人脸图像特征提取matlab代码基于特征值的面部识别和匹配 该项目旨在通过使用Haar分类器来改进人脸检测系统，以获得更高的准确度结果。 Haar分类器用于面部检测，因为它可以非常快速地检测到所需图像。 该算法已用于检测，实现了较高的检测精度。 1.数据预处理 出于该项目的目的，已经获得了40个人的数据集。 这些人每个人都有10个姿势不同的图像。 这意味着总共有40 x 10 = 400张图像。 对于每个人，都有单独的文件夹。 用这种方式解释会造成混乱。 在图1中，我们可以在第一行中看到40个标记为1、2、3到40的人。每个人都有10张图像。 这些图像是灰度的。 所有这些图像必须具有相同的尺寸和分辨率。 最后，每个人的图像都保存在单独的文件夹中。 在图1中，s1，s2，s3…..s40代表文件夹。 此过程的摘要如下：•每个人10张图像•每个人1个文件夹（s1，s2，s3等）•图像必须为灰度级•图像必须具有相同的分辨率和尺寸。 我已经拍摄了92 x 112像素的图像。 •图像名称必须是数字，例如1、2、3。•并且图像必须具有相同的扩展名，例如bmp，pgm和/或任何图像格式 2.数据集加

Matlab 代码再现了 SG Yiantsios 和 BG Higgins 中给出的剪切模式色散曲线，“两种叠加流体的平面泊肃叶流的线性稳定性”。 流体物理学 31, 3225-3238 (1988)。

EIGENVALUE_ESTIMATION 改进了协方差矩阵特征值的估计。 此 MATLAB 函数是一种算法，旨在改进 Wishart 分布的协方差矩阵的特征值估计并根据特征值重新计算改进的协方差矩阵。 该函数是 Avishai Ben-David 和 Charles E. Davidson 开发和发布的程序的实现，“来自有限样本数量的高光谱 Wishart 协方差矩阵的特征值估计”，IEEE Trans。 地球科学。 遥感，卷。 50，没有。 11，第 4384-4396 页，2012 年 11 月。DOI：10.1109/TGRS.2012.2191415

以主对角线为对称矩阵MATLAB代码使用Jacobi特征值方法进行奇异值分解 说明 matlab的此存储库中暗含了奇异值分解。 给定的算法可以将输入作为图像文件和简单的矩阵格式。 与内建的matlab函数[U，S，V] = svd（A）的比较是基于计算的租赁平方误差进行的。 什么是奇异值分解？ 在线性代数中，奇异值分解（SVD）是实数或复数矩阵的因式分解，可以将平方法线矩阵的本征分解推广到任何M x N矩阵。 什么是Jacobi特征值方法？ 在数值线性代数中，Jacobi特征值算法是一种迭代方法，用于计算实对称矩阵的特征值和特征向量（称为对角化的过程）。 安装 分叉存储库并在matlab中打开MAIN.m文件。 给定的代码将适用于图像以及简单矩阵。 遵循代码中给出的指导以获取所需的输出。

AHBEIGS：将为标准特征值问题 A*x = lambda*x 或广义特征值问题 A*x = lambda*B*x 找到一些特征值和特征向量。 [V,D,FLAG] = AHBEIGS(A,OPTIONS) [V,D,FLAG] = AHBEIGS(A,B,OPTIONS) [V,D,FLAG] = AHBEIGS('Afunc',N,B,OPTIONS) 第一个输入参数必须是矩阵 A，它可以作为数字矩阵或作为计算乘积 A*X 或 inv(B)*A*​​X 的 M 文件 ('Afunc') 传递，其中 X 是 ( N x blsz) 矩阵。 该程序基于块 Arnoldi 方法，该方法利用 Householder 反射来保持正交性，并通过使用 Schur 向量增加 Krylov 子空间来实现重新启动。 由 NSF 资助 DMS-0311786 支持的研究。

Wilkinson (1965) 代数特征值问题，非常经典的矩阵论类的书籍，很多定理都相当实用

计算数学专业外文书籍，作者Y. Saad。详解特征值问题

针对低信噪比下电子侦察机接收到的多分量信号的盲检测问题,提出了一种基于特征值能量的盲信号检测算法。该算法首先计算归一化特征值,然后进行信号子空间维数估计,构建检验统计量表达式,进而研究了扰动分布,从而确定给定虚警概率下的检测门限,实现信号的盲检测。理论分析和仿真结果表明,该算法对多分量信号尤其是时频重叠的多分量信号适应性强,和现有的利用特征值分析的盲检测算法相比,性能可以提高2dB。

Fast Implementation for the Singular Value and Eigenvalue Decomposition Based on FPGA

Magnetic Resonance Brain Image Classification via Stationary Wavelet Transform and Generalized Eigenvalue Proximal Support Vector Machine