特征选择+分类

matlab凸曲面代码设计用于表面分类的光源光谱功率分布 在许多应用领域中，用户可以完全控制照明，并可以调整其光谱功率分布。 在那些情况下，光谱上最佳的光可以加重图像中的特征，从而改善图像分类任务。 在该项目中，我们提出了两种方法来估算光源的最佳光谱功率分布。 无监督方法使用非负稀疏主成分分析来得出最佳的，可物理实现的光源光谱。 监督方法将线性图像形成模型直接合并到分类算法中，并使用交替最小化来同时搜索分类器决策边界和最佳光。 如果您使用这些工具，请引用 @inproceedings{Blasinski_2017_CVPR, author = {Blasinski, Henryk and Farrell, Joyce and Wandell, Brian}, title = {Designing Illuminant Spectral Power Distributions for Surface Classification}, booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (C

matlab开发-完整的数据视图性能图像光谱。复杂磁共振数据的可滚动3D查看器（强度=量级，颜色=相位）

适用于中文中长文本分类 原始数据集和已经划分的数据集已给出 划分的数据集经过数据预处理，删除了其中的重复文本，以及文本长度小于50的句子，最终构造的平衡语料 训练集 5800 测试集 1000条 验证集1000 （正负评论各站一半）

任何两个相邻的循环码只有一位数字不同，因此循环码具有可靠性高的优点，在通信、军事等领域中应用非常广泛。由于循环码是无权码，书写和编制都比普通二进制码麻烦，正确的编制是电路设计的关键。根据循环码的特点，总结出了书写循环码简单、方便又不容易出错的方法，同时提出了任意2N进制循环码的编码方法。

Classification,Parameter Estimation and State Estimation An Engineering Approach Using MATLAB

matlab开发-单峰双峰谱的统一模型。计算作为hs、te、han^2和dtn函数的Um波谱

城镇村及工矿用地的认定

machine_learning 一个Matlab应用，使用支持向量机对图片进行分类，其中图片是猫脸还是狗脸 ＃数据集 为了训练分类器，我使用了来自 张维伟，孙健和唐小鸥，“猫头检测-如何有效利用形状和纹理特征”，Proc。 欧洲Conf。 计算机视觉，第一卷。 4，第802-816页，2008年。 和来自的斯坦福狗数据集 ＃托多斯 由于猫或狗之间难以分辨，因此需要预先修剪脸部以获得最佳效果。 可能没有第三个值，然后搜索猫脸或狗脸的图片（分解成窗户）。 或者只是狗或不面对，等等。 #Cat注释数据集 ＃＃＃结构 |-- cat_dataset |-- CAT_00 |-- 00000001_000.jpg |-- 00000001_000.jpg.cat |-- 00000001_005.jpg |-- 000

matlab开发-边缘检测和图像识别。使用边缘检测概念来识别图像。