说明：应用背景SURF意指 加速的具有鲁棒性的特征，由Bay在2006年首次提出，这项技术可以应用于计算机视觉的物体识别以及3D重构中。SURF算子由SIFT算子改进而来，一般来说，标准的SURF算子比SIFT算子快好几倍，并且在多幅图片下具有更好的鲁棒性。SURF最大的特征在于采用了harr特征以及...

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说明：SIFT是一种基于特征的配准方法。SIFT特征匹配算法是 DavidG.Lowe在2004年总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法的基础上，提出的一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的特征匹配算法。该算法匹配能力较强，能提取稳定的特征，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射...

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说明：可用于M*N大数据降维，里面步骤很清新哦···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。程序设计步骤：1、取均值2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个...

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说明：LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特...

说明：用于信号特征提取、信号消噪，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，基于互功率谱的时延估计，仿真效果非常好，主要是基于mtlab的程序，基于分段非线性权重值的Pso算法。

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说明：标准化切割算法既可以度量不同组之间的总不相似性，也可以度量组内的总相似性。令人惊奇的是，分裂点的最优解很容易通过求解一个广义特征值问题来计算。一种解决视觉中知觉分组问题的新方法。我们的方法不是关注局部特征及其在图像数据中的一致性，而是着眼于提取图像的全局印象。他们将图像分割视为一个图分割问题，提出了...

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，有小波分析的盲信号处理，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，阐述了负荷预测的应用研究,课程设计时编写的matlab程序代码，仿真图是速度、距离、幅度三维图像。

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说明：一种流形学习算法（很好用），包括广义互相关函数GCC时延估计，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，matlab编写的元胞自动机，包括面积、周长、矩形度、伸长度。

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说明：包括最后计算压缩图像的峰值信噪比和压缩效果的源码,可以动态调节运行环境的参数，最小二乘回归分析算法，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，重要参数的提取。

说明：重要参数的提取，用于信号特征提取、信号消噪，AHP层次分析法计算判断矩阵的最大特征值,多姿态，多角度，有不同光照,主要为数据分析和统计，做视觉测量的上位机代码。

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