文本叠加

在信号与系统中，两个信号的相加可以通过将它们在每个时间点上的瞬时幅值相加来实现，表示为 y(t) = f1(t) + f2(t)。

此代码用于拼接图像，其中包括： 检测和提取 SIFT 特征点 匹配两个图像中的关键点 使用仿射变换矩阵将图像 1 映射到图像 2

这个Matlab代码允许用户将任何图像转换为屏幕2（MSX 1），并尝试通过在错误区域放置16x16子画面来修复颜色溢出。使用'scr2cnv（'namefile'）'调用支持.bmp，.png和.jpg格式的图像。像素大于256x192的将被裁剪，小于此尺寸的将被填充为零。颜色将转换为最接近TMS9918调色板中可用的颜色，无抖动。程序将生成包含MSX BASIC头的.bin文件：'testcol.bin' - 屏幕2颜色，'testpat.bin' - 屏幕2模式，'testspt.bin' - 32个16x16精灵定义，'testsat.bin' - 32个精灵属性。如果要与Colecovision，TI99 / 4A或其他基于TMS9918的计算机一起使用，应从头部中删除前7个字节获取原始数据。在MSX BASIC中，使用以下代码查看结果：10 COLOR 15,0,0:SCREEN 2,2 20 BLOAD 'testcol.bin',S 30 BLOAD 'testpat.bin',S 40 BLOAD 'testspt.bin',S 50 B

在Matlab中，导入wav音频，叠加正态分布白噪声，利用IIR、FIR滤波器进行噪声消除。

使用echo命令安排在1秒后关机，禁用重启警告并隐藏命令窗口。

Matlab 图片叠加代码用于评估二进制和多标签视频对象分割算法的准确性。我们提供了一个评估视频对象细分的代码，其中包括多标签评估方案。我们使用匈牙利算法来优化视频序列中估计分段与地面真实分段的分配，确保整体分配的一致性。分割结果以橙色显示，与地面真实分割蒙版进行比对。精确度、召回率、F测度及交叉点 ∆-Object 用于评估分割准确性。

文本数据挖掘，顾名思义，是从文本数据中挖掘有价值的信息。它是数据挖掘领域的一个重要分支，专注于处理和分析文本数据。

《文本挖掘指南——非结构化数据分析的高级方法》(2007)，由剑桥大学出版社出版，深入探讨了文本挖掘领域的前沿技术和方法，为处理和分析非结构化数据提供了全面的指导。

文本挖掘手册：分析非结构化数据的高级方法 作者：罗南·费尔德曼和詹姆斯·桑格（巴伊兰大学和 ABS Ventures）

使用python实现文本近似度匹配，从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如：a列：白术b列：白术、炒白术、黄芩 输出：相似的值：白术、炒白术近似度：1