小波特征提取与支持向量机识别的应用优势

信息熵的特征提取程序，挺适合搞信号或者图像的你用来做后续实验优化的。用的是小波变换，配合连续特征提取，对一些微小信号变化的捕捉还挺灵敏，图像细节也不错。下载之后直接跑下试试看，响应也快，结构也清晰，能省不少时间。 小波变换的特征提取，在图像、信号场景下都比较吃香。比如说你在做指纹识别，那些纹理细节靠这个就能提得更准。如果你是搞MATLAB的，那就更熟门熟路了，多相关资源都能直接上手。 推荐你顺带看看这些相关链接，内容都蛮有料的： MATLAB 图像中的区域特征提取技术 图像中的小波变换技术 Matlab 图像程序合集：直方图、特征提取与图像分割 多信号小波变换分解在特征提取中

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。

灰度共生矩阵（GLCM）是一种有效的特征提取工具，利用哈拉里克特征包括对比度、相关性和能量等信息量度，对图像进行详细分析。结合支持向量机（SVM），可以有效处理图像分类和识别问题。

Gabor小波是一种常用的方法，用于提取图像的纹理特征，特别适合matlab语言编写的实现。它简单易用且运行稳定。

这里提供了多种人脸识别算法的详尽程序，尤其适合进行子空间特征提取研究。

包括使用特征降维的语音情感识别、基于支持向量机的语音情感识别、基于神经网络的语音情感识别以及基于K近邻分类算法的语音情感识别程序。

详细介绍了使用Matlab编写的支持向量机分类器代码，用于模式识别和分类任务。支持向量机作为一种强大的机器学习算法，在各种应用场景中展示出了其高效性和准确性。通过该代码，用户可以深入了解支持向量机在模式识别中的实际应用。

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。

目前可提取的特征包括：1. 最大值 2. 最小值 3. 平均值 4. 峰峰值 5. 整流平均值 6. 方差 7. 标准差 8. 峭度 9. 偏度 10. 均方根 11. 波形因子 12. 峰值因子 13. 脉冲因子 14. 裕度因子 15. 重心频率 16. 均方频率 17. 均方根频率 18. 频率方差 19. 频率标准差 20. 谱峭度的均值 21. 谱峭度的标准差 22. 谱峭度的偏度 23. 谱峭度的峭度。