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一段matlab试验程序，可以学习FFT+降噪的功能，适合初学者。(Test a matlab program, you can learn FFT+ noise reduction features, suitable for beginners.)

令x(n)=5exp(j*0.15*n*n)+6exp(j*300n-j*0.15*n*n) ，w(n)为高斯窗函数。试用matlab软件，取不同长度的窗函数，分别求x(n)离散短时傅里叶变换，并进行信号重构。(ORDER x (n) = 5exp (j* 0.15* n* n)+6exp (j* 300n-j* 0.15* n* n), w (n) for the Gaussian window function. Trial Matlab software, take different lengths of the window function x (n), respectively, seek to discrete short-time Fourier transform, and to reconstruct the signal.)

是一个颜色空间转换的MATLAB程序，一共有两个程序一个从RGB到YCRCB，一个是从YCRCB到RGB的程序。(Is a color space conversion of the MATLAB program, a total of two procedures from RGB to YCRCB, one is from YCrCb to RGB procedures.)

立体匹配sad算法，matlab基于SAD法对左右两幅图片进行匹配，并生成深度图像。.m文件。(Stereo matching sad algorithm)

MSER代码，实现最大稳定极值区域提取，经测试可用(The MSER code to achieve maximum stable extremal region extraction)

说明：  一、主要研究内容 1.基本内容 本设计目标在于利用Matlab强大的图像处理能力和实用便捷的编程方法，通过处理包含人脸的视频帧系列图像，灰度积分投影技术的眼睛定位方法，进而利用perclos计数，计算眨眼率，从而得到比较准确的疲劳状况。包括lun文初稿撰写。 2.具体要求 本设计基于灰度积分投影技术的眼睛定位方法，再结合perclos技术。首先通过图像预处理技术得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,通过perclos技术技术眨眼率，根据先验值得到是否疲劳。 二、算法原理 视频输入——预处理去除非人脸区域——人脸定位——人眼定位（灰度积分投影）——眼睛张合度——perclos技术统计——输出结果 三、GUI界面设计 [需要有一定编程功底](1. Basic contents The goal of this design is to use the powerful image processing ability of MATLAB and the practical and convenient programming method, through processing the video frame series images including face, the eye location method of gray integral projection technology, and then using PERCLOS count to calculate the blink rate, so as to get a more accurate fatigue condition. Including the first draft of Lun.)

meanshift算法的车辆跟踪，效果非常好，改进版的，希望对大家有用(Meanshift algorithm of vehicle tracking, the effect is very good, improved version of the hope of the useful)

说明：  光谱分析中的聚类方法和判别方法,包括： 系统聚类、K均值聚类、距离判别、SIMCA法、kNN法等。(Spectroscopy clustering method and discriminant)

online random forest 在线随机森林做跟踪和分类的代码(online random forest-line tracking and classification random forest to do the code)

这是SPAMS的原始代码，是稀疏表示的重要工具箱~(This is SPAMS original code, is an important toolbox sparse representation)