神经网络中特征提取使用 MATLAB 构建

该工具允许从任何预训练的神经网络中提取图像特征，并提供功能：1. 数据加载和存储；2. 特征提取和规范化；3. 自定义模型特征管理。应用于机器学习和图像处理领域。

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 里的 SIFT 源码，有点意思。压缩包里是完整的 SIFT 实现，从高斯金字塔到关键点匹配，结构还挺清晰。你要是刚开始接触图像特征提取，这份代码挺适合上手的，关键点检测的流程写得比较细，注释也还算清楚。整体逻辑是按照论文一步步来的，理解之后，自己拓展也方便。

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

这篇文章介绍了如何使用Matlab编写BP神经网络的代码。案例中使用了一个包含4个变量和1500个样本的Excel表格。读者可以通过学习掌握BP神经网络在数据处理中的应用方法。

MATLAB神经网络43个案例分析BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类.zip

关于MATLAB数据图像处理中的区域特征提取，包括面积、质心等内容。

本算法实现图像和视频的局部二值模式（LBP）特征提取，适用于对图像和视频进行内容描述。

使用Matlab实现人脸特征提取的过程中，PCA技术发挥了重要作用。