扬声器分割

MATLAB扬声器分割工具包是一个端到端的MATLAB工具，采用最新算法，能够完全无监督地进行扬声器的数字化处理。该工具尤其适用于广播新闻中的扬声器分割任务。它包括语音活动检测器（SAD）和无监督说话者细分模块，无需外部训练数据。说话者群集利用基于i-vector的ILP群集技术，是目前的先进技术之一。此外，工具包的子系统可用于其他项目，尽管目前未经过优化，例如时间序列变化检测、语音活动检测和说话人识别等。要运行此系统，请下载工具包的源代码，并安装所需的MATLAB依赖项。适用于MATLAB 2013及以上版本。

这篇文章涵盖了数字信号处理中扬声器功耗优化的数学实验室代码。

这是一个用于分割 Sqlite 数据库的工具。

利用SQL Server进行字符串分割，通过存储过程简化参数处理流程。

本篇文章主要介绍Matlab开发-CSF批次模拟过滤器，实现基于布料模拟的激光雷达点云地面滤波方法，进行裸地提取。该方法通过模拟布料在点云上的运动和下垂，实现点云的地面与非地面分离。CSF滤波能够有效滤除植被、建筑等非地面点，适用于不同地形环境的地面分割。 方法流程： 数据预处理：输入原始激光雷达点云数据，进行坐标转换、数据清洗等预处理。 布料模拟：采用CSF布料模拟算法，将虚拟布料覆盖在点云数据上，依据点云的地形形态进行变形。 地面提取：根据布料的下垂区域标记地面点，实现裸地提取。 结果输出：输出地面与非地面分类后的点云数据，用于进一步分析。 该CSF批次模拟过滤器方法具有计算速度快、分类准确等优势，适用于大范围地形的自动化裸地提取任务。

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法

功能简介 该C++库为图像分割任务提供高效的层次树分割算法。它基于以下论文的研究成果，并使用C++11标准进行开发： T. Liu, C. Jones, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. A modular hierarchical approach to 3D electron microscopy image segmentation. Journal of Neuroscience Methods, 226, pp. 88-102, 2014. T. Liu, E. Jurrus, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. Watershed merge tree classification for electron microscopy image segmentation. ICPR 2012. T. Liu, M. Seyedhosseini, T. Tasdizen. Image segmentation using hierarchical merge trees. IEEE Transactions on Image Processing, 25, pp. 4596-4607, 2016. T. Liu, M. Zhang, M. Javanmardi, N. Ramesh, T. Tasdizen. SSHMT: Semi-supervised hierarchical merge trees for electron microscopy image segmentation. ECCV 2016. 使用方法 使用此库需要支持C++11标准的编译环境。具体的使用方法请参考库文档和示例代码。

基于投影的方法分割车牌字符，分割后的二值图像字符可用于字符识别。

通过MRI图像识别脑肿瘤，首先去除无关部分，使用各向异性扩散过滤器去除噪声，再通过快速边界盒算法识别肿瘤边界，使用支持向量机对边界分类，提取出肿瘤。

MATLAB图像分割算法是用于将数字图像分割成多个区域或对象的计算程序。该程序利用MATLAB的图像处理工具箱中的算法，根据像素之间的差异或特定的特征进行分割，以提取感兴趣的目标或简化图像表示。图像分割在医学图像分析、目标检测等领域具有广泛应用。