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，在求出他们的样本熵的特征，完美运行，你值得拥有，可以的话，给一个好评，谢谢。

光动力学治疗鲜红斑痣(PWS)目前被认为是较为有效的一种新型诊疗技术。
治疗过程中光能量在皮肤中的分布情况对理解、预计和改进鲜红斑痣的临床治疗效果有重要的作用。
基于人体皮肤的组织结构、鲜红斑痣的病理特征、光在皮肤组织中的传输特性以及皮肤各层的组织光学参数,建立了一种具有多层组织结构的鲜红斑痣皮肤光学模型,介绍了该模型中组织光学参数的确定方法。
利用蒙特卡罗方法结合临床数据计算了光能量在鲜红斑痣皮肤中随深度的分布,结果可为临床上如何选择最佳光剂量提供部分参考依据。
利用本模型做进一步的详细完整的计算可以为光动力学治疗鲜红斑痣提供理论支持。

AMM算法的应用能够搜索到嘴和眼睛的轮廓可以进行特征的提取

计算介数中心性（BC）、接近度中心性（CC）、特征向量中心性、子图中心性。
（matlab）

本文来自于民工哥技术之路，本章介绍了rabbitmq的基本原理、基本运维操作、常见故障处理以及RabbitMQ来部署分布式集群系统的三种方法。
简介AMQP，即AdvancedMessageQueuingProtocol，高级消息队列协议，是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。
消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。
AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。
RabbitMQ是一个开源的AMQP实现，服务器端用Erlang语言编写，支持多种客户端，如：Python、Ruby、.NET、Java、JMS、

该资源主要包括一个基于haar特征+AdaBoost，CascadeBoost算法的人脸检测原理文档+2个AdaBoost的matlab代码，以及一个CascadeBoost的matlab代码。
代码的注释很多很仔细，适合初学者。

IMM人脸数据库，该人脸数据库包括了240张人脸图片,共40个人(7女33男),每人6张人脸图片,每张人脸图片被标记了58个特征点。

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
第1章绪论11.1数据挖掘的概念11.2数据挖掘的历史及发展11.3数据挖掘的研究内容及功能51.3.1数据挖掘的研究内容51.3.2数据挖掘的功能61.4数据挖掘的常用技术及工具91.4.1数据挖掘的常用技术91.4.2数据挖掘的工具121.5数据挖掘的应用热点121.6小结14思考题15第2章数据预处理162.1数据预处理的目的162.2数据清理182.2.1填充缺失值182.2.2光滑噪声数据182.2.3数据清理过程192.3数据集成和数据变换202.3.1数据集成202.3.2数据变换212.4数据归约232.4.1数据立方体聚集232.4.2维归约232.4.3数据压缩242.4.4数值归约252.4.5数据离散化与概念分层282.5特征选择与提取302.5.1特征选择302.5.2特征提取312.6小结33思考题33第3章关联规则挖掘353.1基本概念353.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理363.3Apriori算法实例分析383.4Apriori算法源程序分析413.5Apriori算法的特点及应用503.5.1Apriori算法特点503.5.2Apriori算法应用513.6小结52思考题52第4章决策树分类算法544.1基本概念544.1.1决策树分类算法概述544.1.2决策树基本算法概述544.2决策树分类算法——ID3算法原理564.2.1ID3算法原理564.2.2熵和信息增益574.2.3ID3算法594.3ID3算法实例分析604.4ID3算法源程序分析644.5ID3算法的特点及应用724.5.1ID3算法特点724.5.2ID3算法应用724.6决策树分类算法——C4.5算法原理734.6.1C4.5算法734.6.2C4.5算法的伪代码754.7C4.5算法实例分析764.8C4.5算法源程序分析774.9C4.5算法的特点及应用1014.9.1C4.5算法特点1014.9.2C4.5算法应用1014.10小结102思考题102第5章贝叶斯分类算法1035.1基本概念1035.1.1主观概率1035.1.2贝叶斯定理1045.2贝叶斯分类算法原理1055.2.1朴素贝叶斯分类模型1055.2.2贝叶斯信念网络1075.3贝叶斯算法实例分析1105.3.1朴素贝叶斯分类器1105.3.2BBN1125.4贝叶斯算法源程序分析1145.5贝叶斯算法特点及应用1195.5.1朴素贝叶斯分类算法1195.5.2贝叶斯信念网120思考题121第6章人工神经网络算法1226.1基本概念1226.1.1生物神经元模型1226.1.2人工神经元模型1236.1.3主要的神经网络模型1246.2BP算法原理1266.2.1Delta学习规则的基本原理1266.2.2BP网络的结构1266.2.3BP网络的算法描述1276.2.4标准BP网络的工作过程1296.3BP算法实例分析1306.4BP算法源程序分析1346.5BP算法的特点及应用1436.5.1BP算法特点1436.5.2BP算法应用1446.6小结145思考题145第7章支持向量机146

本文主要针对旋转机械的故障诊断问题，设计了基于LabVIEW的旋转机械振动测试系统，该系统通过软件编程来实现振动信号的存储、分析及特征提取，并且提出了基于支持向量机的智能故障诊断方法，该方法将特征向量直接输入到支持向量机分类器中进行故障识别，结果表明支持向量机对于机械故障有较好的分类效果。

程序包含了三种颜色特征的提取：颜色直方图、颜色矩、颜色聚合向量

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。