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spacetimevideoslice 允许您创建视频数据的直观二维可视化。 这对于突出显示时间变化特别有用，例如运动和颜色变化。 切片可以水平（图像高度上恒定位置的时间条）或垂直（沿图像宽度的恒定位置的条）制作，并沿任何指定位置切割。 该功能还允许选择开始和结束帧，以及要包括的图像区域。 切片本身可以缩放，这有助于使少量帧中的变化更加明显。 我第一次遇到这种可视化是在 Roberto Cipolla 和 Peter Giblin 的可爱的书《曲线和曲面的视觉运动》（剑桥大学出版社，2000 年）中。 享受！ 约书亚

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本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！