基于matlab的表情识别代码从面部表情识别情绪 目录 介绍 在实施和测试基本机器学习技术方面的动手经验。 将要检查的技术是决策树（DT）和人工神经网络（ANN）。 这些技术中的每一种都将用于基于一组标记的面部动作单元（AU）从人的面部表情中识别出六种基本情绪（愤怒，厌恶，恐惧，幸福，悲伤和惊奇）。 后者对应于人类面部肌肉的收缩，这是每一个面部表情的基础，包括六种基本情感的面部表情。 前述技术的实施需要对这些技术的理解。 面部动作编码系统和基本情绪 在计算机科学研究中，当今时代的一大挑战是对人类面部表情的自动识别。 能够执行此任务的机器在行为科学，安全性，医学，游戏和人机交互（HMI）等领域具有许多应用。 众多认知科学家已经证明了面部表情在人际交流中的重要性。 例如，我们使用面部表情来同步对话，显示我们的感受并表示同意，否定，理解或困惑，仅举几例。 因为人与人之间的交流比人与机器之间的交流更为自然，所以设计能够模拟人与人之间的交互以实现人与机器之间相同自然交互的机器是逻辑上的一步。 为此，机器应该能够检测并理解我们的面部表情，因为它们是人与人之间交流的重要组成部分。 流式细胞仪 传统上

基于matlab的表情识别代码MATLAB项目 使用LDA分类器％的基于图像的面部表情识别系统，这是感知色彩空间clc中面部表情的代码； 关闭所有; 清除所有； 警告关闭； ％------------------------------------------------- ------------------------- ％设置用于喂养训练数据的目标文件夹F = dir（'Jaffe_images'）; F =字符（F.name）; nfldrs = size（F，1）-2;％否文件夹数（表达式）％-------------------------------------------- ------------------------------ ％ff = [0,2,4,8,16,32];％比例因子theta = [pi / 3，pi / 6，pi / 2,3 *（pi / 4）]; ％不。 过滤器％Sx = 2的角度（方向）；过滤器％Sy = 4的％x；过滤器％y h = waitbar（0，'请稍候！模块正在训练中'）;％small通知％ ------------------

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基于MATLAB语言的电力系统暂态稳定仿真.caj

FIR滤波器设计文献集-基于MATLAB的FIR数字高通滤波器分析和设计.pdf 本帖最后由 zyzhang 于 2012-4-24 18:52 编辑 载自各大数据库希望能帮到大家 基于Matlab的FIR带通滤波器的设计与仿真.pdf 基于Matlab的FIR带通滤波器的设计与仿真 基于MATLAB的FIR滤波器的设计与仿真.pdf 基于MATLAB的FIR滤波器的设计与仿真 基于Matlab的FIR滤波器在DSP中的实现.pdf 基于Matlab的FIR滤波器在DSP中的实现 基于MATLAB的FIR数字高通滤波器分析和设计.pdf 基于MATLAB的FIR数字高通滤波器分析和设计 基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计.pdf 基于MATLAB的FIR数字滤波器的设计 基于MATLAB的频率采样法设计FIR滤波器.pdf 基于MATLAB的频率采样法设计FIR滤波器 基于频率采样法FIR数字滤波器的设计.pdf 基于频率采样法FIR数字滤波器的设计 关于信号处理课程设计的源代码详见：数字信号处理课程设计（滤波器 卷积码）

基于matlab GUI界面的图书管理系统，可以用户登录，借书还书等，没有使用该数据库，使用文件的方式存储数据，设计多个界面，好用。

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本文通过对晶闸管器件构成的单相全控桥整流电路进行分析，应用Matlab-Simulink设计其仿真电路。并通过Matlab-Gui设计友好软件界面与Matlab仿真界面进行连接，使其更为便捷、直观。