Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

MATLAB运行代码可实现对四种动物图像的分类识别提取特征进行分类识别

为了实现较好保留图像边缘特征的有效去噪,提出了一种基于边缘检测的Contourlet变换去噪方法。
该方法先用LOG算子提取图像边缘,进而在Contourlet变换域上对图像的边缘部分和非边缘部分分别选取不同阈值进行最佳软阈值去噪处理。
实验表明,与采用Donoho软阈值的Contourlet变换去噪方法相比,该方法可有效地保留图像的边缘信息,达到了更好的去噪效果。

此文件收集了一些经常用到的纹理特征提取的代码，包括GLCM（灰度共生矩阵）、GGCM、GLDS（灰度差分统计）、Tamura纹理特征、LBP（局部二值模式）、HMRF、gabor变换、小波变换、Laws纹理测量等，希望给有需要的人省去一些找代码的麻烦

VC实现的二维小波变换源代码.rarVC编写,具有小波变换,复原,图像融合等算法.经过调试,可以正常运行.rarwavelet.0.3.tar.gz图像处理中的小波变换C++源代码,含有使用文档和例子,非常全面!.rar图像小波变换的vc++代码,包括小波反变换WaveletTransform.rar基于Gabor小波变换的特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码.rar基于小波变换的图像融合技术研究.exe基于小波变换的车型特征提取及车型分类PPT(程啸岚).rar(5.08M).rar小波人脸表情.rar小波代码.rar小波包变换的代码.是学习小波变换的好的例程!-.tar小波变换C++源代码(1).rar小波变换C++源代码.asp.rar小波变换C++源代码.rar小波变换C++程序.rar小波变换的数字水印算法,附有论文和源程序.rar小波变换程序源代码.rar小波变换算法.zip(121.27K).zip小波时频画图工具包,能较好地画出小波变换地时频图.rar小波滤波器-代码.r...关于常用图像处理的v...采用多种小波基的离散...利用小波变换进行边缘...一个.rar常用的小波变换程序.rar本程序实现二维灰度图像的小波变换和逆变换wavelet.rar脊波变换.zip这是我以前收集的一个毕业论文(包括源程序),是关于图像小波变换实现及EZW编码理论研究,供大家交流.rar连续小波变换下载.rar连续小波程序入门.rar

语音情感识别通过特定人语音情感数据库的建立；
语音情感特征提取；
语音情感分类器的设计，完成了一个特定人语音情感识别的初步系统。
对于单个特定人，可以识别平静、悲伤、愤怒、惊讶、高兴5种情感，除愤怒和高兴之间混淆程度相对较大之外，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为93.7%。
对于三个特定人组成的特定人群，可以识别平静、愤怒、悲伤3种情感，各类之间区分特性良好，平均分类正确率为94.4%。
其中分类器采用混合高斯分布模型。

使用图像的HSV颜色特征和LBP纹理特征，基于SVM实现了道路检测算法，具有一定的学习意义，代码是MATLAB实现的

区域复制粘贴篡改检测算法是以图像块匹配为基础的，然而传统的匹配算法计算量大，匹配速度慢，效率低下.针对现有的图像内区域复制粘贴检测算法计算量大，时间复杂度高的问题提出一种有效快速的检测与定位篡改区域算法.首先利用小波变换获取图像低频区域，然后对得到的图像低频部分进行分割，然后对分割后得到的每个图像块进行DCT变换，通过特征向量排序缩小匹配空间，最后通过经验阈值进行真伪鉴定，实验结果表明该算法过程中除掉图像冗余，减少检测块数，降低了时间复杂度，提高了检测效率。

摘　要：利用小波变换的时频局域化特征，将电力系统中常见的4种扰动（电压突降、电压突升、瞬间间断、瞬时振荡）信号波形的时间和频率信息以可视的形式表现出来。
计算机仿真结果表明：所提出的方法能同时表示出4种扰动的时间和频率信息，从而能有效的检测到这些变化的起始和终止时刻，可广泛应用于多种扰动的定位及分析。
   关键词：小波变换；
电力系统；
扰动检测；
频率1　引　言　　随着高压非线性电子控制设备在供电线路上的广泛应用，线路电压波形失真度的大小在今天看来更为重要。
该失真对供电质量的影响越来越受到供电部门及用户的关注。
从经济利益考虑，有效地监视这些电力系统扰动，对于供电部门和用户都是很有价值的。
传统的处理电

WS363-2011卫生信息数据元目录第3部分：人口学及社会经济学特征

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。