峰值识别

这段简洁的代码可以自动识别信号中的主要峰值，并计算其位置、半峰宽以及面积。 用户无需设置任何参数，程序将直接返回一个矩阵，其中每一行代表一个峰值，各列依次为：峰值编号、峰值Y值、峰值X值、半峰宽、峰面积。

Matlab在语音信号处理中应用广泛，特别是通过小波变换提取特征向量，用于说话人识别。

函数[peaks,groups,criterion] = peaksandgroups(V,select,display) % 此函数利用LAZYCLIMB算法自动识别数据中的峰值，并将每个数据点与相应的峰值关联起来。随着技术进步，MATLAB在数据分析领域的应用越来越广泛，特别是在峰值检测和数据聚类方面。输入参数包括数据向量V，选择参数select用于控制要检测的峰值数量或阈值，以及display参数用于指定是否显示结果。

这个资源库包含了我对《基于自适应密度的无监督高光谱遥感图像聚类》论文的实现，该论文参考自2014年的《Clustering by fast search and find of density peaks》。我在MATLAB中进行了大量修改，以优化参数设置和算法框架。

在编写findpeaks.m时，我遇到了一些问题，因此我设计了一个程序来查找信号的峰值，并将这些峰值存储在Excel文件中。

提供一种基于密度峰值快速搜索，用于发现聚类中心的聚类算法 MATLAB 源代码。

该代码是基于 Rodriguez A, Laio A 发表在 Science 上的论文中提出的密度聚类算法实现。

带 GUI 界面的密度峰值聚类算法，运行直接上手。核心思路挺直观：先找出那些既孤独又热闹的数据点当作“类中心”，其他点就看谁密度高就跟谁走。用的是 Python 配合wxPython做图形界面，窗口那块比较友好，点点按钮就能跑结果，调试方便。 项目里自带了数据集，格式也好了，省了一大步。整体结构清晰，主要算法代码集中在几个函数里，看一眼逻辑就懂。GUI 部分用的wx.Panel、wx.Button这些控件，熟悉一点 wxPython 的话，快能上手二次开发。 如果你平时用 Python 做聚类，或者正想搭个可视化工具看看聚类效果，这套代码还蛮合适的。运行简单，改造空间也大。适合拿来当教学演示，

该项目包含使用Matlab实现的基于局部密度峰值的最小生成树(MST)聚类算法(LDP-MST)代码。 文件说明: LDPMST_OPT.m: 实现LDP-MST算法(对应论文中的算法3)。 LDP_Searching.m: 包含算法1和算法2的实现。 LMSTCLU_OPT.m: 基于MST的聚类算法对局部簇进行聚类，并计算密度峰值。 drawcluster2: 用于可视化聚类结果。 综合数据集pacake: 包含实验中使用的综合数据集。

这是一个简便的PSNR计算工具，用于准确评估视频中两个帧之间的信号质量。通常用于评估视频编解码过程中的图像质量损失。