模糊区域

讨论了使用Matlab开发运动模糊图像的方法。运动模糊是一种影响普通图像清晰度的现象，介绍了如何利用Matlab工具进行运动模糊处理。

SQL 中使用模糊查询来匹配可能包含未知或不完全信息的查询条件。

数据流挖掘作为热门研究领域，涵盖多种数据流类型。本研究借鉴模糊粗糙集和F-粗糙集原理，提出一种针对模糊型数据流的模糊并行约简方法。该方法通过删除冗余属性，利用属性重要性变化探测模糊概念漂移现象。区别于传统方法，该方法基于模糊数据内在特性进行漂移探测，并通过实例验证了其可行性和有效性。

实现模糊控制的洗衣机 MATLAB 程序。

利用Simulink建模，编写M函数，实现模糊PID控制，对PID控制参数进行调整。

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

Value：指定一个值 system-missing：系统缺失值 system-or user missing：系统或用户缺失值 range through：指定一个闭区间，给出最大和最小值 range: lowest through n：最小值到某个给定值 range: n through highest：某个给定值到最大值

MATLAB中的区域增长算法在图像处理中有广泛的应用。该算法能够根据像素之间的相似性自动合并成连续区域，从而提高图像分析的效率和准确性。

SQLite 的中文模糊查询支持还挺不错的，适合你在做本地化搜索功能时用上。以前有朋友吐槽用LIKE '%中文%'查不出来东西，八成是编码没整对。现在的 SQLite 基本默认 UTF-8，中文一点也不含糊。只要你注意几点小细节，比如建库时加上PRAGMA encoding = 'UTF-8';，导入文件记得也是 UTF-8，中文就能查得飞起。你用 Python 的sqlite3模块也好，Java 的 JDBC 也行，中文数据响应都挺快的。如果你数据量多，还可以看看 SQLite 的 FTS 模块，做全文搜索，效率更高。

模糊系统里的模糊算子，真的是个实用的家伙。是在做模糊综合评价的时候，用它来那些模棱两可的输入信息，挺顺手的。像是评价指标多、因素影响又说不清的时候，模糊逻辑就派上用场了，推理过程也比传统的硬逻辑更灵活。