小波特征提取

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。

随着数据处理技术的进步，小波特征提取和支持向量机在模式识别领域展示出强大的应用潜力。

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。

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。

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。

pymfe (Python 元特征提取器) 为 Python 环境提供了一套全面的元特征提取工具。该软件包基于最新研究成果，囊括了众多前沿元特征，并采用系统化的提取架构，确保生成可靠的元特征集。pymfe 遵循最新的元特征形式化标准，致力于提高元学习 (MtL) 的可重复性。 使用 pymfe，您可以灵活选择不同的度量和汇总函数，自定义超参数，并自动跟踪提取时间。此外，它还支持从特定模型中提取元特征，甚至可以通过引导程序获取置信区间。更多强大功能，敬请参阅官方文档。 元特征在元学习领域中用于描述数据集特征和/或其与算法偏差的关系。

用于纹理检索的 LOSIB 方法挺有意思的，尤其是和像LBP、小波特征这些经典符搭配用，效果还不错。你下载的压缩包里有两个核心文件：getLosib.m 是主函数，LOSIBExample.m 是调用示例，外加三张测试图像，方便你直接跑通。 LOSIB 的思路其实也蛮接地气的，简单说就是在局部区域里挖掘方向统计特征，跟传统的直方图方法有点像，但它在方向性这块儿做了增强。适合用在纹理分类或图像检索任务里，尤其那种纹理结构比较的数据集，用起来挺顺的。 如果你本来就用过Gabor 小波、GLCM或者LBP，那这个 LOSIB 算是个不错的补充，也容易集成。代码是 Matlab 写的，结构清晰，函数调

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。

matlab代码用于PCA特征提取