基于MATLAB个人编写的EMD分解及信号重构例子，显示hilbert谱分析图像、各级分解结果，并显示重构误差。

该文档给工程师提供非常好的代码重构指南，来指导工程师为什么，怎样进行代码重构

20210506-国泰君安-建材行业玻纤系列专题之四：从“周期”到“成长”，玻纤之研究视角重构.pdf

用小波对提取的excel表格中的数据进行小波分解，然后重构，加入随机噪声，用小波去除噪声

信号稀疏重构的omp算法，内含有三个不错的omp算法的Matlab代码。

首先，本文建立了两步轨迹重构算法。⑴运用小波变换和物理约束有效地识别出 NGSIM 车辆轨迹中的两类异常值，并分别用拉格朗日 5 次多项式和 3 次多项式对两类异常值进行重新估计。⑵然后再用卡尔曼滤波对轨迹中的测量误差进行滤波处理，以减少噪声的影响。以车辆编号为 1882 的轨迹为例，对该算法进行验证，结果表明该算法应用性良好。然后，将该算法应用到整个 NGSIM 车辆轨迹数据库中，对 1942 辆小汽车的纵向轨迹和横向轨迹进行重构。 其次，提取换道轨迹。从重构后的 NGSIM 车辆轨迹数据库中提取自由换道和强制换道轨迹，并运用 K 均值聚类法，有效的识别出 4 种换道失败的轨迹：由目标车道返回本车道；长时间骑线行驶；左右窜道；车道编号记录错误。最终，本文提取有效且成功的自由换道轨迹和强制换道轨迹 119 条和 45 条。 最后，换道行为特性研究。按照换道类型和换道方向，本文研究了换道时间分布和横向换道轨迹的拟合。在换道时间方面，本文建立基于规则的换道时间提取方法，并针对两种特殊情况做出了相应的约束，系统的分析了自由换道和强制换道、向左换道和向右换道的时间分布。在横向轨迹拟合方面，本文以平均绝对误差（MAE ）、平均平方根误差（RMSE）和平均相对平方根误差（RMSRE）为指标，探索多项式拟合。研究表明，向左、向右自由换道的横向轨迹和向右强制换道的横向轨迹适宜用 5 次多项式拟合；向左强制换道的横向轨迹以 4 次多项式拟合为宜。

shape from shading 从明暗恢复形状的三维重构的经典算法

SfS算法，最原始的，绝对经典。对搞计算机视觉图像重构的同志大有帮HornSfS算法，最原始的，绝对经典。对搞计算机视觉图像重构的同志大有帮HornSfS算法，最原始的，绝对经典。对搞计算机视觉图像重构的同志大有帮Horn

在本文档中包含有python，PCA重构人脸子图像,2D-PCA,2D-2DPCA相关代码，本代码配合博客文章https://blog.csdn.net/qq_40287633/article/details/104919330