说明：乳腺癌的发病率在女性癌症中占据首位，开展乳腺癌的诊断和防治研究具有重要的科学意义和临床实用价值。 文中主要研究的是对超声图像进行分析，对其灰度和纹理特征提取进行研究，并在特征选择阶段使用类间距对单个特征的分 类能力进行评价，为后续研究计算机辅助诊断系统奠定一个初步基础。
超声图像 分析
说明：经由HSI彩色空间转换、Canny算子边缘检测、索书号边缘点彩色分割等步骤的索书号文字图像分割（内含源文件和所用图像）.
索书号文字 图像分割
说明：基于FCM的数据聚类分析及Matlab 实现 戈国华, 肖海波, 张敏 ( 江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 ) 【摘要】: 聚类是数据挖掘中常用的数据分析技术。本文详细介绍了FCM聚类算法的理论和实现步骤。并用Matlab 演 示了FCM用于数据聚类。结果表明FCM算法是一种高效的数据...
戈国华 肖海波 张敏 基于FCM的数据聚类分析及Matlab实现
说明：通过同步压缩小波变换，实现信号的分解和重构，效果优化小波变换
小波变换 分解 重构
说明：四阶龙哥库塔方法求解一阶微分方程的数值解法，能自定义迭代步数和迭代精度，非常适合于计算方法的初学者。
微分方程的数值解法 Runge-Kutta 龙哥库塔 runge--kutta runge-kutta-matlab
说明：有关层次分析法的文章
美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)
说明：层次分析法国赛必备
全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)
说明：PCA的步骤： 1 先将数据中心化； 2 求得的协方差矩阵； 3 求出协方差矩阵的特征值与特征向量； 4 将特征值与特征向量进行排序； 5 根据要降维的维数d’,求得要降维的投影方向； 6 求出降维后的数据。
pca-排序 pca中心 投影降维 PCA-降维数 pca矩阵降维
说明：代码基本上是用来分割出虹膜图像。虹膜包含许多不同的特征。这段代码是在matlab中实现的，用于提取虹膜特征，以便进行进一步的处理；
matlab 分割 图像 虹膜
说明：利用FCM的聚类模糊运算对图像进行分割，这只是一个小程序，仅仅只是一副灰度图像，但是可以根据其进行进一步的研究。
matlab 分割 图像 fcm
