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分块提取图像特征

于 2022-03-21 发布 文件大小:1.19 kB
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代码说明:

%分块提取特征值 M=imcrop(M,[0,0,1000,460]); sum=1; for i=0:230:459 for j=0:200:999; temp=imcrop(M,[j,i,200,230]); figure(2);subplot(2,5,sum);imshow(temp); stemp=svd(temp); [length,width]=size(stemp); for k=1:length s(k,sum)=stemp(k,1); end sum=sum+1; end end

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    资源描述此程序将原信号加入高斯白噪声,再通过自适应滤波器得到输出y % 并将滤波器参数(抽头系数h)归一化与原滤波器进行输出比较(y1及y2) % 自适应滤波器两部分:(1)参数可调数字滤波器(10阶FIR横向滤波器) %                    (2)自适应LMS算法(基于最小均方误差) % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 需更改源程序以满足课程设计的要求:  % 设计前需要搜索一个通用的结论,根据此结论更改程序,如: % 均衡效果与滤波器阶数有什么关系?与步长有什么关系?等等 % A.考虑去除归一化的部分(课程设计无此要求) % B.考虑更改滤波器阶数或者步长,对结果进行对比,怎么在不改变滤波器阶数的情况下更改步长? % C.怎么对比?依据什么参数? 从频域或者星座图可以么? 步长delta如何计算出来的? % D.更改参考信号的形式(如改成方波,锯齿波等),能否得到同样的结果?
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    该实例是基于MATLAB的人脸识别例子,代码有说明注释。其中使用的人脸库为15个人每人11张图片。(This example is a face recognition based on MATLAB examples, the code has explanatory notes. Which uses face database of 15 individuals each 11 pictures.)
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