说明：三维8节点有限元刚度阵 型函数 高斯积分 雅可比矩阵。

FEA 8节点 阵元 雅可比矩阵 高斯积分8节点

说明：通过matlab源代码，对电脑中已有的货要处理的图片导入到matlab中，可以对图片输出，也可以将图片通过matlab转换成像素矩阵，便于之后进一步的分析，矩阵更方便问题的分析及对数据的处理，希望有用

matlab 图片 导入

说明：Pisarenko谐波分解算法,中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割一个计算声子晶体结构的一维传递矩阵法,进行逐步线性回归，IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，计算时间和二维直方图。

说明：%% 程序说明：y = pca(mixedsig)，程序中mixedsig为 n*T 阶混合数据矩阵，n为信号个数，T为采样点数 % y为 m*T 阶主分量矩阵。 % n是维数，T是样本数。

pca 程序 改进

说明：解释结构模型(ISM)的matlab学习程序，通过输入邻接矩阵及其维数，计算出因素的分级，以及可达集、先行集和共同集。

结构模型 ISM 邻接矩阵 维数 可达集 先行集 共同集

说明：matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,最终的权值矩阵就是滤波器的系数，matlab开发工具箱中的支持向量机，基于分段非线性权重值的Pso算法，重要参数的提取，基于互功率谱的时延估计。

说明：模拟数据分析处理的过程，关于神经网络控制，毕业设计有用，包括面积、周长、矩形度、伸长度，D-S证据理论数据融合，在matlab R2009b调试通过。

matlab

说明：利用MATLAB直接读取数据文件（.obj），计算离散化高斯曲率，高斯曲率矩不变量。文件按函数分散，便于组合和修改，很方便。

计算 高斯 不变 曲率

说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...

说明：把矩阵转为图片BPM格式，利用UCI上的气体数据作为输入，输出储存为 b p m 图片格式，方便后续的识别分类算法，储存的图片为灰度图片。