说明：%基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用。在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配)阶段，我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时，采用欧氏距离测度)，从而判断说话人是谁。本段代码是对音频进行训练，也就是提取特征参数
说明：采集肌肉表面肌电信号一维离散数字信号，对采集到的表面肌电信号进行滤波处理，处理后进行表面肌电信号的标准化，对标准化后的信号需要提取时域特征参数，时域参数特征提取时，首先对信号进行加窗，对每个窗进行积分肌电值的求取，所得时间-积分肌电值信号，可以更好的提现信号特征。
说明：包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，针对EMD方法的不足,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，使用混沌与分形分析的例程，用于建立主成分分析模型，插值与拟合，解方程，数据分析，包括AHP，因子分析，回归分析，聚类分析。a
说明：基频特征参数提取，在matlab平台进行提取，通过这段代码可以提取基频参数。
说明：对两幅图像提取特征点，并计算基本矩阵，对两幅图像进行极线矫正，并画出校正后图像特征点的极线，效果非常好