代码提取
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MATLAB提取语音特征代码示例
以下是提取语音特征的MATLAB代码,主要包括短时能量、平均幅度和平均过零率的计算。该代码将帮助你分析语音信号的特性。
Matlab
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2024-11-04
城市代码提取XML与SQLite实现
天气预报接口用的城市代码,有时候真挺烦的对吧?尤其在国内,多 API 都得你传个城市代码过去,光有城市名还不行。你得先从 XML 或 SQLite 里把代码扒出来,才能拿到数据。比较常见的做法就是提前搞一份全国的城市列表,有 XML 格式的,也有 SQLite 的。前者适合前端轻量应用,比如用 ElementTree 直接解析,后者更适合 Android、桌面程序,直接查库,响应也快。XML 文件里城市名和代码一般长这样:,用 DOM 或 SAX 解析都可以,看你习惯。SQLite 数据库就更直白了,建个 citycode 表,city_name 和 city_code 一对一,SQL 一查就
SQLite
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2025-06-15
Matlab声码器代码提取与优化
声码器代码提取(2013年)这段代码实现多种声码器,通常用于模拟耳蜗植入物用户通过设备听到的声音。最初由Stuart Rosen创建,后来由Bob Carlyon修改并现代化重写,增加了多项功能。本手册适合对声码器工作原理有一定了解的读者。 vocode()函数灵活处理各种参数,调用方式如下:[y, fs]=vocode(x,fs,p),其中x为单声道信号,fs为采样频率,p为参数结构体。文档详细介绍了设置参数结构p的方法,包括分析和合成过滤器组、信封提取方式、合成载体类型及其结合方式。
Matlab
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2024-08-27
NeRVEclustering 文件要素提取代码解析
NeRVEclustering: Matlab 代码解析
这段代码实现了 NguyenJP, LinderAN, PlummerGS, ShaevitzJW, L 等人提出的 NeRVEclustering 算法,用于从文件中提取关键要素。
核心功能:
数据读取: 从指定格式的文件中读取数据。
特征提取: 应用 NeRVEclustering 算法,识别并提取文件中的重要特征。
结果输出: 将提取的要素以特定格式进行保存或展示。
代码结构:
代码可能包含以下部分:
数据预处理: 对读取的数据进行清洗和转换,使其符合算法输入要求。
NeRVEclustering 算法实现: 包含算法的
Matlab
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2024-04-30
Matlab代码改进细节无监督管提取
使用密集轨迹和转导学习,细节改进的Matlab代码介绍了一种无监督试管提取算法,用于从视频中提取动作。该方法已在Matlab R2015a上进行了Linux平台测试,并提供了该算法的Matlab实现。如果您认为此无监督试管提取方法对您的研究有帮助,请考虑引用以下文献:@inproceedings{marian2015unsupervised, title={Unsupervised Tube Extraction Using Transductive Learning and Dense Trajectories}, author={Marian Puscas, Mihai and Sangi
Matlab
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2024-07-31
matlab匹配滤波提取潮汐小溪代码
在MATLAB R2013a中实现从LiDAR DEM中提取潮汐小溪的自动化方法(AMETC),并可扩展至Landsat-8 OLI图像。共有三个m文件:boundary.m、Gaussianmatch.m、tidalcreekextraction0819a.m。运行前请创建C盘文件夹、放入演示文件data1.tif,并依次运行boundary.m和tidalcreekextraction0819a.m。
Matlab
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2024-05-01
matlab代码用于PCA特征提取-WSMetricLearningWSMetricLearning
matlab代码用于PCA特征提取
Matlab
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2024-08-30
蛇形活动轮廓边界提取源代码
这份MATLAB代码专门用于从医学图像中提取轮廓,是进行精确轮廓分析的关键工具。
Matlab
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2024-08-25
IRIS DMC MATLAB代码用于提取地震事件信息
这是一个Matlab代码,用于从提交给IRIS DMC的目录中请求地震事件信息。IRIS DMC接收来自USGS NEIC的PDE目录和近实时ENS消息,以及来自ISC和全球CMT项目的地震位置和震级信息。
Matlab
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2024-07-28
MATLAB代码示例提取均值信号特征的实现
这里是PhysioNet/CinC Challenge 2021的MATLAB示例代码,展示了如何使用年龄、性别和ECG导联信号的均方根作为特征来实现线性回归模型分类器。该示例包含两个主要部分:训练部分演示了如何读取数据并训练多类线性回归模型,测试部分则展示了如何基于训练好的模型进行分类和预测。运行这些脚本的方法是启动MATLAB,并依次执行train_model(training_data, model)和test_model(model, test_data, test_outputs)。请注意,这些示例代码的设计目的是为了演示如何设置MATLAB环境以应对挑战,并不适用于模型性能评估。
Matlab
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2024-08-10