局部极小

一个简单的功能，将每日平均流量分为基准流量、暴雨流量和总流量。HYDSEP由USGS开发，采用局部极小值法将流量序列中的基本流与暴雨流分离。通过MATLAB实现此功能，可更好地进行流域水文分析。相关详细内容可以参考此文档。

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。

极小函数依赖集算法处理一个给定的函数依赖集，输出其等价的最小函数依赖集G。具体步骤包括使用Armstrong公理分解法则，确保每个函数依赖的右部只包含一个属性；逐步去除多余的函数依赖：从第一个函数依赖X→Y开始，检查是否能通过X的闭包X+来包含Y，若可以则移除X→Y；最后，消除每个依赖左部多余的属性，例如将XY→A简化为X→A。

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。

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。

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。

选择局部应用（续） 例：由于学籍管理、课程管理等都不太复杂，因此可以它们入手设计学生管理子系统的分E-R图。如果局部应用比较复杂，则可以从更下层的数据流图入手。