局部

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。

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。

利用MATLAB强大的数学计算和仿真能力，可以高效地实现局部敏感哈希算法（LSH）。LSH算法通过将高维数据点映射到低维空间，并保证相似的数据点在映射后依然保持接近，从而实现快速近邻搜索。 在MATLAB中，可以使用各种工具箱和函数来实现LSH算法，例如 Statistics and Machine Learning Toolbox 提供了创建和操作哈希表的数据结构。 通过编写MATLAB代码，可以定义不同的哈希函数、距离度量方法以及碰撞处理策略，从而构建适合特定数据集和应用场景的LSH算法。

如果迭代过程对任意初始值都收敛于同一点，则该迭代格式在该点附近具有局部收敛性。通过判定迭代函数在根附近的连续性和导数性质，可以确定迭代格式的局部收敛性。