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3种边缘检测算法+2种角点检测。GUI操作方便，亲编实测，绝对可用。

使用Jacobi方法求取对称矩阵特征值和特征向量，vs2008下的

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MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

块匹配算法，有助于掌握块匹配的相关知识，提高编程能力

进化算法（EA）是一种随机优化方法，在过去的几十年中，经证明它们能有效解决许多现实难题。 但是直到现在，我们仍然缺乏有效的方法来表示和研究它们在各种环境中的集体行为，这对于进化计算的研究人员和工程师更好地理解算法非常有用。 本文是解决上述问题的初步方法。 我们尝试通过一种称为特征学习的方法来分析EA的一代式集体行为。 提出了一种基于慢特征分析（SFA）的无监督特征学习框架，用于从不同适应度环境下的多个EA的世代集体行为数据中提取判别特征，目的是找出搜索行为之间是否存在差异。在同一健身环境中运行的不同EA的数量； 以及在不同适应度环境下运行的一种算法的行为之间是否存在差异。 此外，还研究了健身环境与EA搜索行为之间的关系。 在实验中，选择了几种典型的EA和具有典型景观的经典基准功能作为研究对象。 在提取的特征空间中可视化并比较了各种EA的集体行为。

代码中包含的演示演示了如何使用类氡特征来增强（和分割）Connectome EM 图像中的细胞边界。 如果您发现此代码有用，请引用以下论文： Ritwik Ku​​mar、Amelio V. Reina 和 Hanspeter Pfister，“类氡特征及其在连接组学中的应用”，被 IEEE 计算机学会生物医学图像分析数学方法研讨会 (MMBIA) 接受，2010 年http://seas.harvard.edu/~rkkumar radonLikeFeaturesDemo.m ：演示使用 Radon-Like 特征的边缘增强getEdgeFeatures.m ：高斯二阶导数滤波器的辅助函数makeBarFilters.m ：高斯二阶导数滤波器的辅助函数sample.png ：用于此演示的示例图像

基于VMD和1_5维Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取_向玲