说明：变采样和多相滤波器的实现。本程序实现了一个变采样程序，中间设计滤波器设计和插值抽取。其中滤波器设计用的是窗函数法，根据要求设计窗函数，得到窗函数的长度。接着是插值，滤波，抽取，得到最后变采样之后的波形文件、另外对比了用直接卷积和多相分解卷积两种方法最后的结果。

抽取滤波器 filterdesign 插值抽取 多相滤波抽取 变采样滤波器

说明：形态学滤波器的matlab程序，主要用于信号处理、特征提取。

信号形态滤波 形态滤波 shinenef 形态滤波器 信号形态学

说明：摄影测量点云，三维激光点云进行点云特征图像提取进行格网化代码。

点云格网化 三维点云提取 点云提取 三维点云特征 图像测量

说明：考虑到不平衡电网条件下，传统锁相环的局限性，这里比较了几种基于正负序分离的锁相环着重基于陷波器的提取方式。

正负序分离 MATLAB正负序 锁相环--不平 正负序 锁相环-不平衡

说明：一种最新的点云邻域尺寸的选择方法，对点云后续处理，包括特征提取、点云分类等有很大的帮助。

点云特征matlab 点云MATLAB 点云-分类 点云，matlab 点云

说明：针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题，提出一种基于参数优化变分模态分解的轴承早期故障诊断方法。首先利用粒子群优化算法对变分模态分解算法的最佳影响参数组合进行搜索，搜索结束后根据所得结果设定变分模态分解算法的惩罚参数和分量个数，并利用参数优化变分模态分解算法对故障信号进行处理。

粒子群-轴承 优化故障诊断 粒子群--特征 粒子群-信号 轴承特征提取

说明：主成分分析的代码，降维的工具，特征提取降维的工具

降维-matlab 特征降维 特征提取代码 PCA的降维 pca降维

说明：此为卡内基梅隆大学Lalonde博士在ECCV 2010年发表论文的源代码，里面包含图像分割、特征提取、adboost分类等过程。使用了颜色比率、纹理、偏态等特征，并结合路面实况对阴影进行检测。该代码的特点是检测结果准确率高，但是运行时间比较长，可以为阴影检测技术提供较大参考。

卡内基梅隆大 Lalonde ECCV 图像分割 特征提取 adboost 阴影检测

说明：PCA图像融合算法，提取主成分来对图像进行融合,感兴趣的可以看看。

图像融合 pca fusion pca图像融合 PcaImageFusion

说明：独立分析 主成分分析 可以提取矩阵独立成分与主成分，显示空间特征与时间特征以及对应的奇异分析用于计算能进行奇异值分解等。主要用于数值的提取计算等。

主成分分析pca ICA PCA-奇异 PCA_ICA