基于MSER和HOG特征提取的SVM交通标志检测和识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2017b 3.部分核心程序（完整版代码包含中文注释和操作步骤视频） ```function [Ic,Xmin3,Xmax3,Ymin3,Ymax3] = func_merge(I,Trafficxy,Smj,SCALE); %提取交通标志的中心点...
基于语音信号MFCC特征提取和GRNN神经网络的人员身份检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.部分核心程序```P = [Dat1_wav1;Dat1_wav2;Dat2_wav1;Dat2_wav2;Dat3_wav1;Dat3_wav2;Dat4_wav1;Dat4_wav2];T = [ones(800,1);2ones(800,1);3ones(800,1);4*ones(800,1)]; %GRN...
基于BP神经网络和小波变换特征提取的烟草香型分类算法matlab仿真,分为浓香型,清香型和中间香型
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序```t1 = clock; %计时开始net = fitnet(54);net.trainParam.epochs = 1000; %设置训练次数net.trainParam.goal = 0.00001; %设置性能函数net.trainParam.show = 1; %每10显示net.trainP...
基于HOG特征提取和GRNN神经网络的人脸表情识别算法matlab仿真,测试使用JAFFE表情数据库
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 该算法主要由两个部分组成：HOG特征提取和GRNN神经网络。下面将详细介绍这两个部分的原理和数学公式。 1.HOG特征提取 HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种局部特征描述子，它通过对图像局部区域的梯度方向进行统计，提取出图像的结构信息。HOG特征提取主要分为...
基于MFCC特征提取和GMM训练的语音信号识别matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 语音信号识别是将输入的语音信号映射到对应的文本或语音标签的过程。基于MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）特征提取和GMM（Gaussian Mixture Model）训练的方法在语音识别领域取得了显著的成果。 3.1 MFCC特征提取 3.2 Ga...
基于MFCC特征提取和HMM模型的语音合成算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022A 3.算法理论概述 语音合成是计算机生成自然人类语音的过程，广泛应用于语音助手、语音导航、无障碍通信等领域。基于Mel频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，MFCC）特征提取和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）的语音合成算法，是一种有效的语音合成...
【特征提取】语音信号端点检测+倒谱法+自相关法特征提取附Matlab源码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
【图像分割】图像检测（分割、特征提取）、各种特征（面积等）的测量和过滤（Matlab代码实现）
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
基于Gabor-小波滤波深度图表面法线的特征提取算法【通过正常Gabor-小波的直方图进行2D或3D特征提取】研究（Matlab代码实现）
1 概述文献来源：通过一种新的五步算法彻底研究了鼻腔区域表达强大的3D面部识别的潜力。首先，粗略检测鼻尖位置，将面部分割、对齐并裁剪鼻部区域。然后，一种非常准确和一致的鼻部地标算法检测鼻部区域的七个关键点。第三步，利用基于Gabor-小波滤波深度图表面法线的特征提取算法，在鼻部区域定位一组球形斑块和曲线，提供特征描述符。最后一步应用基于遗传算法的特征选择器来检测不同面部表情上最稳定的斑块和曲线。....
离散小波变换DWT-小波变换和脑电信号特征提取（Matlab代码实现）
1 概述小波变换是从20世纪80年代起逐渐发展成熟的一项数学应用技术，具有对时间—频率的双重分析和多分辨率分析能力，目前已经广泛应用于图像处理、模式识别等多个领域。小波变换的窗口大小固定但形状可改变，因此能够满足时域—频域局部化分析要求。离散小波变换比连续小波变换的去噪效果更好，更适用于实际应用。小波变换首先通过分解信号，使信号的能量集中在一些大的小波系数中，而噪声的能量分布于整个小波域内；然后....
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