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

运行文件PSO,即可运行程序。
程序给了相应中文解释。
本文件提供4个相关的数据集，前缀为data为是数据，前缀为target为数据的标签。
注：使用的是MATLAB2016a版本，采用MATLAB自带的SVM,若已安装林志仁SVM，则程序可能会运行失败，解决办法：MATLAB设置路径为默认路径，再次运行即可。

参数化时频分析是一种在信号处理领域广泛应用的技术，特别是在处理非平稳信号时，它能提供一个更为精确且灵活的分析框架。
MATLAB作为一种强大的数学计算和数据可视化软件，是进行时频分析的理想工具。
本资源提供了MATLAB实现的参数化时频分析代码，可以帮助用户深入理解和应用这一技术。
我们要理解什么是时频分析。
传统的频谱分析，如傅立叶变换，只能对静态信号进行分析，即假设信号在整个时间范围内是恒定的。
然而，在实际工程和科学问题中，许多信号的频率成分会随时间变化，这种信号被称为非平稳信号。
为了解决这个问题，时频分析应运而生，它允许我们同时观察信号在时间和频率域上的变化。
参数化时频分析是时频分析的一个分支，它通过建立特定的模型来近似信号的时频分布。
这种模型通常包括一些参数，可以通过优化这些参数来获得最佳的时频表示。
这种方法的优点在于可以提供更精确的时频分辨率，同时减少时频分析中的“时间-频率分辨率权衡”问题。
在MATLAB中，实现参数化时频分析通常涉及以下几个步骤：1.**数据预处理**：需要对原始信号进行适当的预处理，例如去除噪声、滤波或者归一化，以提高后续分析的准确性。
2.**选择时频分布模型**：常见的参数化时频分布模型有短时傅立叶变换（STFT）、小波变换、chirplet变换、模态分解等。
选择哪种模型取决于具体的应用场景和信号特性。
3.**参数估计**：对选定的模型进行参数估计，通常采用最大似然法或最小二乘法。
这一步涉及到对每个时间窗口内的信号参数进行优化，以得到最匹配信号的时频分布。
4.**重构与可视化**：根据估计的参数重构信号的时频表示，并使用MATLAB的图像绘制函数（如`imagesc`）进行可视化，以便直观地查看信号的时频特征。
5.**结果解释与应用**：分析重构后的时频图，识别信号的关键特征，如突变点、周期性变化等，然后将其应用于故障诊断、信号分离、通信信号解调等多种任务。
在提供的`PTFR_toolboxs`压缩包中，可能包含了实现上述步骤的各种函数和脚本，如用于预处理的滤波函数、参数化模型的计算函数、以及用于绘图和结果解析的辅助工具。
`README.docx`文档应该详细介绍了工具箱的使用方法、示例以及可能的注意事项。
通过学习和使用这个MATLAB代码库，你可以进一步提升在参数化时频分析方面的技能，更好地处理和理解非平稳信号。
无论是学术研究还是工程实践，这种能力都是非常有价值的。
记得在使用过程中仔细阅读文档，理解每一步的作用，以便于将这些知识应用到自己的项目中。

在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

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。

目录录录第1章计算机基础知识 11.1计算机概论 11.1.1计算机的发展概况 11.1.2计算机的特点 21.1.3计算机的应用 21.2计算机常用的数制及编码 41.2.1二进制数 41.2.2二进制与其它数制 51.2.3不同进制数之间的转换 61.2.4二进制数在计算机内的表示 81.2.5常见的信息编码 91.3计算机系统的组成 111.3.1计算机系统 111.3.2计算机的基本结构 111.3.3微型计算机中的硬件资源 131.3.4基本输入输出设备 171.3.5微型计算机的软件配置 191.4多媒体计算机 221.4.1多媒体的基本概念 221.4.2多媒体计算机系统 221.4.3多媒体技术的应用 231.5计算机病毒简介及其防治 231.5.1计算机病毒的定义、特征及危害 231.5.2计算机病毒的结构与分类 241.5.3计算机病毒的预防 251.5.4常用杀毒软件简介 261.6计算机产业及主要产品介绍 271.6.1计算机产业的兴起和发展 271.6.2微型计算机的出现和巨大成功 271.6.3国际知名计算机产业公司及其产品简介 291.6.4国内主要计算机产业公司简介 32习题 33第2章中文Windows98 352.1概述 352.1.1发展历史 352.1.2特点 352.1.3运行环境和安装 362.1.4启动和退出 382.2Windows98的基本知识和基本操作 382.2.1桌面简介 382.2.2启动和退出应用程序 392.2.3鼠标的使用 402.2.4窗口和对话框 412.2.5菜单和工具栏 422.2.6剪贴板 432.2.7帮助系统 442.3MS-DOS方式 452.3.1DOS基础 452.3.2MS-DOS方式 482.4Windows98资源管理器 482.4.1文件和文件夹 482.4.2“资源管理器”窗口 492.4.3管理文件和文件夹 502.4.4“回收站”的使用 532.4.5快捷方式 542.4.6文件和应用程序相关联 552.5Windows98控制面板 552.5.1显示属性的调整 562.5.2添加新硬件 582.5.3系统 602.5.4打印机 612.5.5安装和删除应用程序 622.6中文操作处理 642.6.1打开和关闭汉字输入法 642.6.2操作说明 642.6.3输入法简介 652.6.4输入法设置 652.7多媒体 662.7.1Windows98的多媒体特性 662.7.2多媒体附件程序 672.7.3多媒体属性设置 682.7.4配置Windows98声音方案 712.8磁盘管理 712.8.1磁盘格式化 722.8.2软盘复制 732.8.3浏览和改变磁盘的设置 732.9画图程序 742.9.1启动“画图”程序 742.9.2“画图”程序功能简介 742.9.3创建图片 75习题 75第3章字处理软件Word2000 773.1Word概述 783.1.1功能 783.1.2启动与退出 793.1.3窗口的组成 813.2文档的基本操作 843.2.1创建一个新文档 843.2.2保存文档 853.2.3打开文档 863.2.4文本输入和基本编辑 863.3文档的排版 933.3.1视图 933.3.2字符排版 933.3.3段落的格式化 963.3.4页面排版 993.4表格 1033.4.1建立表格 1033.4.2编辑表格 1043.4.3表格属性设置 1063.4.4转换表格和文本 1103.5图片编辑 1113.5.1剪贴画 1113.5.2插入艺术字 1133.5.3绘制图形 1133.6打印预览及打印 1153.6.1打印预览 1153.6.2打印 116习题

报道一种大型薄壳物体的智能光学三维测量以及自动在线检测方法，利用三节点光学测量传感器网络实现了大型薄壳物体内外表面数据的三维重建、特征尺寸获取及计算机辅助设计（CAD）模型的比对。
提出一种有效的三维多节点传感器测量网络的系统标定方法，可同时完成整体测量系统在大尺度测量空间的现场标定以及各个三维节点测量传感器的标定。
提出一种采用多传感器标定信息与最近点迭代方法（ICP）相结合的多视点深度测量数据的匹配方法。
在此基础上，利用ICP将测量的三维模型数据与CAD模型数据相匹配，并获取误差分布图。
理论分析和实验证明了所提出的测量方法的有效性。

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

这个利用行人HOG特征通过SVM分类器进行分类的代码。
程序运行环境为VS2013+OpenCV2.20。
程序内可以选择Opencv自带的行人检测算法，也可以自己训练HOG特征进行检测。
如果自己训练的话，需要在D盘建立一个文件（具体文件名程序中有）里面存在训练的正负样本，和测试样本。
具体D盘的这个文件夹在本人自愿中已上传，需要请自行下载。

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。