alexnet.mlpkginstall，解压后用matlab打开alexnet.mlpkginstall，（我的是2021a，低一点版本也能用，matlab7.1之类太低了就不知道了）（可以放在matlab的工作目录中）打开后会让你注册一下matlab，（不需要正版）注册安装后就可以使用训练好的网络（非正版也可以用）。苹果分类数据集中用到了已经训练好的AlexNet网络来做特征提取，需要这个包，否则可能需要训练一个编解码器来做特征提取，太麻烦。

电能质量扰动识别，通过S变换对电能质量扰动（谐波，闪变，暂升等单一扰动和复合扰动）进行变换得到时频图，并对其进行特征提取，通过决策树对所提取的特征识别分类，达到对电能质量扰动的识别。 含时频图，ROU曲线，混淆矩阵matlab，有注释，清晰明了，可讲解。 matlab程序

故障诊断，时域特征提取，包含有量纲参数和无量纲参数，一共17个特征参数值；频域特征提取，一共3个特征参数值；时频域特征提取，一共18个特征参数值；所有matlab程序代码均有详细注解说明，直接代入原始数据运行即可得到结果。

提取RGB图像上的线特征，并根据线特征间的相似性，输出两幅图像上的匹配线对。

该压缩包在matlab2013a中运行并实现图像的特征提取，包含四大类经典特征提取方法：SIFT特征，颜色特征，形状特征，纹理特征。每个方法文件夹内附有文档说明。最后我给出了同步PPT解说，包含原理，步骤，及运行实例和结果。

实现兴趣点检测；实现类SIFT局部特征描述；实现简单匹配算法 包含完整代码与作业说明文档 使用python语言

疼痛是一种个人经历，一般被分为急性疼痛和慢性疼痛，可来源于受伤、疾病、手术或其他的健康问题.如果疼痛没有被及时治疗，会对患者的身心健康带来极大的伤害.由于患者自身障碍等问题，患者可能无法自我报告疼痛，而专业人士评估无法保证连续性和客观性.因此，对疼痛自动识别系统的需求日益加大，近十年来，很多研究人员在此领域取得突破性的成果，本文对疼痛自动识别系统进行综述，一方面从疼痛自动识别系统的结构组成方面进行描述，主要包括数据获取、数据预处理、特征提取以及分类等；另一方面从疼痛模态表征多角度进行技术汇总，主要包括行为、语音、生理以及多模态融合等4个方面.本文论述疼痛自动识别系统中的关键技术，并加以对比分析总结出该领域发展的一些挑战和方向.

车牌识别用的汉字图片数据集，包含各个省份的车牌简称，例如京、津、沪、渝、蒙、新、藏、宁、桂、川等。共有3000张图片左右，每张图片大小为20*20像素。可以用作字符识别方法的模板库，字符识别主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。基于模板匹配算法是首先将分割后的字符二值化,并将其尺寸缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有模板进行匹配，最后选取最佳匹配作为结果。建立数字库对该方法在车牌识别过程中很重要, 数字库准确才能保证检测出的数据正确。该数据库经过编程测试后发现识别精度非常高，大家可以放心下载

基于特征提取模型和BPNN的鲁棒车牌检测与字符识别算法

1.了解图像边缘检测的原理。自己实现边缘检测算法，对特定的几幅图像进行边缘检测，并达到较好的效果。 2.了解特征提取的原理，并对图像中存在的一些特征进行特征提取。