这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

基于拉普拉斯正则化概率主元分析的故障检测

奥本海姆（AlanV．Oppenheim）教授是美国麻省理工学院电子学研究实验室（ELE）的首席研究员，其研究领域包括在一般领域的信号处理及应用。
奥本海默教授是美国国家工程院院士（NationalAcademyofEngineering）和IEEE会士，也是EtaKappaNu和SigmaXi的联谊会会员。
同时他还是古根海姆（Guggenheim）学者和以色列特拉维夫大学赛克勒尔（Sackler）学者。
奥本海姆教授因其出色的科研和教学工作多次获奖，其中包括IEEE教育勋章、IEEE百年杰出贡献奖、IEEE在声学、语音和信号处理领域的社会与科学成就奖和资深成就奖。
2007年他还获得了IEEEJackS．Kilby信号处理奖章。
目录第1章信号与系统SignalsandSystems第2章线性时不变系统LinearTime—InvariantSystems第3章周期信号的傅里叶级数表示FourierSeriesRepresentationofPeriodicSignals第4章连续时间傅里叶变换TheContinuous—TimeFourierTransform第5章离散时间傅里叶变换TheDiscreteTimeFourierTransf01Tll第6章信号与系统的时域和频域特性Time—andFrequeneyCharacterizationofSignalsandSystems第7章抽样Sampling第8章通信系统CommunicationSystems第9章拉普拉斯变换TheLaplaceTransform第10章Z变换TheZTransf01TII第11章线性反馈系统LinearFeedbackSystems附录部分分式展开Partial-FractionExpansion参考文献Bibliography习题答案Answers索引Inde

本书被IEEE“Spectrum”杂志称为“电路领域的经典之作”，是欧美“电路”课程采用最为广泛的教材。
近些年国内引进了该教材，从该书的第六版开始，至今已经是第十版，国内读者反应良好，被认为是当前所见到的最好教材之一。
全书共分18章，系统地讲述了电路的基本概念、基本理论、基本分析和计算方法。
主要内容有电路基本元件、简单电阻电路分析、电路常见分析法、运算放大器基本应用电路、一阶和二阶动态电路的分析、正弦稳态分析及其功率计算、平衡三相电路、拉普拉斯变换及其应用、选频电路、有源滤波器、傅里叶级数及傅里叶变换、双端口网络等。
书中每章内容均从现实生活中的实际应用展开，进行了详细的说明，列出了详尽的图表资料，安排了大量的例题、评测练习和习题，内容新颖，讲解透彻，非常适合于自学，是一本电路分析的优秀教材。
适读人群：本书是电气、电子、计算机与自动化等本科专业电路课程的教材，也可供相关学科的科技人员自学或参考。

MATLAB有限差分法求解拉普拉斯（Laplace）方程，长直接地金属矩形槽内部电位分布

该代码是matlab代码，描述图像的泊松融合算法，该融合算法在一般情况下优于拉普拉斯融合，是目前传统算法中，通用的较好的融合算法

IDL写的高通滤波、低通滤波、方向检测、拉普拉斯算子滤波

基于opencv1.0VC++6.0MFC写的完整的图像处理程序，功能齐全（图像基本操作：旋转、镜像、反色、图像二值化、图像分割、图像增强、灰度直方图均衡、线性变换、灰度拉伸）、边缘检测（prewitt算子、sobel算子、canny算子、拉普拉斯算子等）、图像滤波平滑（均值、中值、高斯滤波等）、还有形态学变换（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等等），看文件大小就知道啦，希望对学习图像处理的，有所帮助

这个代码功能是随机生成20个结点，并随机选择其中的某些点进行连接，表示相互间有通信，最终生成连通图。
并将邻接矩阵和拉普拉斯阵输出成txt文档。

基于matlab平台1、能对图像文件（bmp、jpg、tiff、gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作；
2、数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等；
3、数字图像的增强处理功能：（1）空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等）（2）频域的各种增强方法：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。
（3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等4、图像分割：（1）点、线（hough变换检测直线）、及边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）；
（2）区域分割包括阈值分割、区域生长、分裂合并等；
5、数字图像的变换：普通傅立叶变换(ft)与逆变换（ift）、快速傅立叶变换（fft）与逆变换(ifft)、离散余弦变换（DCT），小波变换等。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。