行为轮廓

为解决现有数据挖掘取证分析效率低下的问题，该方法利用免疫克隆算法构建基于频繁长模式的行为轮廓。 该方法将行为数据和频繁项集的候选模式分别视为抗原和抗体，将抗原对抗体的支持度作为亲和度函数，将关键属性作为约束条件，将最小支持度作为筛选条件。通过对抗体进行免疫克隆操作，构建基于频繁长模式的行为轮廓，并采用审计数据遍历行为轮廓匹配对比的分析方法检测异常数据。实验结果表明，相较于基于 Apriori-CGA 算法的取证分析方法，该方法能够显著缩短行为轮廓建立时间和异常数据检测时间。

CONTOURDATA是用于从轮廓矩阵C中提取轮廓数据的函数。CONTOUR、CONTOURF、CONTOUR3和CONTOURC生成的轮廓矩阵CLABEL，传统上用于创建轮廓标签。S = CONTOURDATA(C)用于提取等高线矩阵中每个轮廓的(x,y)数据对。返回的结构体数组S具有多个字段：S(k).level包含第k条轮廓的高度级别，S(k).numel包含描述第k条线的点数，S(k).isopen表示第k个轮廓是否是开放的，S(k).xdata包含第k条轮廓的x轴数据，S(k).ydata包含第k条轮廓的y轴数据。

该方法能够在给定的轮廓值上，无需插值，直接跟随图像边缘绘制矩阵的轮廓线。虽然与轮廓功能有所区别，但其语法相似，为用户提供了一种简便的轮廓绘制选择。

傅里叶变换提轮廓的技巧，用 MATLAB 做起来还挺顺的。文里先搞了个加了噪声和倾斜项的sin信号，模拟得到位。直接上fft，抓频率，再干掉高频噪声和低频趋势，ifft一还原，轮廓就清爽多了。嗯，过程中像边缘失真这类问题也有讲到，怎么用窗函数、怎么调fftshift这些小技巧都有。适合那种要从乱七八糟信号里提特征频率的场景，比如医学成像或者地震啥的，挺实用的。

CONTOURSPLINE(X,Y,Z,N)创建具有N个等高线级别的等高线图，将Z值视为XY平面上的高度。X和Y是定义X轴和Y轴的向量，长度分别为size(Z,2)和size(Z,1)。CONTOURSPLINE(X,Y,Z,V)在给定的层级V上绘制轮廓。注意，CONTOURSPLINE可用于平滑轮廓，但不能解决数据质量问题。

观察图像的水平或垂直剖面通常具有独特的吸引力。这一功能使您能够选择感兴趣的点，并生成它们的对应轮廓图。

给定黑白图像和轮廓上特定点的行和列值，contour_trace 函数可以追踪并返回整个轮廓上的所有点。此函数假设前景为黑色，背景为白色。输入为黑白图像和轮廓上的单个像素的行和列值，输出为仅包含所需轮廓的二进制图像和轮廓上所有点的 (行，列) 值。

Matlab开发中，探索如何在线条的一侧绘制带有图案填充的阴影线和轮廓。

轮廓函数的面积统计，写得还挺简单粗暴。ContourArea(C)拿进来就能用，输入是低级轮廓输出的2*n矩阵，输出是每个轮廓对应的高度和面积，格式清爽。适合你快速搞定二维等高线的面积计算，不用自己在那儿扣点坐标再算polyarea了。 函数本身没什么复杂逻辑，就是把每个轮廓分开，喂给polyarea求面积，结果再按高度归类。嗯，适合那种你懒得动脑、又想快点出结果的时候用。代码也短，响应也快，调试没啥负担。 不过要注意啊，它一次性只能C里包含的那些轮廓。如果你有多个矢量化的图层，建议加个输入参数批下。不然得一个一个跑，挺麻烦的。 顺手推荐几个相关的矢量化优化思路：比如你可以参考矢量化优化功能的

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