特征点代码

利用Matlab实现特征点匹配的方法，实现图像的精确配准功能。

SIFT特征点配准算法的Matlab实现，可直接执行，详细方法请参见运行演示；SIFT是经典算法，原理可在维基百科查阅。

Matlab特征点代码：利用挤压激励和残余网络进行反欺骗。这个存储库包含了重现我们在Interspeech 2019论文中核心结果的代码。如果您发现这些代码对您有帮助，请引用@article{lai2019assert，标题={ASSERT: 挤压激励和残余网络进行反欺骗}，作者={Lai, Cheng-I and Chen, Nanxin and Villalba, Jes{\'u}s and Dehak, Najim}，期刊={arXiv预印本arXiv:1904.01120}，年={2019}}。摘要：我们将提交我们的挤压激励和残余网络（ASSERT）系统文件至JHU，参加ASVspoof 2019挑战赛。自ASVspoof挑战赛开展以来，反欺骗问题越来越受到关注，ASVspoof 2019专注于应对文本到语音、语音转换和重播等三种主要攻击类型。ASSERT基于前期关于深度神经网络（DNN）的研究。

利用Matlab编写Moravec和Forstner算子分别提取图像中的特征点，取得了良好的效果。

本项目实现了特征点匹配的代码，使用MATLAB平台，主要应用遗传算法进行匹配。

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。

Matlab凹点匹配源代码是信息技术应用百科全书的一部分，涵盖了多个学术领域的研究，如量子计算、机器学习、大数据等。这部百科全书为学生、研究人员和专家提供科学研究支持，是跨学科研究的重要资源。

随着科技的进步，Matlab正在成为导出文本点云数据的首选工具。

matlab代码用于PCA特征提取

这是Andrew Ng教授机器学习课程编程作业的Python版本存储库。该课程是在线机器学习入门的热门选择之一，提供了MATLAB或OCTAVE中的编程任务的Python替代方案。Python作为机器学习的通用语言，生态系统迅速发展，适合学生从学习初期开始探索。重新编写的作业保持与原始MATLAB / OCTAVE分配的兼容性，提供了更直观的流程和详细的说明。