非极大值抑制

定向边界框的非极大值抑制功能挺适合复杂重叠框的情况，尤其是做目标检测、图像时，经常会遇到 OBB 重叠的问题。这个nms_orienting_rectangles函数就派上用场了。 基于分离轴定理来判断两个框是不是重叠的，思路清晰，效果也不错。函数是基于 XY 坐标系，不是 Matlab 常用的行列坐标，所以要注意下坐标转换。比如图像时，原来是按(行, 列)来的，得换成(x, y)再调用。 语法不复杂，调用方式也挺直接，几行就能跑通。用在目标检测后那一步，还挺省事的。响应也快，代码也简单。 如果你在用MATLAB 做图像，尤其是涉及旋转框的检测结果，这个方法可以帮你快速压掉重复框，输出更干净。

这段程序利用小波模极大值进行图像边缘检测，同时实现图像的膨胀、边缘跟踪和分割。欢迎对程序进行批评和指正。

Matlab创建的独立工具，用于消除DOS黑屏现象，有效改善用户体验。该工具能够在不影响程序运行的情况下，优化用户界面显示效果。

极大似然估计方法是一种常见的统计推断方法，通过寻找使得观测数据出现的概率最大的参数值来估计参数。极大似然估计方法在统计学中具有广泛的应用，可以应用于各种数据分析和模型建立中。

MMS​​E（最小均方误差）方法是一种基于统计分析的噪声去除方法，通过抑制白噪声来提高信噪比，广泛应用于语音增强领域。

基于Matlab的啸叫抑制 本内容探讨如何利用Matlab实现啸叫抑制算法。Matlab作为强大的科学计算软件，为音频信号处理提供了丰富的工具箱和函数库，可用于分析啸叫产生的原因，并设计相应的抑制策略。 啸叫抑制的Matlab实现方法主要包括： 信号分析: 利用Matlab的信号处理工具箱，分析音频信号的频谱特性，识别啸叫频率。 滤波器设计: 根据啸叫频率，设计陷波滤波器或自适应滤波器，有效抑制啸叫成分。 算法仿真: 利用Matlab搭建啸叫抑制算法的仿真平台，评估算法性能，并进行参数优化。 通过Matlab，我们可以实现各种啸叫抑制算法，并对算法进行仿真和性能评估，为实际应用提供理论依

基于 FP-tree 的极大超团模式挖掘算法，思路清晰、剪枝策略挺巧妙，适合研究复杂关联模式的同学研究。文章在原有剪枝基础上加了优化，还引入了“极大超团模式树”这个结构，感觉思路蛮新鲜。实验效果也验证了正确性和效率，值得一读。如果你正在折腾频繁项集的挖掘，尤其是对复杂结构感兴趣，这篇可以看看，启发会不少哦。

想实现 MMC 环流抑制及子模块均压算法？其实参考一下 b 站 up 主電気之空的 MATLAB 模型就挺不错的。这个模型使用了经典的快速排序算法，效率蛮高的。如果你对排序算法感兴趣，可以先了解一下快速排序，它不仅在这种电力系统问题时有好的表现，平时用在数据中也常见。这个模型在 MATLAB 中实现了环流抑制功能，使用起来也相对简单，且效果还挺。如果你有需要，可以参考相关的资源，甚至可以通过一些优化策略提升效率。，如果你有类似的需求，试试这个方法，配合快速排序，性能也能提高不少。嗯，有时间可以看看相关的相关文章，了解一下更多的技术细节和优化手段。毕竟快速排序在不同场景下的表现可是差距蛮大的。如

TIMP-1过表达载体转染BEL-7402细胞，MTT和细胞生长曲线实验显示，TIMP-1能抑制BEL-7402细胞增殖。

在高维数据匿名发布中，传统的抽象化技术易造成信息缺损，导致发布数据在实际应用中的价值下降。而分解技术虽然确保了数据真实性，却因视图划分破坏了属性间的内在关联，进一步限制了数据的可用性。针对这一问题，该文提出了基于极大关联属性集的分解法（MAAD）。MAAD借助频繁模式挖掘技术，寻找具有强关联性的属性组，以此指导多视图分解的生成。通过优先考虑属性间的关联性，MAAD生成的多视图在隐私保护与数据挖掘性能之间实现了平衡。