骨架提取

该项目深入研究了三维点云模型骨架提取算法，并实现了相关算法。

Matlab骨架提取源码通过基于拉普拉斯算子的收缩生成点云骨架（自动从code.google.com/p/skeletonization导出）。我们提出了一种基于拉普拉斯算子收缩的算法，用于提取曲线骨架，适用于边界、多边形和点云曲面。我们的方法利用局部Delaunay三角剖分和拓扑稀化处理广义离散几何数据，尤其适用于点云。该算法对噪声和少量数据丢失具有良好的鲁棒性，能够实现基于骨架的点云处理。

Hadoop 平台下的分布式粒子群算法，听起来是不是挺酷的？这方法专门针对网络重构中的高维优化问题，能显著提高计算效率。在网络重构时，不仅要考虑电源、负荷的影响力，还要确保网络稳定、负荷恢复快。用这个方法，你可以避免传统单机算法的低效率，直接在 Hadoop 集群上跑，快速大规模骨架网络重构问题。结合 IEEE 30、57 和 300 节点系统进行验证，效果不错！，网络重构不只是一个技术难题，还是个系统性问题。通过加入**节点聚集度**指标，你可以进一步优化网络的覆盖均匀性，减少故障风险。，这个方法挺适合大规模复杂网络的优化，尤其是涉及到分布式计算时。如果你在做类似的项目，别忘了用 Hadoo

获取图表数据的需求挺常见的，尤其是你在整理文献或搞数据的时候。GetDataW.exe就是个专门干这事的小工具，能从科研文献里提取图表，响应也快，用法也不复杂，适合没时间手动复制图的你。 不需要你会什么图像，选中文献，点击提取，一步到位。兼容性也还不错，常见的PDF、Word文献基本都能搞定，拿来做数据归档或者做 PPT 图表还挺省事。 和它类似的工具还有不少，比如谷歌后羿数据收集工具.exe，但GetDataW.exe更偏科研文献场景，没那么复杂。你还可以搭配NoteExpress来做文献管理，一起用效率更高。 不过用的时候记得保存好原图，有时候提取图表时会压缩分辨率，影响后续使用。如果你经

使用Matlab开发数据筛选的图形用户界面（GUI），用户可以通过GUI界面输入筛选条件，对数据进行筛选和比较操作。

Access 数据库的密码忘了？用这个小工具就对了。Access 密码提取器.zip体积小、绿色免安装，直接双击打开，选中文件，密码立马就出来，省去瞎折腾的时间，挺爽的。 免注册、无广告，也没有那些花里胡哨的界面，就是干净利落地显示密码。适合那种突然接手老项目、手上只有个.mdb 文件的场景。你也知道，问原作者要密码，率是石沉大海。 文件支持挺全的，.mdb和.accdb都能搞定。操作也不复杂，界面就一个按钮，点了选文件，几秒钟就能看到密码。响应也快，基本不出错，蛮稳定的。 不过提醒一下，别拿它干坏事哈，工具虽小，用好了能省不少事；用不好，也惹麻烦。如果你正头疼忘了 Access 密码，不如试

MATLAB 的极板区提取脚本extraction2.m，挺适合做图像识别预的，尤其是电池或者太阳能板那类的场景。你用imread一读图，像imshow、imfilter这些组合一下，就能把区域提得挺干净的。对比度不够？加个锐化或者做下灰度拉伸效果会更。 脚本里估计也用了像edge这类边缘检测函数，常见的Canny、Sobel都挺实用。你如果想搞得再智能点，可以顺手加个分类器，SVM、决策树啥的，训练一波搞自动识别。特征咋提？用颜色直方图或GLCM纹理特征都行，regionprops也好用。 形态学操作这块比如imclose、imerode啥的，挺适合用来清理噪声、填小孔。整个流程你可以分几个

本范例演示使用Matlab进行子波提取。 加载数据文件（*.dat），提取最大值和最小值。 对数据进行傅里叶变换，提取频域变换后的最大值。

这部分介绍了优化后的水印提取工具，结合之前的嵌入程序，能够有效实现512*512像素的彩色图像水印嵌入与提取，展现出良好的效果。

SPSS表格元素精准提取 想要在 SPSS 输出的繁杂表格中快速找到所需数据？掌握表格元素的选择方式至关重要！