局部检测

针对 NDOD 算法检测过渡区域对象的不足和算法复杂度高的问题，提出了一种基于方形对称邻域的局部离群点检测方法。该方法采用方形邻域，引入记忆思想，并重新定义离群度度量，提高了检测精度和速度。实验结果表明，该方法优于 NDOD 等算法。

局部Fisher判别分析：故障检测与诊断的新视角 本资源探讨局部Fisher判别分析在故障检测与诊断领域的应用潜力，并提供相关的理论数学公式支持，助力相关研究。资源中不包含代码，如有需要，请与我联系。

MATLAB 函数中的局部变量在函数运行结束后会释放并清除。它们仅存在于函数的工作区间中，不能被其他文件访问。调用外部程序时，该程序产生的变量也会存储在函数空间中，而不是 MATLAB 的主空间中。

此函数用于在单声道信号（或一维矩阵）中查找局部最小值并确定其准确位置。如果您有任何疑问或建议，请随时联系我。

该 MATLAB 工具利用拉丁超立方体部分分层抽样方法，生成 n 维随机向量的随机样本。

局部空间自相关分析方法主要包括以下三种： 空间联系的局部指标 (LISA) G 统计量 Moran 散点图

MATLAB开发：局部阈值处理。使用指定的块大小对图像执行本地OTSU阈值。

对于 3D 网格，尤其是局部深度 SIFT 和缩放不变自旋图像符的应用，这个工具箱还是挺不错的。它集成了多实用的功能，比如MeshScaleDoG局部特征检测器，和适用于 3D 网格模型的符，能够帮你快速实现特征匹配、网格等功能。工具箱内的符还能支持不同比例的自旋图像匹配，挺适合那些复杂的几何结构，是在计算解剖表面几何相似性时。你在使用前，记得先运行compile_m命令来编译一下工具箱哦。如果你在 3D 网格或做形态学，代码库的工具还是蛮有用的，功能丰富，响应也快。而且，这些示例代码支持从一些真实模型中提取特征，方便做进一步的研究和开发。推荐你看看相关文献，这些工具的论文做了详细的算法，能你

局部二值化处理是一种常见的图像处理技术，特别适用于matlab代码中的实现，其中包括了Niblack方法。

局部自适应阈值处理是一种有效的前景分割方法，利用局部均值和标准偏差来优化图像处理。这种方法不仅能够准确地识别图像中的目标区域，还能通过GUI界面实现参数的直观调整。通过GUI界面查找最佳参数，用户可以轻松地进行阈值处理，获取满足需求的二进制图像(bw)和局部阈值参数。相比于无GUI功能的处理方法，这种优化提升了处理效率和用户体验。