基于MATLAB的树叶图像特征分类识别，图像分析处理分割特征提取分类识别等

matlab基于BP神经网络的人脸识别，包含matlab代码及所需要的ORL人脸库，采用了主成分分析法进行特征提取，取得不错的效果。

matlab实现声纹识别，通过提取声音信号的MFCC特征，然后形成特征向量，通过训练语音，对测试语音进行识别，可以识别训练库内的声音，也可以识别出训练库外的声音

第2章　QQ企业通　　　2.1　设计思路　28　　2.2　关键技术　28　　2.2.1　INI文件的应用　28　　2.2.2　线程的应用　30　　2.2.3　在Socket中发送大容量的消息　30　　2.2.4　将流序列化或反序列化为对象　31　　2.2.5　用InnerList列表记录信息　31　　2.3　设计过程　32　　2.3.1　类库的设计　33　　2.3.2　客户端注册模块设计　40　　2.3.3　客户端登录模块设计　42　　2.3.4　客户端QQ模块设计　43　　2.3.5　客户端消息发送模块设计　48　　2.3.6　服务器端控制台模块设计　52第3章　SQL数据表提取器模块　　　3.1　概述　56　　3.2　关键技术　56　　3.2.1　如何备份数据库　56　　3.2.2　如何还原数据库　57　　3.2.3　如何附加数据库　58　　3.2.4　如何分离数据库　59　　3.2.5　设置数据库模式　59　　3.3　设计过程　61　　3.3.1　主窗体　61　　3.3.2　获取服务器名称　62　　3.3.3　获取所有数据库　63　　3.3.4　获取所有数据表　64　　3.3.5　备份数据库　66　　3.3.6　还原数据库　67　　3.3.7　附加数据库　68　　3.3.8　分离数据库　70　　3.3.9　导出表结构　71　　3.3.10　导出数据　74第4章　万能搜索模块　　　4.1　设计思路　80　　4.2　关键技术　80　　4.2.1　如何制作一个接口程序　80　　4.2.2　实现接口程序的信息互传　80　　4.2.3　如何将接口程序加载到其他程序中　82　　4.2.4　怎样操作RichtextBox控件的选择文本　82　　4.2.5　如何获取数据表中字段的描述信息　83　　4.3　设计过程　83　　4.3.1　获取数据表中字段的中文信息　84　　4.3.2　添加数据表的查询条件　86　　4.3.3　向SQL语句中添加括号　89　　4.3.4　查询生成后的SQL语句　90　　4.3.5　主程序获得接口信息　92第5章　万能打印模块　　　5.1　设计思路　94　　5.2　关键技术　94　　5.2.1　打印设置(PrintDocument类)　94　　5.2.2　打印预览对话框(PrintPreviewDialog)　95　　5.2.3　打印对话框(PrintDialog)　96　　5.2.4　获取指定颜色值和字体样式　97　　5.2.5　DataGridView控件的相关应用　97　　5.3　设计过程　98　　5.3.1　打印信息的设置　98　　5.3.2　表格样式的设置　100　　5.3.3　打印类的设置　101　　5.3.4　打印数据信息　108第6章　决策分析模块　　　6.1　设计思路　112　　6.2　关键技术　112　　6.2.1　游标的基本操作　112　　6.2.2　存储过程的基本操作　115　　6.2.3　透视表的基本概念　117　　6.2.4　统计表的基本操作　117　　6.2.5　单击显示右键菜单　118　　6.3　设计过程　118　　6.3.1　主窗体的初始化　119　　6.3.2　透视表的筛选　127　　6.3.3　透视表的设计　130　　6.3.4　统计表的设计　132第7章　自定义图表控件　　　7.1　设计思路　136　　7.2　关键技术　137　　7.2.1　控件的生成　137　　7.2.2　如何在项目中添加控件　137　　7.2.3　在“属性”对话框中添加属性　137　　7.2.4　用GDI+绘制图形　139　　7.2.5　如何在控件上绘制图形　143　　7.2.6　获取扇形外弧中心点的位置　143　　7.3　设计过程　144　　7.3.1　向自定义控件中添加属性　144　　7.3.2　获取绘制图表的初始值数据　149　　7.3.3　绘制标签框　153　　7.3.4　绘制图表中的表格　157　　7.3.5　绘制条形图　163　　7.3.6　绘制面形图　170　　7.3.7　绘制饼形图　174第8章　电子邮件收发模块　　　8.1　概述　180　　8.2　关键技术　180　　8.2.1　Base64编码格式　180　　8.2.2　SMTP服务　181　　8.2.3　POP3协议　184　　8.2.4　使用Jmail组件接收

能提取cad面积数据，距离数据，坐标数据，属性等等。

mo_3.m_lbp特征提取，fitcecoc训练svm模型，predict预测，人脸分类。
使用fitcecoc函数训练一个多分类的SVM模型，使用predict函数利用训练出的模型对测试数据进行预测，将得到的类标预测值与测试数据真实的类标进行比较，计算测试数据中被正确分类的样本所占的比例。

基于复杂网络的矿物浮选泡沫图像纹理提取与分类方法

基于SIFT特征的全景图像拼接(Qt)主要分为以下几个步骤：(1)读入两张图片并分别提取SIFT特征(2)利用k-dtree和BBF算法进行特征匹配查找(3)利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵(3)图像融合运行前请自己在pro文件中配置OpenCV的头文件和lib文件目录详情查看博客：http://blog.csdn.net/masikkk/article/details/9246493

为了帮助对视觉障碍患者有效识别道路周围的场景，提出一种基于迁移学习和深度神经网络方法，实现实时盲道场景识别。
首先提取盲道障碍物的瓶颈描述子和判别区域集成显著性特征描述子，并进行特征融合，然后训练新的盲道特征表示，用Softmax函数实现盲道场景识别。
实验中，对成都不同区域盲道周围障碍物采样，分别采用基于Mobilenet模型不同参数训练和测试了提出的新模型，最后在实际应用场景，实现了盲道周边障碍物的实时分类和报警，实验证明提出的方法具有很高准确率和良好的运行性能。

在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB进行GPS数据处理，包括读取数据、计算电离层和对流层的改正以及绘制相关图形。
MATLAB作为一种强大的数学计算和数据分析工具，非常适合进行这样的任务。
我们需要理解GPS系统的基本工作原理。
全球定位系统（GPS）通过接收多个卫星的信号来确定地球上任何位置的精确坐标。
然而，信号在传播过程中会受到多种因素的影响，如电离层和对流层的延迟。
因此，为了获得准确的位置信息，我们必须对这些影响进行改正。
1.**电离层改正**：电离层是地球大气层的一部分，含有大量的自由电子和离子，能够折射无线电波。
当GPS信号穿过电离层时，会发生延迟，导致定位误差。
MATLAB中，可以使用国际电离层模型（如NEQuick或IonoModel）来估算这种延迟，并将其从原始测量中扣除。
这通常涉及解析GPS信号中的伪距数据并应用相应的校正因子。
2.**对流层改正**：对流层是靠近地球表面的大气层，其温度和湿度的变化会影响无线电波的传播速度。
对流层改正通常基于气象数据，如温度、湿度和气压，这些数据可以通过气象站获取或从GPS接收机的辅助信息中提取。
MATLAB中，我们可以使用预定义的对流层延迟模型（如Saastamoinen模型）来计算这部分改正。
3.**数据读取**：在MATLAB中，我们可以使用`textscan`函数读取GPS的二进制或文本文件，该文件通常包含卫星的观测值，如伪距和载波相位。
数据通常按照特定的格式组织，因此在读取时需要指定正确的格式字符串。
4.**数据处理**：处理GPS数据涉及计算伪距、解码导航消息、确定卫星位置、解算伪距差分等。
MATLAB提供了丰富的数学函数和算法库，方便我们进行这些计算。
5.**绘图**：为了可视化结果，我们可以利用MATLAB的绘图功能，例如`plot`、`scatter`、`contourf`等，绘制位置轨迹、电离层延迟分布、对流层改正效果等。
这有助于我们更好地理解和解释计算结果。
在提供的压缩包文件中，"matlab代码实现GPS读取数据"很可能是包含这些步骤的MATLAB脚本。
用户可以运行这些脚本来体验整个过程，同时学习如何在实际项目中应用类似的方法。
记得在使用前检查代码的输入输出要求，并确保拥有相应的GPS数据文件。
通过MATLAB，我们可以有效地处理GPS数据，进行电离层和对流层改正，从而提高定位精度。
这项技术在导航、测绘、遥感等多个领域都有广泛的应用。
对于想要深入学习GPS处理的用户，MATLAB是一个强大且灵活的工具。

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。