基于ICA独立成分分析法写得MATLAB人脸识别程序，可在多种人脸数据库上运行，本人千辛万苦找的程序，分享给和我一样的想学人脸识别的初学者，赶快下载吧，呵呵

算法流程：本系统运用PCA算法来实现人脸特征提取，然后通过计算欧式距离来判别待识别测试人脸，本个系统框架图如下：图：人脸识别系统框架图整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。
二、算法介绍基于PCA算法的人脸特征提取2.1PCA的基本原理PCA中文全称主成分分析法（PrincipalComponen

matlab上利用主成分分析（PCA）对图像进行压缩的程序，有详细注释，给想学习PCA的人提供参考。

PCA降维+分类器python语言写的主成分分析代码可以跑python3.6版

基于2011年6月1日至16日先进微波扫描辐射计(AMSR-E)的观测资料，采用改进的主成分分析算法，对欧洲陆地区域的无线电频率干扰(RFI)进行识别和分析。
研究发现影响英国和意大利的X波段RFI源主要是稳定的、持续的地面主动源，而影响欧洲其他国家的RFI则主要是反射的静止电视卫星信号对星载微波被动传感器观测的干扰。
源于静止电视卫星的RFI出现位置和强度随时间周期性变化，在欧洲陆地多出现在星载微波辐射计升轨观测上，降轨观测则几乎不受其干扰。
RFI出现位置和强度与星载微波辐射计扫描方位角和观测视场相对静止电视卫星的方位有关，只有当星载微波辐射计视场扫描方位角大小与该视场相当于静止卫星发射方位角大小接近时该视场易受RFI影响。

全本，全网独一份啊

本资源是本人在大学四年里设计和研究的成果，主要研究sxy飞行控制的控制方法，方案采用的是9轴mpu9150，包含3轴陀螺仪+3轴加速计+3轴地磁计，陀螺仪采用四元数+欧拉角算法解算出xyz姿态角度，采用了加权系数串级pid控制算法（内环+外环鲁棒控制）使系统更加稳定、安全、和更具鲁棒性，采用卡尔曼滤波算法滤掉和平滑滤波算法滤除高频成分和突变情况，使角度更加平滑，输出更稳定，采用数字补偿控制飞行器漂移，采用24l01无线模块远程控制飞行姿态，采用超声波和z轴加速度控制高度和定高，实践飞行的效果比较好，飞行器飞行很稳定，抗干扰强、鲁棒性强，向下或向上拉扯抗拉力强，最大角度恢复速度快，稳定时间短，最大仰角下1-2次反馈就恢复水平，本代码和控制算法仅供大家学习和参考，请勿上传到其他网站赚取积分，否则将追究责任！

DFA的全程是去趋势波动分析法，该方法的一个优点是它可以有效地滤去序列中的各阶趋势成分,能检测含有噪声且叠加有多项式趋势信号的长程相关,适合非平稳时间序列的长程幂律相关分析。

脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-RelatedPotential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

利用光外差检波所具有的成像作用的显微镜即是光外差激光显微镜。
在外差检波中,检测的是频率不同的两种光之间的差频，只当整个光接收面上两种光的相位差一致时才能检测出差拍成分，不一致时在整个光接收器内互相抵消而检测不出。

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。