Fingerprint Recognition Source Code - MATLAB Version This source code implements fingerprint recognition using MATLAB. The code includes several stages such as image preprocessing, feature extraction, and matching. The provided fingerprint images are used as input for the system. Main Features: Image Preprocessing: Enhances fingerprint image quality for better recognition accuracy. Feature Extraction: Identifies distinctive features of the fingerprint like minutiae points. Matching Algorithm: Compares fingerprints to find similarities. Included in the package are fingerprint images used for testing the algorithm. Image Example: The fingerprint images provided show the original and processed versions of the input data, helping users visualize the recognition process.

向量赋值生成向量最简单的方法就是在命令窗口中按一定格式直接输入。输入的格式要求是，向量元素用“[ ]”括起来，元素之间用空格、逗号或者分号相隔。需要注意的是，用它们相隔生成的向量形式是不相同的：用空格或逗号生成行向量；用分号生成列向量。

展示了典型相关分析（CCA）在MATLAB中的实现代码，特别是通过小型MATLAB工具箱ssgc来演示如何计算状态空间Granger因果关系。 典型相关分析（CCA）用于研究多个变量之间的相关性，常用于多变量统计分析中。 状态空间Granger因果关系则是通过动态系统模型分析时间序列数据之间的因果关系。本工具箱通过状态空间模型来描述和计算Granger因果关系的强度和方向。该工具箱简洁易用，能够帮助用户快速实现这些高级分析功能。 代码示例如下： % 输入数据：time_series_data % 计算典型相关分析 [CCA_r,CCA_p] = cca(time_series_data); % 计算状态空间Granger因果关系 [Granger_result] = ssgc(time_series_data);

介绍了两种风速预测方法： 方法1：基于LSTM神经网络的风速预测，使用两层LSTM网络进行时间序列预测，避免梯度消失问题。相关代码：lstm.py，使用keras框架搭建。 方法2：基于CNN和RNN融合模型结合FRS与风速软测量进行风速预测，利用模糊粗糙集属性约简改进的Matlab算法。该方法的核心在于输入参数的融合与预测的准确性提升。实现使用PyTorch进行搭建的Clstm神经网络模型。 整体预测框图展示了这两种方法的结合使用及其风速预测结果。

Matlab开发 - FastProgrammaticString 搜索 Matlab code 文件的目录。非常快速的命令行搜索包含在 matlab代码文件 中的文本。通过使用该方法，开发者可以迅速定位到包含指定文本的文件和行，显著提高开发效率。此方法尤其适合大规模项目中的代码审查和查找特定代码段的应用。

本项目展示了SMOTE算法的MATLAB代码实现，并应用于流失预警模型的构建（二分类问题）。该模型源自我在某银行构建的客户流失模型，模型性能包括AUC：83%、召回率：19.4%、精确率：85%。数据使用外部数据集，已进行脱敏处理。本项目帮助学习者掌握以下技能： 数据处理与特征工程 使用LightGBM进行建模 sklearn包的使用（包括：GridSearchCV寻优、StratifiedKFold分层交叉验证、train_test_split数据切分等） stacking模型融合技术 绘制AUC图与混淆矩阵图 输出预测名单并进行结果分析。 项目内容包括详细的注释，覆盖率约80%，适合新手快速入门。所有步骤都解释清楚：是什么（WHAT）、怎么做（HOW）、为什么这么做（WHY）。 支持持续更新，并提供免费帮助，欢迎提出问题或建议。 请注意：本项目仅用于学习和研究，非商业用途，转载请注明来源。如有侵权问题，请及时联系作者。作者邮箱：909336740@qq.com

本练习使用四个程序来训练贝叶斯分类器（使用嵌入低级噪声和杂项声学效果（例如唇拍、砰砰声等）背景中的11个语音文件的指定训练集），并将来自独立测试话语的信号帧分类为属于以下三个类别之一： 1. Class 1 –沉默/背景 2. Class 2 –清音 3. Class 3 –浊音。使用TADSP第10.4节中讨论的贝叶斯统计框架。每帧信号相关的特征向量由五个短时语音分析参数组成，即： 1. 短时对数能量， 2. 每10毫秒间隔短时间过零， 3. 单位采样延迟的归一化自相关， 4. 第一个预测系数为p = 12极LPC分析， 5. p = 12 LPC分析的归一化对数预测误差。

本项目实现了PWM发电，通过Matlab开发，能够生成具有可调频率和占空比的脉宽调制信号。该系统不依赖任何外部信号源，而是利用Matlab的强大计算和信号处理功能来生成所需的PWM波形。用户可以灵活调整频率和占空比，满足不同应用的需求。

边缘检测在图像处理中起着至关重要的作用。在本教程中，我们将展示如何使用OpenCV和MatLab在Lab色彩空间中实现边缘检测。具体步骤如下： 首先，将输入的RGB图像转换为Lab色彩空间。 在转换后的图像中，应用边缘检测算法，例如Canny边缘检测。 观察处理后的图像，分析边缘检测的效果。 通过此方法，Lab色彩空间的优势在于它更好地分离了色度和亮度信息，有助于提高边缘检测的准确性。 代码示例（OpenCV）： import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为Lab色彩空间 lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2Lab) # 提取亮度通道 l, a, b = cv2.split(lab) # 应用Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(l, 100, 200) # 显示结果 cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 此代码展示了如何使用OpenCV处理Lab色彩空间中的边缘检测。 MatLab代码示例： img = imread('image.jpg'); % 转换为Lab色彩空间 lab = rgb2lab(img); % 提取亮度通道 l = lab(:,:,1); % 应用Canny边缘检测 edges = edge(l, 'Canny'); % 显示结果 imshow(edges); 通过这些步骤，您可以在Lab色彩空间中准确地进行边缘检测，提升图像处理的质量。

在Boost变换器的Simulink仿真模型中，使用连续模式对其进行模拟。通过仿真，可以有效评估变换器的性能与控制特性，优化其工作效率。该模型通常包括电感、开关管、二极管、输出电容等基本元件，并通过控制策略调整其输入与输出的关系，以实现所需的电压提升功能。