频散提取代码 matlab 贝尔1D BEL1D 是一个基于地球物理数据的地下随机一维成像程序。 它依赖于称为 BEL 1D 成像（简称 BEL1D）的贝叶斯证据学习 (BEL) 框架。 该框架基本上包括6个步骤： 从先验模型空间及其相关数据生成模型（正向建模） 降低数据集的维度 数据和模型参数之间的典型相关性 在缩减模型空间中提取后验分布 在缩小的空间中对模型进行采样 回变原空间 此包中的工具箱是 . 它们通常支持 3 种不同的应用程序： SNMR数据的解释（来自MRSmatlab的前向模型 - ） 从表面波分析解释色散曲线（来自 GEOPSY 的前向模型） 一般情况（需要在matlab中而不是可执行版本！！！） 安装 下载 . 这将在您的计算机上安装 BEL1D 接口以及 Matlab 运行时。 没有适用于 UNIX 系统的版本。 用法 该程序是一个可执行文件。 所有元素都应该是不言自明的。 但是，目前正在编写手册。 兼容性 代码只在Winbdows环境下测试过。 它们是在 Matlab R2018a 中开发的。

轮廓提取的算法原理和代码 轮廓提取的算法原理和代码 轮廓提取的算法原理和代码

基于python设计的图像特征提取代码软件源码合集，包括： 01_Histogram.py 02_GLCM.py 03_Color.py 04_ShapeContext.py 05_SIFT.py 06_HOG.py 07_LBP.py 08_Gabor.py 09_SURF.py 10_Harris.py 11_FAST.py 12_BRIEF.py 13_ORB.py

基于小波变换方式提取图像的纹理特征代码，支持主流图像格式jpg，bmp等，特征类型包括gmm纹理（点估计、似然估计）两种， 熵，均值及方差

1.实验数据需求 为了对采集的压力实验数据做特征工程，需要对信号进行时域的统计特征提取，包含了均值、均方根、偏度、峭度、波形因子、波峰因子、脉冲因子、峭度因子等，现用python对其进行实现。 2.python实现 其中的输入参数含义： ① data:实验数据的DataFrame ② p1:所截取实验信号的起始采样点位置 ③ p2:所截取实验信号的终止采样点位置 from pandas import Series import math pstf_list=[] def psfeatureTime(data,p1,p2): #均值 df_mean=data[p1:p2].mean()

fer2013数据集和提取出的数据集图片以及python提取代码。。

一般情况下,手势识别的第一步就是先手势定位,即手势所在部位的提取。本文是基于kinect来提取手势识别的，即先通过kinect找出人体的轮廓，然后定位轮廓中与手部有关的点，在该点的周围提取出满足一定要求的区域，对该区域进行滤波后得到的区域就是手部了。然后利用凸包和凹陷的数学几何方法，画出手指和手指凹陷处的点，以及手的轮廓线，并在图像中显示出来。文章所有代码都是网友Robert Walter提供的。

Matlab特征提取代码 实现7中特征提取

提取了m4a格式的音频文件中的帧，可以作为格式转换的一个参考，转换成aac格式只需加上头部信息

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