题目提供的训练数据集包含11个特征，分别是：Survived:0代表死亡，1代表存活Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3)Name:乘客姓名Sex:乘客性别Age:乘客年龄(有缺失)SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值)Ticket:票号(字符串)Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等)Cabin:乘客所在船舱(有缺失)Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失)

本程序实现了对影像特征点自动提取，利用Morevac、Forstner、Harris3个经典算子。
在此基础上利用相关系数法实现影像自动匹配，并且引入最小二乘平差，使匹配点精度有所提高。
在搜索点过程中，利用了核线影像特性，对二维影像搜索使用了爬山法启发式搜索。
对大数据量影像采用影像金字塔结构处理。
1、使用GDAL库读取影片，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF、IMG格式读取。
使用GDI绘图。
2、防止大数据量绘图视图闪烁，图片显示采用双缓存技术。
3、保存视图数据为图片文件，支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF格式保存。
4、TreeCtrl控件、ListCtrl控件的基本操作。
5、MFC单文档程序视图通讯、更换视图、视图分割。

《ANSYS_LS_DYNA模拟鸟撞飞机风挡的动态响应》鸟撞问题在飞机设计中至关重要，尤其是在飞机起飞和降落时，高速运动的飞机与鸟类相撞可能导致严重损伤，甚至造成机毁人亡的灾难。
特别是飞机的前风挡部分，由于迎风面积大，成为鸟撞概率较高的区域，而风挡玻璃的强度相对较低，因此对风挡受鸟撞冲击的模拟分析显得尤为必要，以提升飞行安全性。
早期的抗鸟撞设计主要依赖实验方法，但随着计算机技术和有限元数值计算理论的发展，现在越来越多地采用数值计算来分析鸟撞问题。
目前的有限元模型主要分为解耦解法和耦合解法。
解耦解法将鸟撞冲击力作为已知条件，单独求解风挡的动态响应，但鸟撞载荷模型的不确定性会影响求解精度。
耦合解法则考虑碰撞接触，通过协调鸟体与风挡接触部位的条件，联合求解，能更直观地模拟整个鸟撞过程。
本文采用ANSYS_LS_DYNA软件，建立鸟撞风挡的三维模型，研究鸟撞风挡的动态响应特征。
在建立有限元模型时，使用ANSYS软件，简化了计算过程，忽略了对风挡动态响应影响不大的结构因素，如机身、后弧框和铆钉等，将其替换为边界固定。
风挡结构为圆弧形，材料为特定型号的国产航空玻璃，鸟撞击点设在风挡中部，撞击角度为29°。
选用LS-DYNA材料库中的塑性动力学材料模型，破坏准则设定为最大塑性应变失效模式，当材料塑性应变达到5%时材料破坏。
鸟体的模拟是鸟撞分析的一大挑战，由于真实鸟体的本构特性难以准确描述，通常采取弹性体、弹塑性体或理想流体等简化模型。
本文中，鸟体被简化为质量1.8kg、直径14cm的圆柱体，材料选用弹性流体模型。
计算结果显示，当鸟撞速度达到540km/h（相对于风挡的绝对速度）时，风挡的后弧框处有效塑性应变达到5%，风挡破坏。
据此，计算得出风挡的安全临界速度为150m/s。
在这一速度下，风挡后弧框处首先发生破坏，成为结构弱点。
撞击时的最大应力主要集中在后弧框及其下方，而非撞击点。
此外，鸟撞还会导致风挡结构产生位移。
风挡下方通常布置有精密仪器，因此必须考虑鸟撞引起的位移情况。
鸟体撞击后在风挡上滑行，挤压风挡表面，产生较大位移。
计算表明，在150m/s的撞击速度下，最大位移可达38mm，位于撞击点和后弧框之间。
风挡表面位移随着时间呈现出先向下位移，然后因弯曲波反弹而振荡的行为。
总结来说，鸟撞风挡的最危险区域位于后弧框及其下方。
不同结构的风挡有不同的鸟撞安全临界速度、最大位移和撞击时间。
对于本文的风挡模型，临界速度为450km/h，最大位移为38mm，撞击时间约为7ms。
这些分析结果对于飞机设计改进和飞行安全性的提升具有重要指导意义。

shearlet变换的matlab代码。
图像经过某种离散变化后的能力分布体现了图像的变换特征，从无失真压缩的角度考虑，变换的目的是希望图像经离散变换后能力尽可能的集中在少量的几个系数中，即具有能量聚集性，由此可得到较高的压缩比。
图像经过Shearlets变换后，能量的分布会随着变换尺度n的变换尺度呈现出一定的规律。

分析了LogGabor滤波器的性能，详述了用于指纹识别的LogGabor滤波器的构造方法，在此基础上提出了基于LogGabor滤波器的指纹纹理匹配算法。
首先采用了一种快速有效的参考点定位方法，在确定有效区域并归一化后，通过傅里叶变换把指纹图像转换到频域，在频域进行logGabor滤波，最后在滤波图像中提取特征，并与传统方法作了比较。
实验结果表明，所提出算法的性能优于基于Gabor滤波的纹理匹配方法和基于细节点的方法，提高了指纹识别的准确率。

该代码用于图像分类，分割识别。
其中包括特征提取。
图像处理，把一幅图片中不同类型的水果进行自动分类，识别

完整的PDF版　第1章绪论　　1.1从生物神经网络到人工神经网络　　1.2人工神经网络的发展史　　1.3人工神经网络的应用　　1.4生物神经元　　1.5人工神经元模型　　1.6神经网络的结构　　1.7神经网络的特点　　1.8神经网络的学习方式　　第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型　　2.1MATLAB工具箱的神经元模型　　2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构　　2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性　　2.3.1网络对象属性　　2.3.2子对象属性　　第3章感知器　　3.1感知器神经元及感知器神经网络模型　　3.2感知器的学习　　3.3感知器的局限性　　3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计　　3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真　　3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论　　第4章线性神经网络　　4.1线性神经网络模型　　4.2线性神经网络的学习　　4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　　4.3.1线性神经网络设计的基本方法　　4.3.2线性神经网络的设计例程　　第5章BP网络　　5.1BP神经元及BP网络模型　　5.2BP网络的学习　　5.2.1BP网络学习算法　　5.2.2BP网络学习算法的比较　　5.3BP网络泛化能力的提高　　5.4BP网络的局限性　　5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计　　5.5.1BP网络设计的基本方法　　5.5.2BP网络应用实例　　第6章径向基网络　　6.1径向基网络模型　　6.2径向基网络的创建与学习过程　　6.3其他径向基神经网络　　6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计　　第7章竞争型神经网络　　7.1竞争型神经网络模型　　7.2竞争型神经网络的学习　　7.3竞争型神经网络存在的问题　　7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第8章自组织神经网络　　8.1自组织特征映射神经网络模型　　8.2自组织特征映射神经网络的学习　　8.3学习向量量化神经网络模型　　8.4学习向量量化神经网络的学习　　8.5LVQ1学习算法的改进　　8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第9章反馈型神经网络　　9.1Elman神经网络　　9.2Hopfield神经网络　　9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第10章图形用户界面　　10.1图形用户界面简介　　10.2图形用户界面应用示例　　10.3图形用户界面的其他操作　　第11章Simulink　　11.1Simulink神经网络仿真模型库简介　　11.2Simulink应用示例　　第12章自定义网络　　12.1自定义神经网络　　12.1.1自定义神经网络的创建　　12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真　　12.2自定义函数　　附录A神经网络工具箱函数　　参考文献

用matlab开发的说话人识别算法。
用到了GMM,DTW等分类算法，还用到了MFCC特征抽取算法等用matlab开发的说话人识别算法。
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图像特征提取方法的综述，有助于图像特征提取

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。