mfcc特征提取的matlab代码此软件包已弃用，不再维护，请改用神农： 安装： 简而言之，如果所有依赖项都安装在系统上，则可以在cli内安装feature_extraction ： python setup.py build && python setup.py install 如果使用conda从源代码安装并且未安装依赖项，则可以执行以下操作： 来自github的gget feature_extraction ： >> git clone https://github.com/bootphon/features_extraction 创建您的环境，例如，如果使用conda（使用来自的python 2.7 64-BIT） >> cd features_extraction >> conda create --name feat --file requirements.txt >> source activate feat 安装conda不可用的其他依赖项 (feat) >> pip install oct2py (feat) >> pip install git+http://git

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图像直方图均衡化算法matlab代码 DiscriminativeLowpassFiltering_with_CLAHE.m is the MATLAB implementation of my Masters thesis titled "Contrast enhancement with the noise removal by a discriminative filtering process", Concordia University, Montreal, Canada, 2012. In this thesis, a novel approach of low-pass filtering is developed based on multiple stages of median filtering and threshold based image clustering. The input of the filtering algorithm is a low contrast image which is first enhanced by a variant

概述 TJA1057是Mantis系列高速CAN收发器的一部分。它可在控制器局域网(CAN)协议控制器和物理双线式CAN总线之间提供接口。该收发器专门设计用于汽车行业的高速CAN应用，可以为(微控制器中的)CAN协议控制器提供发送和接收差分信号的功能。 TJA1057推出的特性集经过优化可用于12 V汽车应用，相比恩智浦第一代和第二代CAN收发器（如TJA1050），有显著提升，而且电磁兼容性(EMC)的性能极为出众。 断开电源时，TJA1057还可以展现CAN总线理想的无源性能。 TJA1057GT(K)/3型号上的VIO引脚选项允许直接连接3.3 V和5 V供电微控制器。 TJA1057实现了当前ISO11898-2:2003标准以及ISO11898-2:2016即将发布的更新版本中定义的CAN物理层。TJA1057T型号的数据传输速率高达1 Mbit/s。在发布ISO11898-2:2016，包括CAN FD和SAE-J2284-4/5之前，为TJA1057GT(/3)和TJA1057GTK(/3)型号规定了额外的时序参数。在CAN FD快速相位下，即使数据速率高达5 Mbit/s，此实施也能实现可靠的通信。 这些特性使TJA1057成为仅需要使用基本CAN功能的HS-CAN网络的理想选择。 特性 基本功能 完全符合11898-2:2003标准 经过优化可用于12 V的汽车系统 EMC性能满足2012年5月1.3版本的“汽车应用中的LIN、CAN和FlexRay接口的硬件要求” VIO选项允许直接连接3.3 V和5 V供电微控制器 只要微控制器I/O容限电压为5 V，非VIO型号就可以与3.3 V和5 V供电的微控制器连接。 获得AEC-Q100认证 深绿色产品(无卤素且符合有害物质限制(RoHS)) 提供SO8封装和无铅HVSON8封装(3.0 mm × 3.0 mm)，具有改进的自动光学检测(AOI)能力 可预测和故障安全行为 所有电源条件下的功能行为均可预测 收发器会在断电(零负载)时脱离总线 以发送数据(TXD)为主的超时功能 TXD和S输入针脚的内部偏置 保护 总线针脚具有高ESD处理能力(8 kV IEC和HBM) 在汽车应用环境下总线针脚具有瞬态保护功能 引脚VCC和VIO提供欠压检测 过热保护 TJA1057GT(/3)/TJA1057GTK(/3) 时序保证数据速率高达5Mbit/s 经过改进的TXD至RXD传播延迟为210 ns

CellProfiler是一款免费的开源软件，旨在使生物学家无需培训计算机视觉或程序即可自动定量测量数千幅图像中的表型。 可以在找到更多信息。 我应该使用什么版本的CellProfiler？ 我们建议稳定发布CellProfiler。 您可以从下载适用于macOS和Windows的稳定版本。 如果您正在或打算为CellProfiler做出贡献，则应从源代码编译CellProfiler 。 可在中获得在 ， 和上编译CellProfiler的说明。 如果您是第三方CellProfiler模块的维护者，则应使用CellProfiler的夜间版本。 您可以从下载适用于macOS和Windows的夜间发行版。 让我们知道是否由于无意中破坏了您的模块。 如果您是CellProfiler的狂热用户，则应尝试CellProfiler的Beta版。 您可以从下载适用于macOS和Windows的

DFT的matlab源代码dft 离散傅立叶变换 在大学二年级时，我修了两个学期的信号理论课。 我发现，如果我没有积极地与他们合作，那么就很容易忘记我所学到的概念。 我创建了Python版本的DFT和逆DFT算法，以复习DFT的概念。 dft.py def dft(input) ：用于根据时域阵列input计算频谱S的函数。 根据公式S = V^H * s ，其中S是频谱， V^H是DFT矩阵的厄米（hermitian），并且input s def graph_freq_spectrum(freq_spectrum) ：用于绘制频谱图的功能。 使用plotly Python库实现 idft.py def idft(freq_spectrum) ：将频谱转换为时域正弦波的函数。 使用sympy Python库对符号方程进行建模。 到目前为止，它仅能提供原始功能的别名。 我还没有时间实现一种基于用户给定标准来找到正确频率的方法。 演示 用y=cos(pi*n)和y=sin(pi/2*n)简单示例演示上述功能 y = cos（pi * n）演示的输出 频谱（使用dft()计算）：[ dft(

人脸图像特征提取matlab代码 《数字图像处理与机器视觉:Visual C++与Matlab实现》 各种标准图像处理算法(Matlab／Visual C++) 汽车牌照的投影失真校正(Matlab／Visual C++) 顶帽变换(Matlab／Visual C++) 主成份分析(Matlab) LBP特征提取(Matlab) 基于人工神经网络的数字识别系统(visual C++) 基于支持向量机的人脸识别系统(Matlab) 为想要了解数字图像处理与机器视觉领域的读者提供了一条扎实的进阶之路，从基本的图像处理算法，到投影校正、顶帽变换等高级应用，再到特征提取、分类器设计，以及像光学字符识别、人脸识别等综合案例，一步步地引导读者从阅读中获得知识，于实践中升华感悟。 Matoab与Visusl C++两种语言描述的无缝连接，体现出科学研究和工程实践在图像处理与机器视觉领域的完美结合。 该代码已经在VS2015x64 和 x86 下实验通过，很多基础的图像处理算法C++实现都在里面 MICROSOFT FOUNDATION CLASS LIBRARY : DIPDemo 《数字图像处理与

颜色分类leetcode mlrose：机器学习、随机优化和搜索 mlrose 是一个 Python 包，用于将一些最常见的随机优化和搜索算法应用于一系列不同的优化问题，包括离散值和连续值参数空间。 项目背景 mlrose 最初是为了支持佐治亚理工学院 OMSCS/OMSA 课程 CS 7641：机器学习的学生而开发的。 它包括本课程中教授的所有随机优化算法的实现，以及将这些算法应用于整数字符串优化问题的功能，例如 N-Queens 和背包问题； 连续值优化问题，如神经网络权重问题； 和旅游优化问题，例如旅行商问题。 它还具有解决用户定义的优化问题的灵活性。 在开发时，不存在将所有这些功能集中在一个位置的单个 Python 包。 主要特点 随机优化算法 实现：爬山、随机爬山、模拟退火、遗传算法和（离散）MIMIC； 解决最大化和最小化问题； 定义算法的初始状态或从随机状态开始； 定义您自己的模拟退火衰减计划或使用三种预定义的可自定义衰减计划之一：几何衰减、算术衰减或指数衰减。 问题类型 解决离散值（位串和整数串）、连续值和旅游优化（旅行销售员）问题； 定义您自己的适应度函数以进行优化或

这是一个modbus开源库，编译之后可以生成动态，调用动态库就可以实现modbus通讯，非常方便。