MATLAB代码示例提取均值信号特征的实现

以下是提取语音特征的MATLAB代码，主要包括短时能量、平均幅度和平均过零率的计算。该代码将帮助你分析语音信号的特性。

提供了使用 Matlab 实现 Tamura 纹理特征提取的代码示例，涵盖了粗糙度、对比度、方向性等关键特征的计算方法。

这份资源是作者独创，网上未见其它相似版本。它详细演示了如何从语音数据中提取二进制参数，适用性高，难度适合本科毕业设计。

这是两篇论文使用的光谱数据转换代码： [1]使用手工统计数据和深度学习光谱特征的基于人类行为的自动抑郁症分析（FG 2018口头报告，链接：） [2]用于抑郁分析的行为原语的光谱表示（IEEE Transactions on Affective Computing，链接：）在这里，我们还提供了AVEC 2013抑郁症挑战数据的任务时间戳，这些数据由两个母语为德语的人注释。开始你只需要使用MATLAB打开以下文件demo_extract_feature_select.m:使用[2]中的第一种频率对齐方法(select)提取光谱图和特征的演示demo_extract_feature_resampl

这份资源展示了如何利用MATLAB进行图像分割并提取特征，已通过调试验证，希望能够为他人提供启发。

matlab代码用于PCA特征提取

该项目使用人工神经网络对两名男性受试者的照片进行分类。我们采用最小特征值算法提取了他们眼睛、鼻子和嘴巴的特征，并将其简化为一个向量，作为人工神经网络训练和分类的输入。操作步骤包括克隆存储库，将src设为MATLAB的当前文件夹，选择img文件夹中的图像进行可视化结果。程序文件包括Subject0.mat和Subject1.mat，分别包含两位主题图像的特征数据。net.mat和net92.mat包含由NeuroNetworkTraining.m创建的人工神经网络数据库，分别达到92.8%的准确性。

算法概述 本程序采用改进的霍夫曼算法进行圆形特征提取，该算法于2012年实现并经过重新编辑。程序内部包含详细注释，阐述了圆心定位的关键步骤。 算法改进 相较于传统霍夫曼算法，本程序进行了三处改进，并留有进一步优化的空间。* 改进点1* 改进点2* 改进点3 交流与改进 欢迎对圆形特征提取算法感兴趣的朋友留言交流，共同探讨算法的优化方向。本程序可为相关领域毕设提供参考。

这个示例展示了如何使用均值偏移思想进行图像像素聚类。这是一个优秀的演示，向您展示了均值偏移在像素聚类中的应用。