说明：传统的图像分割方法可以分为基于阈值、边缘、区域的方法等，而传统的分割方法在复杂图像分割中效果不好。为了提高图像分割的性能，我们提出了一种基于局部自适应窗口的Otsu方法。首先，分析了传统阈值法在复杂图像分割中不能很好地形成的原因，比较了全局阈值和局部阈值对图像分割的影响。其次，提出了根据局部信息自适...

自适应 图像分割 图像分割

说明：压缩包包含1份matlab的model文件，1份pdf文件。建立了二自由度汽车模型及其运动微分方程，使用simulink进行了建模，进行了仿真试验和简单分析。

汽车模型 earnufu 二阶运动微分 MATLAB仿真--pdf 线性二自由度

说明：经验小波变换结合EMD的自适应性和小波分析的理论框架,Gilles提出了一种称为经验小波变换(EWT)的自适应信号处理方法.其核心思想是通过对信号的Fourier谱进行自适应划分,建立合适的小波滤波器组来提取信号不同的AM-FM成分。

EWT EMD EWT变换 fourier谱方法 自适应emd

说明：文基于小波分析的特点，提出了一种对信号进行多重小波 变换的自适应去噪法，该方法不仅克服了小波去噪软硬阈值法的局限性，而且解决了自适应滤波中参考信号选取难的 问题，将该方法用于脉搏信号降噪，得到了满意的去噪效果。

降噪方法 小波去噪-脉搏 自适应降噪 自适应小波 自适应去噪

说明：利用matlab仿真系统的响应，通过对系统的反馈参数的设计比较其输出的不同，并且分析其稳定性。

稳定性分析 输出反馈控制 PID稳定性分析 matlab-pid simulink-pid

说明：阵列分析和数据处理的一个典型问题是从混合的观测数据向量中恢复不可观测的各个源信号。盲信号分离是解决这个问题的一门新技术，近几年吸引了信号处理学界和神经网络学界众多学者的研究兴趣。本文对一个典型的盲信号分离问题进行了仿真实验，并研究了采用不同的自适应步长带来的影响。

信号分离 自适应阵列 自适应--分离 源信号恢复 阵列-分离

说明：线性时不变离散时间系统在时域中可以通过常系数线性差分方程来描述，冲击响应序列可以刻画其时域特性。本实验通过使用MATLAB函数研究离散时间系统的时域特性，以加深对离散时间系统的差分方程、冲激响应和系统的线性和时不变特性的理解。

离散时间系统 时域分析 冲激函数 HPJW 时不变系统

说明：应用背景Spectral Clustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解，其基本思想是利用样本数据的相似矩阵进行特征分解后得到的特征向量进行聚类。谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划...

matlab 分析 基于 多重

说明：二维粘弹性介质中波的传播的解析形式。应用Carcione等在1988年发表的《WAVE PROPAGATION SIMULATION IN A LINEAR VISCOELASTIC MEDIUM》一文中的方法，更加详细的介绍见英文描述。该代码对于做波场模拟的同学有很好的参考价值。

二维粘弹性 滞弹性 分析

说明：半监督分类分析。注释有对应的参考文献和使用说明！

监督分类-matlab 半监督-matlab 半监督 semi-supervised SDA