提取了一种手势识别的算法，通过皮肤颜色模型将手势分割出来，然后追踪其边缘，再通过傅里叶零碎作为特征向量进行识别。
识别率很高的。
识别率很高的。
2015/5/21 4:31:25
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结构动力学自振频率分析程序，通过TXT文件生成结构模型，通过集成构成结构整体刚度、质量矩阵，求解特征值特征向量，得到结构的自振频率
2021/1/3 2:09:35
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提取bmp、jpg、gif等格式图片的底层颜色、纹理、外形特征信息，通过特征量化，构建图片特征向量；
基于特征向量匹配实现图像搜索。
基于特征向量匹配实现图像搜索。
2017/9/24 1:49:27
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为了有效改善解码语音的质量，提出了一种K-L变换语音波形编码算法。
由语音帧构造协方差矩阵，并对其进行特征值分解，得到特征值及其对应的特征向量，由特征向量构造正交矩阵；
用正交矩阵对语音帧作正交变换得到变换系数向量；
选取适当特征值对应的特征向量构造重构矩阵；
用重构矩阵对变换系数向量作逆变换得到增强后的语音信号；
对增强后的语音抽取并传输至解码端；
通过插值技术重构语音信号。
在不同信噪比下对不同语音样本进行仿真实验，并同离散余弦变换编码比较，实验表明，该算法不仅数据压缩率高、解码语音清晰和自然，而且同时实现语音良好的自顺应增强。
由语音帧构造协方差矩阵，并对其进行特征值分解，得到特征值及其对应的特征向量，由特征向量构造正交矩阵；
用正交矩阵对语音帧作正交变换得到变换系数向量；
选取适当特征值对应的特征向量构造重构矩阵；
用重构矩阵对变换系数向量作逆变换得到增强后的语音信号；
对增强后的语音抽取并传输至解码端；
通过插值技术重构语音信号。
在不同信噪比下对不同语音样本进行仿真实验，并同离散余弦变换编码比较，实验表明，该算法不仅数据压缩率高、解码语音清晰和自然，而且同时实现语音良好的自顺应增强。
2020/7/16 18:07:23
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为了有效改善解码语音的质量，提出了一种K-L变换语音波形编码算法。
由语音帧构造协方差矩阵，并对其进行特征值分解，得到特征值及其对应的特征向量，由特征向量构造正交矩阵；
用正交矩阵对语音帧作正交变换得到变换系数向量；
选取适当特征值对应的特征向量构造重构矩阵；
用重构矩阵对变换系数向量作逆变换得到增强后的语音信号；
对增强后的语音抽取并传输至解码端；
通过插值技术重构语音信号。
在不同信噪比下对不同语音样本进行仿真实验，并同离散余弦变换编码比较，实验表明，该算法不仅数据压缩率高、解码语音清晰和自然，而且同时实现语音良好的自顺应增强。
由语音帧构造协方差矩阵，并对其进行特征值分解，得到特征值及其对应的特征向量，由特征向量构造正交矩阵；
用正交矩阵对语音帧作正交变换得到变换系数向量；
选取适当特征值对应的特征向量构造重构矩阵；
用重构矩阵对变换系数向量作逆变换得到增强后的语音信号；
对增强后的语音抽取并传输至解码端；
通过插值技术重构语音信号。
在不同信噪比下对不同语音样本进行仿真实验，并同离散余弦变换编码比较，实验表明，该算法不仅数据压缩率高、解码语音清晰和自然，而且同时实现语音良好的自顺应增强。
2015/11/25 3:27:43
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提出了一种基于贝叶斯模式识别的激光雷达大气遥感灰霾组分识别的方法。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
2016/4/24 3:07:25
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提出了一种基于贝叶斯模式识别的激光雷达大气遥感灰霾组分识别的方法。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
2016/4/24 3:07:25
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语音特征识别是模式识别的一个重要研究内容，对本案例，提取了民歌，古筝、摇滚和流行四类不同音乐的24维特征向量各500组，希望用BP网络实现对着四类音乐的无效分类。
1）比较采用2-3种不同的隐含层神经元个数对分类精度的影响；
2）采用不同训练算法，比较traingd，traingdm，traingdx以及trainlm的效果（精度和收敛速度）。
包括源程序和神经网络结构示意图，计算结果及分析。
1）比较采用2-3种不同的隐含层神经元个数对分类精度的影响；
2）采用不同训练算法，比较traingd，traingdm，traingdx以及trainlm的效果（精度和收敛速度）。
包括源程序和神经网络结构示意图，计算结果及分析。
2021/3/11 5:47:41
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本人研究生阶段写文档所写的Matlab代码。
包括：1、图片预处理；
2、特性提取：颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-Like、等多个特征提取算法；
3、特性选择：从特征向量中选取无效的特性；
4、基础算法：AdaBoost的训练与测试;Bayes算法5、AdaBoost的改进：Boosting,CastBoost、FloatBoost前面一次上次没有带测试数据。
这次带上测试数据。
http://download.csdn.net/download/kofsky/4954247
包括：1、图片预处理；
2、特性提取：颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-Like、等多个特征提取算法；
3、特性选择：从特征向量中选取无效的特性；
4、基础算法：AdaBoost的训练与测试;Bayes算法5、AdaBoost的改进：Boosting,CastBoost、FloatBoost前面一次上次没有带测试数据。
这次带上测试数据。
http://download.csdn.net/download/kofsky/4954247
2017/9/23 1:13:07
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本文设计了一种基于支持向量机（SVM）的运动目标识别算法，以对运动目标进行准确的识别和分类。
鉴于支持向量机在小样本，非线性和高维模式识别方面的优势，构造了一种基于支持向量机的分类器。
利用形状特征构成的特征向量分类样本对支持向量机进行训练和分类，结合支持向量机和二叉决策树构成多分类器。
对象特征向量用作SVM的输入，我们将使用分类器对检测到的运动对象进行分类。
实验结果表明，该算法能够准确识别和分类视频图像中的不同对象。
鉴于支持向量机在小样本，非线性和高维模式识别方面的优势，构造了一种基于支持向量机的分类器。
利用形状特征构成的特征向量分类样本对支持向量机进行训练和分类，结合支持向量机和二叉决策树构成多分类器。
对象特征向量用作SVM的输入，我们将使用分类器对检测到的运动对象进行分类。
实验结果表明，该算法能够准确识别和分类视频图像中的不同对象。
2021/9/4 2:30:54
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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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