargin));
  44
  45
  46   [nRows,nColumns]=size(Pp);
  47   rowOnes = ones(1,nColumns);
  48
  49   ## now set all standard deviations which are zero to 1
  50   [nRowsII, nColumnsII] = size(stdp);
  51   rowZeros = zeros(nRowsII,1);
  52   findZeros = find(stdp==0);
  53   rowZeros(findZeros)=1;
  54   equal = rowZeros;
  55   nequal = !equal;
  56   if ( sum(equal) != 0 )
  57     warning("Some standard deviations are zero. Those inputs won't be transformed.");
  58     meanp = meanp.*nequal;
  59     stdp = stdp.*nequal + 1*equal;
  60   end
  61
  62   Pn = (Pp-meanp*rowOnes)./(stdp*rowOnes);
  63
  64 endfunction
  65
  66 ##
  67 ## >> mInput = [1 2 3 4; 5 6 7 8]
  68 ##
  69 ## mInput =
  70 ##
  71 ##      1     2     3     4
  72 ##      5     6     7     8
  73 ##
  74 ## >> [pn,meanp,stdp] = prestd(mInput)
  75 ##
  76 ## pn =
  77 ##
  78 ##    -1.1619   -0.3873    0.3873    1.1619
  79 ##    -1.1619   -0.3873    0.3873    1.1619
  80 ##
  81 ##
  82 ## meanp =
  83 ##
  84 ##     2.5000
  85 ##     6.5000
  86 ##
  87 ##
  88 ## stdp =
  89 ##
  90 ##     1.2910
  91 ##     1.2910