此函数计算特征的 Fisher 分数或判别系数。 它可以用于两类特征选择场景。

PCA人脸识别及理论基础（更新版附源码）matlab，数据包，直接可以运行.

采用PCA提取人脸特征,先计算M个图像的平均值脸，再求出各特征值脸。

<雷达微多普勒特征处理与应用> 随书补充代码 作者 Victor C. Chen David Tahmoush

基于直方图特征完成一个图片对比的算法，给定一个基准参考图像后， 能够将目录中所有的图像最接近的十张图像进行排序显示输出（并显示相似程度）

matlab特征点代码不忘学习 由伊利诺伊大学厄巴纳－香槟分校和在此创建。 项目 。 有关此存储库的任何问题，请联系。 注意：此存储库是使用MatConvNet实现的。 对于PyTorch版本，我的同事Arun Mallya的存储库中有一个。 如果您决定改用他的代码，请同时引用两篇论文。 介绍 永不忘记的学习旨在向现有的卷积神经网络添加新功能（新任务），与原始功能（旧任务）共享表示，同时允许调整共享表示以适应两项任务，而无需使用原始训练数据。 由此产生的网络仅对新任务进行完全微调，表现出比广泛使用的方法更好的实践。 它也胜过特征提取，但仅在新任务性能上。 可以在中找到更详细的摘要。 该软件旨在复制我们的方法。 我们使用图书馆。 用法 该代码已在Linux（64位Arch Linux 4.4.5-1-ARCH）上进行了测试 先决条件 Matlab（已针对R2015b测试） MatConvNet v1.0-beta13 为了支持GPU，我们使用TITAN X和CUDA 7.5。 安装 使用其安装指南相应地编译MatConvNet。 下载要在其上进行实验的数据集，并进行适当放置。 （请参见数

在振动目标的激光微多普勒信号分析中，基于联合时频谱的分析方法为目标的检测、分类和识别提供有用信息，得到广泛运用。对于一般非线性和非平稳信号，传统的时频分析方法能有效地提取信号特征，但在强背景噪声和弱调制信道条件下，具有很大局限性。引入希尔伯特-黄变换(HHT)作为一种新的微多普勒信号分析方法，分析在强背景噪声和弱调制等信道下，HHT在微多普勒信号中的特征提取。通过Matlab软件仿真，与平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)比较，证明了HHT在微多普勒信号分析和特征提取中的有效性。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

中科院自动化所计算机视觉课程大作业C++实现SIFT特征提取与匹配完整代码与说明文档

近年来，恶意软件呈现出爆发式增长势头，新型恶意样本携带变异性和多态性，通过多态、加壳、混淆等方式规避传统恶意代码检测方法。基于大规模恶意样本，设计了一种安全、高效的恶意软件分类的方法，通过提取可执行文件字节视图、汇编视图、PE 视图3个方面的静态特征，并利用特征融合和分类器集成学习2种方式，提高模型的泛化能力，实现了特征与分类器之间的互补，实验证明，在样本上取得了稳定的F1-score（93.56%）。