matlab张量积代码张量特征提取 这是用于多维数据特征提取的MATLAB脚本。 该存储库包含两种算法，具有高阶正交迭代的特征提取[1]和具有张量-列分解的特征[2]。 我实现了这些特征提取算法，并使用MNIST手写数字数据集对它们的准确性进行了实验。 安装： 安装 。 安装 。 安装 。 克隆我们的代码： $git clone git@github.com:YoshiHotta/tensorFeatureExtraction.git 运行脚本文件（src / * _ script.m） 学分。 该算法在以下文章中提出，并不是我的结果。 [1] Phan，Anh Huy和Andrzej Cichocki。 “用于高维数据集的特征提取和分类的张量分解。” 非线性理论及其应用，IEICE 1.1（2010）：37-68。 [2] Bengua，Johann A.，Ho N. Phien和Hoang D. Tuan。 “通过矩阵乘积状态分解对张量进行最佳特征提取和分类。” 大数据（BigData Congress），2015年IEEE国际大会。 IEEE，2015年。 该脚本除了使用以下论文

回应仅通过哭声进行交流的新生婴儿是婴儿保健环境中最具挑战性的问题。 我们的研究工作提出了一种自动算法来提取更好的特征，这些特征可以进一步用于通过分析婴儿的哭声模式来准确估计婴儿哭的原因。 应用信号处理技术来检查这些哭声的声音，通过它可以找到携带有关刺激哭声的环境细节的特定特征，并通过 LABVIEW 计算系数。 提取了基频 (f0)、频谱特征 - 梅尔频率倒谱系数 (MFCCS) 和基于熵的特征 - 多波段频谱熵签名 (MBSES) 等特征。 提取的哭泣特征具有建设性和合理性，这将转向可接受的分类和检测性能。 使用自动哭声检测 (ACD) 设备解码婴儿哭声是必不可少的，这将有助于母亲了解和响应婴儿的需求，尤其是医生在早期阶段治疗患病婴儿。 此应用程序可用于妇产科诊所。

使用 MATLAB:registered: 中的小波变换将现实世界的信号分解为时变频率分量，并提取相关特征以进行进一步处理。 使用 MATLAB:registered: 中的离散小波变换从实际信号中提取频谱特征。 此演示的目的是演示如何使用小波变换从心电图信号中提取 R 波，以增强峰值检测和计算心率。 有关如何使用小波变换识别光谱特征的更多信息，请参阅使用小波进行特征检测 - 第 1 部分。

今天小编大家分享一篇pytorch实现用Resnet提取特征并保存为txt文件的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

MATLAB的疲劳检测代码脑电图检测驾驶员疲劳 该项目是2019年悉尼科技大学的一项大学研究项目的一部分。目标是开发一种算法，用于检测实时EEG数据流中的驾驶员疲劳程度。 包含从项目中获得的所有结果的详细项目也包含在存储库中。 在此仅发布MATLAB中的特征提取。 鼓励所有用户扩展此处显示的特征提取或根据这些特征提出一种改进的驾驶员疲劳检测方法。 该自述文件将指导用户完成整个MATLAB的设置，以便该程序可以在您的本地计算机上运行。 入门 由于应用了监督学习方法来解决检测任务，因此需要标记的数据集。 此类数据集已在此处记录和发布：。 需要下载所有名为“ 1.zip”到“ 11.zip”的文件夹，并将它们解压缩到本地计算机上的文件夹中。 预处理所有脑电图通道 打开并将路径变量设置为带有EEG数据的字典。 该脚本从下载中打开原始EEG时间信号，将其拆分为自定义检测时期（fe 1秒），并分配标签（0正常，1疲劳）。 具有0.5 Hz至50 Hz的通带的带通滤波器应用于时间信号。 因此，从信号中去除了高频噪声和DC偏移，而不会丢失用于疲劳检测的相关EEG信号。 用户可以选择此处要提取的给定的E

这是我图像处理的大作业代码，代码使用纯Python进行实现，基本上没调用OpenCV的API，语言：Python3，IDE：jupyter notebook，欢迎朋友们下载。

核密度估计（kde）是一种非参估计方法，常用于特征提取。本ppt对核密度估计的原理进行了细致的讲解，很容易明白。

针对三维点云数据分割算法准确度低的问题,提出了一种结合点云骨架点和外部特征点的分割算法,所提算法可将传统方法分割不出来的局部小范围凸面体进行有效分割,从而使得三维点云数据分割得更为完善,为三维点云分割提供了新思路。利用C++及其开源的点云库进行编程,利用L1-中值算法对三维点云进行骨架点的提取,利用尺度不变特征变换算法进行特征点的提取,结合骨架点和特征点构建分割平面进行分割,再对剩余的特征点进行检测,再次构建分割平面进行分割,得到最终的结果。实验结果表明,该算法能对三维点云表面的小范围凸面体进行有效分割, 提高了分割的准确性。

用matlab实现harris算法，来提取图像的特征点，本文档里面就是实现此功能的matlab代码

具体使用请参考个人博客： 运动想象丨特征提取 MATLAB例程(一)：https://blog.csdn.net/MissXy_/article/details/81808579 运动想象丨特征分类 MATLAB例程(二)： https://blog.csdn.net/MissXy_/article/details/81809194