小波特征提取
当前话题为您枚举了最新的 小波特征提取。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
小波特征提取与支持向量机识别的应用优势
随着数据处理技术的进步，小波特征提取和支持向量机在模式识别领域展示出强大的应用潜力。
Matlab
2
2024-07-16
使用Matlab进行心电图小波特征提取的程序代码
Matlab心电图程序代码，用于从心电图中提取小波特征。可以下载的表格将模拟代码转换为Matlab代码，文件夹中包含以main2d.m开头的程序。
Matlab
0
2024-09-26
特征提取器优化预训练网络中的特征提取方法
该工具允许从任何预训练的神经网络中提取图像特征，并提供功能：1. 数据加载和存储；2. 特征提取和规范化；3. 自定义模型特征管理。应用于机器学习和图像处理领域。
Matlab
0
2024-08-17
Matlab指纹特征提取程序
根据《基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取》一文，编写了这个程序。
Matlab
0
2024-08-12
Gabor小波在图像纹理特征提取中的应用
Gabor小波是一种常用的方法，用于提取图像的纹理特征，特别适合matlab语言编写的实现。它简单易用且运行稳定。
Matlab
2
2024-07-22
基于小波变换的特征提取方法-tinyxml指南[中文]
（1）基于小波变换的特征提取方法包括多种策略：多尺度空间能量分布特征提取、多尺度空间中模极大值特征提取、小波包变换特征提取、适应性小波神经网络特征提取等。详细内容见表7-2。这些方法通过分析信号的时频局部信息，提供不同频段上信号的构成信息，用于识别目标。
算法与数据结构
1
2024-08-01
pymfe: Python元特征提取利器
pymfe (Python 元特征提取器) 为 Python 环境提供了一套全面的元特征提取工具。该软件包基于最新研究成果，囊括了众多前沿元特征，并采用系统化的提取架构，确保生成可靠的元特征集。pymfe 遵循最新的元特征形式化标准，致力于提高元学习 (MtL) 的可重复性。
使用 pymfe，您可以灵活选择不同的度量和汇总函数，自定义超参数，并自动跟踪提取时间。此外，它还支持从特定模型中提取元特征，甚至可以通过引导程序获取置信区间。更多强大功能，敬请参阅官方文档。
元特征在元学习领域中用于描述数据集特征和/或其与算法偏差的关系。
数据挖掘
5
2024-05-28
脑电信号特征提取的小波变换应用分析.ppt
关于脑电信号特征提取的小波变换应用详解
Access
2
2024-07-24
Tamura 纹理特征提取的 Matlab 实现
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。
Matlab
5
2024-06-01
基于Matlab的人脸特征提取程序
这是一款基于Matlab的人脸特征提取程序，专为人脸识别而设计。
Matlab
2
2024-07-15