信息熵程序小波特征提取

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。

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。

小波的特征提取能力，真的是信号里的小能手。MATLAB那套小波变换的用法，挺适合搞心电图、加速度信号这些波形的数据。你要是搞 R 波检测，这套代码就对味。思路也不复杂，用离散小波变换把信号分解，再抓 R 波那几个突出的点，检测效率高，稳定性也不错。 心电图的 R 波提取是个老生常谈的问题，多人用傅里叶，但说实话它对突变信号不够细。小波就不一样，能兼顾时域和频域。你只需要用 MATLAB 的wavedec函数，分层分频，再定位峰值，效果还蛮理想的。 配套资源也齐全，像这个CC-MATLAB 心电图 R 波检测工具就挺实用的，拿来就能跑；还有多信号峰值检测器，适合一堆数据一起扫；甚至还有加速度计三

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提供高效便捷的函数，用于计算信息熵，量化数据的不确定性。

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。

这份Matlab代码库挺适合用来从数字高程模型（DEM）中提取纹理特征，尤其是基于灰度共生矩阵（GLCM）的方法。它包含了从haralick到Main1等多个文件，能计算像对比度、能量、相关度、方差、熵等 13 种不同的纹理特征。对于有些需要在Matlab上进行地形的同学来说，挺实用的，是对于那些从DEM提取纹理特征的研究。你只需要根据文件的注释就能快速上手，还能直接计算各种常见的纹理特征，简直是为做图像的朋友们量身定制的工具。哦对了，代码兼容Matlab 2015b版本，运行起来也比较稳定。如果你正在进行类似的地形，完全可以试试这份代码，它应该能给你的研究带来不小的！

eemd 分解的信号思路挺有意思的，不靠预设函数，直接从数据本身入手，能把复杂信号拆成一组组简单成分（IMF），每个都像是信号的‘基因片段’。不过 EMD 容易“串味”，高频低频混在一起。EEMD 就聪明多了，往信号里加点噪声，多做几遍 EMD，再平均一下，噪声反而帮忙解开了信号结构，听起来有点反直觉，但效果还不错。 蛮适合那种非线性、非平稳的信号，比如机械故障、脑电图、地震波啥的。原理不复杂，代码也比较直观。你只要设好Nstd和NE，标准化下数据，循环加噪+EMD 分解+平均就搞定了。每轮分解的IMF都会累加到结果矩阵里，一平均，信号特征就清清楚楚了。 实现上你可以用MATLAB或者Pyth

影像学检查质量的代码工具还挺实用的，适合你如果在搞神经影像、MRtrix3、MATLAB 这些方向。它的亮点是用了基于熵的方法来过滤断层扫描图像，比传统的 FA 和 FOD 方法多了点新意，也能补充一些信息。 工具里用的熵算法是由 Méghane DECROOCQ 开发的，结合了 MRtrix3 和 MATLAB 做了完整流程。输入数据也不麻烦，直接给了 8 个患者的数据，每个有 9 条神经的数据可以对比，比如像三叉神经、动眼神经这些。 想尝试这个工具，可以顺便看看跟它相关的一些资源，像信息熵的计算、图像、TOPSIS 综合评价这些也都比较对口。数据是现成的，格式清晰，变量名也比较好懂，用 R