matlab代码用于PCA特征提取-WSMetricLearningWSMetricLearning

这是两篇论文使用的光谱数据转换代码： [1]使用手工统计数据和深度学习光谱特征的基于人类行为的自动抑郁症分析（FG 2018口头报告，链接：） [2]用于抑郁分析的行为原语的光谱表示（IEEE Transactions on Affective Computing，链接：）在这里，我们还提供了AVEC 2013抑郁症挑战数据的任务时间戳，这些数据由两个母语为德语的人注释。开始你只需要使用MATLAB打开以下文件demo_extract_feature_select.m:使用[2]中的第一种频率对齐方法(select)提取光谱图和特征的演示demo_extract_feature_resampl

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。

利用Python库pyAudioAnalysis，可以使用PCA特征提取的Matlab代码进行音频特征提取、分类、分割和应用。在库中添加神经网络模型，可使用神经网络训练和测试音频信号，取代现有的SVM和KNN。 训练：python audioAnalysis.py trainClassifier -i data/7/data/9/ --method neuralnet -o NeuralModel/79New.ckpt 测试：python audioAnalysisRecordAlsa.py -recordAndClassifySegments 20 out.wav NeuralModel/7

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。

人脸图像特征提取的 Matlab 代码资源还挺实用的，适合你做课程作业或人脸识别实验时用来练手。FaceVerification是整个工程的核心，结构比较清晰，matlab文件夹下几个小工具，比如Resize.m、get_labels.m，用来图片和划分数据集，方便直接用在训练前的准备阶段。 用的模型是inception_resnet_v1，训练数据来自MS-Celeb-1M，测试则用的是CASIA WebFace，思路比较清晰，节省了多重复造轮子的时间。虽然资源不大，但实操性还不错，适合理解人脸特征提取的整个流程。 如果你只是想专注在前期的特征提取，这份代码就挺适合直接拿来用，classif

该项目使用人工神经网络对两名男性受试者的照片进行分类。我们采用最小特征值算法提取了他们眼睛、鼻子和嘴巴的特征，并将其简化为一个向量，作为人工神经网络训练和分类的输入。操作步骤包括克隆存储库，将src设为MATLAB的当前文件夹，选择img文件夹中的图像进行可视化结果。程序文件包括Subject0.mat和Subject1.mat，分别包含两位主题图像的特征数据。net.mat和net92.mat包含由NeuroNetworkTraining.m创建的人工神经网络数据库，分别达到92.8%的准确性。

现在，对于开发人员和开源社区成员来说，获取免费的开发资源变得更加容易。但是，要做出明智的选择可能不那么简单，因为涉及到大量可供选择的服务和工具。这是一份针对基础设施开发者（如系统管理员和DevOps工程师）有用的免费服务清单，包括软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）和基础设施即服务（IaaS）等。我们收录了各种免费服务，但建议用户自行斟酌选择。此列表是通过Pull请求、评论和超过500个参与者共同努力完成的，您也可以通过提交请求来添加新的服务或移除已停止服务的项目。详细信息请访问专用网站。

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