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MWIR
- 小论文“双色中波红外图像差异统计特征的选择与提取”-The selection and extraction of dual color MWIR images different statistical features
信号处理经典算法
- 15个信号处理经典算法模型及代码实现,涵盖 Dijkstra.DP.BFS/DFS.红黑树.KMP.遗传.启发式搜索.图像 特征提取 SIFT.傅立叶变换.Hash.快速排序.SPFA.快递选择 SELECT 等 15 个经典基础算法，
TeeChart-2015-D4-XE8-full-source
- TeeChart Pro是一款提供上百种2D和3D图形风格、40种数学和统计功能、加上无限制的轴和22种调色板组件供选择。TeeChart还包括一个强大的、完整的编辑对话框，几乎可用于每个组件和子组件，允许你快速的设计复杂图表应用程序。 图表编辑器通过TeeCommander组件进一步得到增强，它提供一次点击访问图表编辑器和共同特征。 二、主要特性 是32位ActiveX控件，可以在VB、Delphi、MS Office等多种编程环境下使用； 可以直接存取ODBC数据源； 具
mRMRe
- 一个程序包的说明，用于机器学习中重要特征进行选择的文档-one package for feature selection
Edge_Detection
- 多种边缘检测算法 可以进行对比选择，方便提取更好的边缘特征-A variety of edge detection algorithm can be compared to choose, easy to extract better edge features
Matlab.m
- 共振解调法诊断轴承损伤类故障的原理概述如下:当轴承某一元件表面出现局部损伤时，在受载运行过程中要撞击与之相互作用的其它元件表面，产生冲击脉冲力，由于冲击脉冲力的频带很宽，必然包含轴承外圈、传感器甚至附加的谐振器等的固有频率而激起这个测振系统的高频固有振动。根据实际情况可以选择某一高频固有振动作为研究对象，通过中心频率等于该固有频率的带通滤波器把该固有振动分离出来。然后进行包络解调，去除高频衰减振动的频率成分，得到只包含故障特征信息的低频包络信号，对这一包络信号进行频谱分析便可以容易地诊断出轴承的
CHENGXU
- MUSIC算法[1] 是一种基于矩阵特征空间分解的方法。从几何角度讲，信号处理的观测空间可以分解为信号子空间和噪声子空间，显然这两个空间是正交的。信号子空间由阵列接收到的数据协方差矩阵中与信号对应的特征向量组成，噪声子空间则由协方差矩阵中所有最小特征值（噪声方差）对应的特征向量组成。MUSIC算法就是利用这两个互补空间之间的正交特性来估计空间信号的方位。噪声子空间的所有向量被用来构造谱，所有空间方位谱中的峰值位置对应信号的来波方位。MUSIC算法大大提高了测向分辨率，同时适应于任意形状的天线阵列
facial-match-and-morph
- 自己写的matlab GUI可根据说明运行，简单方便，代码注释详细；此GUI界面，可完成两种功能：一是人脸匹配，即给出一张人脸可找出在训练库最相近的人脸；二是人脸渐变，选择两张人脸，手工标记关键特征点，便可运行出从一张脸到另外一张脸的渐变过程，而且中间产生的图片会自动保存在文件夹中。自己写的操作步骤说明很详细，希望下载的同学会学到一些知识，有所收获-Write your own matlab GUI can be run according to the instructions, easy,
forstner
- 可以在本地任意选择一张图片，对该图片进行处理，得到提取的图像特征点，每一步处理后的图像都有显示。-You can choose one picture locally, to process the picture, image features are extracted, each step processed images are displayed.
Watershed
- 基于opencv2.3.1，使用标记控制的分水岭算法，将图像中各个目标分割出来，并选择合适的特征将目标分为 两类。-Based on watershed algorithm opencv2.3.1, use mark control, the image of each target segmented, and the appropriate target features into two categories.
pujulei
- 谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。 该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域， 最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。-Spectral clustering algorithm based on the spectrum b
ZPclustering
- 谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点。 该算法首先根据给定的样本数据集定义一个描述成对数据点相似度的亲合矩阵,并且计算矩阵的特征值和特征向量 ， 然后选择合适 的特征向量聚类不同的数据点。谱聚类算法最初用于计算机视觉 、VLS I 设计等领域， 最近才开始用于机器学习中，并迅速成为国际上机器学习领域的研究热点。-Spectral clustering algorithm based on the reprodu
fast-template-matching
- 本文提出一种基于图像边缘几何特征的快速模板匹配算法。算法利用边缘 点的位置和梯度方向作为匹配信息进行相似度计算。可以很好的避免因图像明 暗变化、光照不均匀、旋转所带来的影响，且对于部分遮挡的情况，亦可以得 到良好的匹配结果。为了得到边缘点坐标和梯度方向，本文根据曲面拟合原理， 通过平移变换，推导出精确梯度方向和亚像素边缘坐标的快速算法。既加快了 算法的处理速度，也是匹配算法高精度的前提保证。为了使匹配算法满足实时 性要求，主要采用阈值判断和图像金字塔算法的搜索策略。在阈值
piao
- 飘零金盾5.0破解版。飘零网络验证商业版是同类软件中，功能最强大，操作最简单，安全最高的网络验证系统。是广大软件作者共同的选择。采用最先进的特征数据验证及文件特征字验证技术，保证了您的软件的安全性。及采用领先的双向动态加解密、POST传输、封包90秒过期等技术，使修改封包、本地验证等破解方法无技可施。本网络验证 系统基于HTTP访问网络上的ASP语言脚本，通过传输数据双向动态加密和网络返回值等技术手段来控制软件的使用权，传输速度快，要求配置低，只需要一个ASP空间就可使用，是一款不可多得的软件收
redmine-v2.3.1.tar
- Redmine 是一个开源的、基于Web的项目管理和缺陷跟踪工具。它用日历和甘特图辅助项目及进度可视化显示。同时它又支持多项目管理。Redmine是一个自由开放 源码软件解决方案，它提供集成的项目管理功能，问题跟踪，并为多个版本控制选项的支持。虽说像IBM Rational Team Concert的商业项目调查工具已经很强大了，但想坚持一个自由和开放源码的解决方案，可能会发现Redmine是一个有用的Scrum和敏捷的选择。 由于Redmine的设计受到Rrac的较大影响，所以它们的软件包有很
redmine-2.1.6.tar
- Redmine 是一个开源的、基于Web的项目管理和缺陷跟踪工具。它用日历和甘特图辅助项目及进度可视化显示。同时它又支持多项目管理。Redmine是一个自由开放 源码软件解决方案，它提供集成的项目管理功能，问题跟踪，并为多个版本控制选项的支持。虽说像IBM Rational Team Concert的商业项目调查工具已经很强大了，但想坚持一个自由和开放源码的解决方案，可能会发现Redmine是一个有用的Scrum和敏捷的选择。 由于Redmine的设计受到Rrac的较大影响，所以它们的软件包有很
neighborhood-mu-info
- 基于邻里互信息特征的评价与选择,数据挖掘，Matlab平台-neighborhood mutual information based feature uation and selection
Best-viewpoints-selection
- 针对三维模型视点选择问题，提出了基于特征点检测的最佳视点选择方法。算法首先根据三维网格模型 的顶点邻接区域信息计算顶点的局部高度，即顶点的显著度大小；然后基于顶点的局部高度值大小，结合非极大值 抑制算法进行三维模型表面特征点检测；最后针对视点球体上的每个候选视点分析该视点下可见特征点的几何分 布信息，计算视点质量，从而筛选出最佳视点。实验结果验证了基于特征点检测的三维模型视点选择方法的合理 性和优越性，所选择的最佳视点能够提供三维模型较多的几何结构和视觉特征信息。-Best vi
wgbver3.0
- 在V2.1的基础上增加了以下最新特征： 1、增加皮肤设置功能。用户可以自己选择浏览使用的皮肤，而且保留在用户Cookies中。 2、管理员可以设置默认皮肤和修改皮肤的样式。 3、管理员可以对留言本进行在线设置，其中包括屏蔽，最大留言数，防灌水等等功能。 4、留言可以悄悄话发送给版主，其他用户看不见。-In V2.1 adds the following on the basis of the latest features: 1, increase skin setting
a
- :人耳识别系统中,需要根据特征提取的要求实现图像的自动归一化,并且选择合适的依据使归一化后的结果具有一定的有效性和合理性。提出了一种新的外耳长轴标记法,根据外耳长轴将人耳统一到标准的尺寸和角度 运用主动形状模型算法,实现了外耳轮廓的自动搜索,且对算法进行了改进,调整了模型的初始位置。实验证明,改进后的主动形状模型(ASM)能更快速准确地收敛,且归一化的方法能够合理地将人耳标准化,为后续的特征识别提供了保障。-In the ear recognition system, it is require