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Texture
- 本源码是纹理分析的一个实例，主要应用灰度共现矩阵来计算一些纹理特征值
calcPCA
- opencv 中用calcPCA 计算矩阵特征向量和特征值
pcacode
- 程序设计步骤： 1、去均值 2、计算协方差矩阵及其特征值和特征向量 3、计算协方差矩阵的特征值大于阈值的个数 4、降序排列特征值 5、去掉较小的特征值 6、去掉较大的特征值(一般没有这一步） 7、合并选择的特征值 8、选择相应的特征值和特征向量 9、计算白化矩阵 10、提取主分量
TextureGLCM
- VC环境下 计算共生矩阵及其相关的特征值
Texture
- 灰度共生矩阵，通过4个方向计算4个特征值。-GLCM, 4 directions through the four characteristic values calculated.
tezhengzhi
- 北航数值分析大作业，计算特征值.计算矩阵特征值及特征向量-Numerical analysis of Northern Great job, calculate the eigenvalues
Texture
- 计算图像的灰度共生矩阵,并提取比较重要的4个特征值-To calculate the GLCM of the image,and extract four important characteristic parameters
six
- 利用共生矩阵提取图像的特征，并计算显示特征值-The use of co-occurrence matrix extracted image features, and calculations show that the eigenvalues
Iuseit
- 灰度共生矩阵特征参数，对共生矩阵计算能量、熵、惯性矩、相关4个特征值。-The GLCM characteristic parameters
juzhentezhengzh
- 矩阵特征值和特征向量的计算，vc实现代码-Matrix eigenvalue and eigenvector calculation, vc achieve code
CPPGLCM
- 基于c++的灰度共生矩阵，并计算其特征值，很好的源码。-Based c++ GLCM, and calculate the eigenvalues, a good source.
gongshengjuzhen
- 计算四个方向的共生矩阵，以及共生矩阵的四个特征值Uniformity，contrast，entropy，Homogeneity-Four features four directions of co-occurrence matrix is calculated, as well as co-occurrence matrix value Uniformity, contrast, entropy, Homogeneity
guanxingjujisuan
- 根据图像的灰度共生矩阵计算各种特征值如惯性值用于图像纹理分析-computing the feature values of an image to study its texture
GLCM
- 提取灰度共生矩阵的纹理特征的代码，全部14个特征值的计算都有-GLCM extract texture feature code to calculate all eigenvalues have 14
GRAY
- 计算灰度梯度共生矩阵,并计算其各种特征值和方差标准差(Computation of grayscale gradient co-occurrence matrix)
主成分分析
- 主成分分析PCA源码分析，使用matlab编程，是一种降维方法，通过计算数据矩阵的协方差矩阵，然后得到协方差矩阵的特征值特征向量，选择特征值最大(即方差最大)的k个特征所对应的特征向量组成的矩阵。这样就可以将数据矩阵转换到新的空间当中，实现数据特征的降维。
MATLAB的13个数值分析常用算法
- 插值 函数逼近 矩阵特征值计算 ..... 非线性方程组求解 常微分方程的初值问题 等等