(1)冬1显示了4种装配零件的彩色冬像:螺母(nuts)、螺钉(screws)、支架(brackets) 和垫圈(washers)。请你设计一组特征(不超过4种)，能很好地把4种零件分开。 分析、讨论你的特征和背后的原理。 (2) 编写代码提取每种模式的上述4种特征，绘制每对特征的二维散点图(如.fl vs.f2,f3 vs.f4，等)，讨论你的结果。 (3)计算原始空间中每一对样本之间的欧式距离。首先，你得把所有图像都转换 为同样大小,比如 32x32 彩色像素(提示:在 MATLAB 中,可使用函数 imresize)。 把距离组成30x30 的矩阵进行显示(提示:在 MATLAB中,可使用承数 imagesc)。 在一维特征空间中，重复上述过程。比较两种距离矩阵，在原始图像空间中和特征 =====================================================================================================================================================

.ll文件的ICFG特征提取，此版本可以清楚看到ICFG提取的情况.ll文件的ICFG特征提取，此版本可以清楚看到ICFG提取的情况.ll文件的ICFG特征提取，此版本可以清楚看到ICFG提取的情况

随着新系统雷达的实际使用，复杂雷达信号的特性正在发生变化和发展。 一维变换域的传统分析方法已不再适用于现代雷达信号处理，有必要在二维变换域中寻求新的方法。 时频分析方法是二维转换领域中使用最广泛的方法。 本文针对典型雷达侦察线性调频信号的时频变换，研究了短时傅立叶变换和维格纳-维勒分布的两种典型时频分析方法，针对精度低，灵敏度高的问题。针对信号噪声的常见方法，提出了改进的小波变换算法。

当计算机实现了模式识别的方法，并形成一个系统时，称为模式识别系统。模式识别系统主要由数据获取、信息预处理、特征提取和选择、分类决策、结论分析几个主要部分组成（见图1）。数据获取是指通过外部设备（如声音采集器、摄像机、照相机等）采集需要分析处理的原始数据的过程。信息预处理包括降噪、二值化等过程，对采集的图像或声音等原始数据进行初步的处理，减小数据量和数据维数，为以后的进一步分析打好基础。特征提取和选择，根据我们需要的信息提取关键的部分。例如，车牌号的识别，需要找到图像或视频中车牌号所在的位置，保留有用的信息，剔除无用的干扰的信息。分类决策是很重要的一个步骤，根据上述步骤得到的数据，采用模式识别的理论和方法，对之进行分析和决策。通常用到的方法有主成分分析、支持向量机、神经网络等。最后是结论分析，就决策阶段产生的结论进行分析，判断得到的结论和预期的结论是否相同，以及差距的大小，若不符合要求，则需要重新调整相关参数或者重新选择方法。

行为识别中的特征提取，共提取了44个特征：有方差，标准差，峰度，偏度，相关系数等，还有关于幅度统计特性以及形状统计特性的特征值等

SIFT特征提取，源码实现具体细节，需要配置OpenCV,亲测有效

这是 使用卷积核提取图像特征的举例（包含边缘特征提取和浮雕特征提取等）。具体的实现效果还不错，这个博客中已经有所展示。欢迎下载交流。资源中包含全部源代码以及注释，同时使用的所有图片在包含在内。

使用信号处理，特征提取，模式识别，亲测可用

为了准确提取图像中目标特征，结合靶标的尺寸和特征信息提出了一种基于全局信息的方法。利用霍夫变换(HT)确定图像中包含靶标的目标区域；在目标区域中提取靶标上不同特征区域的中心；利用提取的中心拟合靶标在图像中所占区域的圆心和半径；完成图像上各区域与靶标上对应区域的匹配。实验证明该方法能够有效、准确的提取图像中靶标的特征，实验室内实验中靶标上特征区域中心提取精度为0.09 pixel，实验室外提取精度为0.12 pixel。在序列图像处理时,利用前一帧图像的结果可以有效降低计算量，提高提取精度。

sift提取特征描述子，对图像进行处理，利用os.system()函数执行sift.exe文件