STliFT基于半定宽松弛的相位检索算法Matlab开发

自述文件###Summary ### CRIKit提供了用于预处理相干拉曼光谱数据的实用方法。该工具包包含关键组件，包括Kramers-Kronig关系相位检索、非对称最小二乘基线去趋势以及非对称重加权惩罚最小二乘法。这些功能仅为该软件的一部分。有关详细信息，请查阅以下联系信息。 ＃＃＃设置＃＃＃ MATLAB：下载源代码并将其添加到MATLAB路径。 Python：下载源代码到文件夹。请注意，附带一个IPython笔记件，推荐将其放置在本地IPython笔记件夹以便访问。 ###依赖关系### MATLAB：适用于MATLAB 2013a及更新版本。 Python：要求Python >= 3

利用傅里叶变换和反傅里叶变换，对比两幅图像的相位相关性，精确计算图像的平移量。该方法可用于图像防抖和简单的配准算法，适用于MATLAB环境。

近年来，基于主动数据选择的半监督聚类技术成为数据挖掘和机器学习领域的研究热点。该技术通过利用少量标签数据，显著提高了聚类精度。然而，现有的半监督聚类算法在处理大规模数据时仍面临挑战。

基于内容图像检索的聚类算法研究，蛮适合平时研究视觉算法或搞 CBIR 项目的朋友看看。它不是那种高高在上的理论一堆论文讲不明白的类型，而是那种有例子、有方法、有评价指标，能直接拿来参考的实用文档。像K-means、FCM、SOM这些常见算法，全都有讲到，连怎么选聚类数量都有推荐。还有各种特征提取方法，颜色、纹理、形状，一个不落，对应用场景得也比较细。如果你平时做图像、机器学习方向，这篇真的能帮你少走不少弯路。

构件检索的老大难问题，用改进过的蚁群算法来搞定，思路还蛮巧的。它不是直接找构件，而是先搞清楚怎么复用最靠谱。挖掘出来的规则准确率能做到 75.3%，比常见的 Apriori 和传统 蚁群算法都高。用数据挖掘来优化构件选取这个事儿，听起来复杂，其实逻辑挺清楚的。适合在构件库比较大、构件粒度比较细的时候用，效果还挺的。

在Matlab开发中，绘制半极坐标图时，可以使用半极函数来实现角度范围为[0, pi]的极坐标图。该图的线条样式和刻度值可以根据需要进行指定，从而定制图形的外观和精度。 通过Matlab中的相关函数，可以简便地在半极坐标中绘制出所需的图形。通常，半极坐标图适用于显示从0到π范围内的极坐标数据，常用于方向性数据的可视化。

使用Matlab开发，计算各向同性和各向异性的实验半变差函数。

本资源提供了一个MATLAB程序，用于实现相位相关图像配准算法。 文件内容： Matlab1.jpg：输入图像 Matlab2.jpg：配准后的结果图像

Matlab开发：基于TravelGuideGridBaseddJikstra算法的应用。用户需定义地图和两个点以获取最短路径。