步态识别的准确性容易受到衣着类型及携带背包等局部变化的影响。
针对这一问题，首先提出一种基于局部信息熵值的子模式划分方法；
然后对正常行走和局部变化两种状态下的每一对子特征进行典型相关分析，得到多个最佳投影矩阵对，并将子特征分别投影到基于上述最佳投影矩阵对的特征子空间中；
最后以整体相关系数作为分类依据，以减小局部变化对于整体识别结果的影响。
在CASIA-B数据库上的实验表明在所有视角下所提算法都能取得较好的性能。
针对这一问题，首先提出一种基于局部信息熵值的子模式划分方法；
然后对正常行走和局部变化两种状态下的每一对子特征进行典型相关分析，得到多个最佳投影矩阵对，并将子特征分别投影到基于上述最佳投影矩阵对的特征子空间中；
最后以整体相关系数作为分类依据，以减小局部变化对于整体识别结果的影响。
在CASIA-B数据库上的实验表明在所有视角下所提算法都能取得较好的性能。
2025/2/21 8:11:15
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可以运行的哈夫曼matlab解码程序-------------计算信源熵----------------Hu=-f.*log(f);%信元熵计算公式codeinfo.Hu=sum(Hu);fprintf('信源熵：%f\n',codeinfo.Hu);%-------------计算平均码长---------------codeinfo.avecodelen=sum(f.*codelen);fprintf('平均码长：%f\n',codeinfo.avecodelen);
2025/2/19 8:58:23
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本代码是在VS2008和opencv2.1静态库下编译成功的，注意是静态库，里面的点扩散函数是我自己写的，如果你不能运行，请不要随意说是不好的资源，我还把我的实验图放上去了，
2025/2/7 3:55:29
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这是一个样本的实验，现将振动信号进行CEEMD分解，得到imf分量，在求imf分量的相关系数啦筛选分量，并求一个样本的信息熵特征，构造一个特征向量矩阵，然后自己选择类器进行分类。
2025/1/17 17:17:34
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对熵值法实现了matlab的快速实现，使用者应该注意的是对数据的标准化处理有多样性，自己可以根据自己的情况合适修改相应的代码部分，本代码采用的是归一化处理，梅一列数据大小统一分布在【1,2】之间。
2024/12/24 22:56:49
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图像的几何变换包括图像的缩放、平移和旋转。
1.2、图像的正交变换包括图像的傅里叶变换，离散变换。
1.3、将信源分别哈夫曼编码和香龙范诺编码并分别计算信源的熵、平均码长及编码效率。
1.2、图像的正交变换包括图像的傅里叶变换，离散变换。
1.3、将信源分别哈夫曼编码和香龙范诺编码并分别计算信源的熵、平均码长及编码效率。
2024/12/2 14:51:14
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ceemd分解，还是很不错的，先将数据精心ceemd分解，得到imf分量，然后通过相关系数帅选分量，在求出他们的信息熵的特征，完美运行，你值得拥有，可以的话，给一个好评，谢谢。
2024/11/8 0:22:16
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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。
2024-04-09 15:03
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