基于matlab的指纹预处理算法实现

中央民族大学生命与环境科学学院遗传学实验报告人类指纹的采集识别与分析2014年11月9日人类指纹的采集识别与分析前言遗传学研究中根据遗传性状的表现特征将其分为两类，即数量性状（quantitativecharacter）和质量性状（qualitative character）。

质量性状通常差异显著，呈不连续变异，由主基因决定，杂交子代的表型呈现出一定的比例，可直接采用孟德尔遗传原理进行分析。

数量性状不同于质量性状，数量性状是可以度量的性状，呈连续变异，由多基因决定，各基因作用微小并且是累加的，呈剂量效应，因此通常要采用统计学方法分析。

指纹性状就是属于数量形状。

1880年henry fauld及william herschel相继提出利用指纹鉴定个人身份的设想。

galton研究了有血缘关系的人群的指纹证明了指纹花样对人来说是一个稳定的性状。

1924 年挪威女科学家bonnevie提出指嵴数计数法。

指纹在胚胎发育第13周开始形成，第19周完成。

因此如有某种遗传或生理因素造成嵴纹发育不良既能在指纹上反映出来。

本实验中，同学采用石墨粉填充沟纹再用透明胶粘手指的方法取自己的指纹，并利用这些指纹进行指嵴数计数、分析，从而对多基因遗传的特点有了更深刻地认识。

1. 材料和方法&设备和方法2b铅笔一只；约20cm×10cm的复印纸一张；透明胶带；直尺一把个人电脑及adobephotoshop软件；拍照设备一台。

2. 实验原理1.人类指纹的形成：指纹是指人手上的条状纹路，它们的形成依赖于胚胎发育时的环境和遗传因素。

指纹属于多基因遗传，在胚胎第12~13周（也有人提出15～16周）即已形成并保持终生不变。

每个人的指纹都是独一无二的，两人之间甚至双胞胎之间，不存在相同的手指指纹。

拥有相同指纹的可能性在10亿分之一以下。

因此指纹被称做是无法伪造的身份证。

对一个个体而言，指纹具有唯一性和稳定性。

毕业设计选题：基于matlab的指纹识别随着科学技术的不断发展，自动化的指纹识别技术如今已经被人们广泛地应用在银行、商业交易、公安部门、海关部门等需要对人的身份进识别的领域，而本文所描述的是对自动化指纹识别系统的研究现状以及自动化指纹识别系统的基本算法和流程，本实验是利用MATLAB2012来进行了指纹识别系统的仿真和实验的。

然而在生物识别技术的快速发展的今天，人们通过研究发现了每一个人的指纹都具有唯一性和不变性。

也正因为这样，指纹识别技术正在逐步的发展成为一种新的身份识别技术，并且凭借它良好的安全性以及可靠性，逐步有取代传统身份认证的方式趋势。

本实验简单的介绍了指纹识别图像的预处理的方法和步骤。

指纹图像预处理之后将会得到一个宽度为统一像素的细化后的二值化图像，最后再根据特定的指纹图像的端点以及交叉点的特征进行对指纹自动匹配。

本论文中采用MATLAB2012编程实现所有算法。

关键词：指纹识别技术指纹图像预处理指纹识别 MATLAB20121.1指纹及其识别如今，生物特征识别领域中的最为成熟的应用技术之一--指纹识别技术。

其实它已经有非常悠久的历史了。

很久以前，指纹识别技术已经很早就应用于刑事侦查和司法鉴定领域了，很多人不知道的是。

随着计算机网络和信息处理技术的快速发展，这门历史悠久的指纹识别技术也开拓了更多更广阔的市场，自动的指纹识别技术和与其相关的产品越来越多的应用在普通人的生活当中。

生物识别技术（Biometric Identification Technology）的定义是：利用人体的不同的生物特征来进行对人的身份进行认证的一种技术[1]。

这是因为人的生物特征是唯一的，可以区分与他人不同的特征。

并且我们还可以通过技术测量或者是自动识别来检验出生理特性以及行为方式，我们所说的这个特征分为生理特征、行为特征。

我们对生物特性来进行提取并放入数据库，再将提取出来的人的唯一特征和它的身份一一对应起来。

在Matlab中如何进行数据清洗与预处理1. 引言数据清洗与预处理是数据分析的重要步骤之一，它可以帮助我们去除数据中的异常和噪声，减少数据集中的不确定性，从而提高分析结果的可靠性和准确性。

在本文中，我们将重点介绍如何在Matlab中进行数据清洗与预处理。

2. 数据清洗数据清洗主要是通过一系列的步骤来检查和处理数据集中的异常值、缺失值和重复值等问题。

以下是一些常用的数据清洗方法：2.1 异常值处理异常值是指与大部分数据明显不同的数值，它可能是数据采集过程中的错误或异常情况。

在Matlab中，可以通过使用均值、中位数、标准差等统计方法计算异常值的阈值，并将其删除或替换为合理的值。

例如，可以使用如下代码找到数据集中大于均值加几倍标准差的异常值：```matlabdata = [1, 2, 3, 10, 5, 7, 6, 100];mean_val = mean(data);std_val = std(data);threshold = mean_val + 3 * std_val;outliers = data(data > threshold);```2.2 缺失值处理缺失值是指数据集中某些观测值的缺失或未记录。

在Matlab中，可以使用一些函数（如isnan和ismissing）来检测和处理缺失值。

以下是一个示例代码，演示如何通过删除或插补的方式处理缺失值：```matlabdata = [1, 2, NaN, 4, 5];cleaned_data = data(~isnan(data)); % 删除含有缺失值的观测filled_data = fillmissing(data, 'previous'); % 使用前一个观测值插补缺失值```2.3 重复值处理重复值是指数据集中出现两次或多次的相同观测值。

在Matlab中，可以使用unique函数来查找和删除重复值。

以下是一个示例代码，演示如何删除数据集中重复值：```matlabdata = [1, 2, 2, 3, 4];unique_data = unique(data);```3. 数据预处理数据预处理是在数据清洗的基础上，对数据进行转换和规范化，以便更好地适应特定的分析方法或模型。

大连民族学院本科毕业设计（论文）基于MATLAB的指纹识别系统设计摘要生物识别技术已经成为身份识别和网络安全的发展技术之一,其中指纹识别技术是目前公认的安全，准确，方便的身份认证技术之一，使之成为人们研究的热点.本文主要设计一个基于matlab 的指纹识别系统。

首先主要介绍了指纹识别技术研究的背景，意义，及现状。

其次，实现了指纹识别系统，描述了指纹识别系统的基本结构,并且对指纹图像的预处理、特征提取、特征匹配这三个必要的环节的算法进行了详细地研究，在指纹图像预处理阶段，本文使用基于灰度的算法对图像进行了分割，同时，针对二值化后图像中仍存在的噪声，也进行了相应的修整处理，尽可能的为以后指纹特征的提取打好基础，从而成功地实现了对指纹数字图像的处理、特征提取、保存和匹配等功能。

最后，对指纹识别系统进行了仿真,仿真结果表明该系统可以较好的进行识别，准确率达到了95。

1％。

关键词：指纹识别;预处理;二值化；特征提取;特征匹配AbstractBiometric technology has become one of the developing technologies for identity recognition and network security。

And fingerprint identification technology is now recognized as one of the most safe, accurate and convenient authentication technologies, and it is a focus for researchers。

This paper designs a matlab—based fingerprint recognition system. The first introduces the fingerprint recognition technology research background, significance，and the status quo。

如何利用Matlab进行数据预处理数据预处理是数据分析中至关重要的一步，通过对原始数据进行清洗、转换、聚合等处理，可以提高后续分析的准确性和可靠性。

而在众多的数据分析工具中，Matlab是一款非常强大且广泛使用的工具，可以帮助我们进行数据预处理。

本文将介绍如何利用Matlab进行常见的数据预处理操作。

一、数据导入和查看首先，在进行数据预处理之前，我们需要将原始数据导入到Matlab中。

Matlab 支持多种数据格式，如文本文件、Excel文件、数据库等。

我们可以使用`readtable`函数来读取文本文件或Excel文件，使用`sqlread`函数来读取数据库中的数据。

读取数据后，我们可以使用`head`函数或`summary`函数来查看数据的前几行或数据的统计摘要，以便对数据有一个初步的了解。

二、缺失值处理在实际的数据中，经常会出现缺失值的情况。

对于缺失值，我们一般有以下几种处理方式：1.删除缺失值：使用`rmmissing`函数可以删除含有缺失值的行或列。

该函数有两种模式：删除含有缺失值的行或列`rmmissing(data)`；删除所有值都是缺失值的行或列`rmmissing(data,'MinNumMissing',size(data,2))`。

2.插补缺失值：插补缺失值是填充缺失值的一种方法，常见的插补方法有均值插补、中位数插补、回归插补等。

以均值插补为例，可以使用`fillmissing`函数来填充缺失值，语法为`data = fillmissing(data,'mean')`。

三、异常值处理异常值是指与其他样本明显不同的值，对数据分析会产生不利影响。

因此，我们需要对异常值进行处理。

常见的异常值处理方法有：1.删除异常值：可以使用箱线图或3σ法等方法识别异常值，然后使用`outlier`函数来删除异常值，语法为`data = rmoutliers(data)`。

《基于MATLAB的人脸识别算法的研究》篇一一、引言人脸识别技术是近年来计算机视觉领域研究的热点之一，其应用范围广泛，包括安全监控、身份认证、人机交互等。

MATLAB作为一种强大的数学计算软件，为研究人员提供了丰富的工具和函数，使得人脸识别算法的研究和实现变得更加便捷。

本文将介绍基于MATLAB的人脸识别算法的研究，包括算法原理、实现方法、实验结果及分析等方面。

二、人脸识别算法原理人脸识别算法主要基于计算机视觉和模式识别技术，通过对人脸特征进行提取和匹配，实现身份识别。

常见的人脸识别算法包括特征提取、特征匹配等步骤。

其中，特征提取是关键步骤，需要从人脸图像中提取出有效的特征，如纹理、形状、颜色等。

特征匹配则是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对，找出最匹配的人脸。

三、基于MATLAB的人脸识别算法实现1. 预处理在人脸识别算法的实现中，首先需要对人脸图像进行预处理，包括灰度化、归一化、降噪等操作。

这些操作可以有效地提高图像的质量，为后续的特征提取和匹配提供更好的基础。

2. 特征提取特征提取是人脸识别算法的核心步骤之一。

在MATLAB中，可以使用各种算法进行特征提取，如主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。

本文采用PCA 算法进行特征提取，通过降维的方式将高维的人脸图像数据转化为低维的特征向量。

3. 特征匹配特征匹配是将提取出的特征与人脸库中的特征进行比对的过程。

在MATLAB中，可以使用各种相似度度量方法进行特征匹配，如欧氏距离、余弦相似度等。

本文采用欧氏距离作为相似度度量方法，通过计算特征向量之间的欧氏距离来找出最匹配的人脸。

四、实验结果及分析为了验证基于MATLAB的人脸识别算法的有效性，我们进行了多组实验。

实验数据集包括ORL人脸库、Yale人脸库等。

在实验中，我们使用了不同的特征提取和匹配方法，对算法的性能进行了评估。

实验结果表明，基于PCA算法的特征提取方法和欧氏距离相似度度量方法在人脸识别中具有较好的性能。

**指纹预处理流程**一、去噪和平滑在指纹采集过程中，由于各种原因，如手指的湿润度、油渍、疤痕等，可能会导致采集到的指纹图像含有噪声。

这些噪声可能会干扰后续的特征提取和匹配过程。

因此，预处理的第一步是进行去噪和平滑，以消除或减少这些噪声，使指纹图像更加清晰。

常用的去噪和平滑算法包括高斯滤波、中值滤波等。

二、二值化二值化是指将指纹图像从灰度图像转换为黑白图像的过程。

在此过程中，算法将根据设定的阈值将指纹图像中的像素点分为两类：前景（指纹脊线）和背景。

常用的二值化算法有全局阈值法和自适应阈值法。

全局阈值法使用固定的阈值进行二值化，而自适应阈值法则根据图像的局部特征动态调整阈值。

三、细化细化是指将二值化后的指纹脊线进一步处理，使其只保留骨架结构的过程。

在此过程中，算法会遍历指纹图像中的每一个像素点，如果该像素点与相邻的像素点相连（即属于脊线），则将其保留；否则，将其去除。

通过细化处理，可以去除脊线周围的冗余部分，使指纹特征更加突出。

四、特征提取特征提取是指从细化后的指纹图像中提取出具有代表性的特征的过程。

这些特征包括但不限于脊线的方向、频率、分叉点、端点等。

提取的特征将被用于后续的编码和匹配过程。

常用的特征提取算法有基于方向场的特征提取方法和基于图像分割的特征提取方法等。

五、编码和匹配编码是指将提取出的指纹特征转换成可存储或传输的形式的过程。

在这个过程中，指纹特征将被转化为一个二进制字符串，这个字符串即为指纹的编码。

匹配则是指将待验证的指纹编码与已存储的指纹编码进行比对的过程。

常用的匹配算法有基于距离的匹配算法和基于特征点的匹配算法等。

2015年数学建模与仿真课程论文题目：找出你的指纹密码姓名：学院：专业：学号：选课老师：2015年月日摘要人的指纹各不相同，指纹可以用来确定人的身份。

在众多的生物识别技术中，指纹识别是出现最早、应用最广、价格最为低廉的一种生物识别技术。

目前，指纹识别相关的研究一直十分活跃，它集光学传感器技术、电子技术、数字图像处理、模式识别于一体，吸引了大量研究者的注意和参与。

想要更好地利用指纹识别技术，必须在指纹的特征提取上进行优化。

本文针对不同的指纹给出了普遍适用且较为精准的指纹基本特征的表示方法。

在此基础上，利用不同指纹的基本特征的表示结果对不同的指纹进行对比区分，进而实现指纹的匹配。

针对问题一，我们需要对指纹的基本特征进行提取并表示。

首先，我们对指纹图像利用二值化和细化处理进行了图像预处理，修复图像采集中的指纹线条信息的丢失；其次，对处理后的图像进行特征总结提取；最后，利用相邻特征点的特征向量对其进行表示。

为了减少字节数，我们在图像预处理前进行了归一化和均衡化的处理，使得特征信息更为精简。

事实证明，我们的表示方法能由指纹唯一确定。

针对问题二，对每一指纹进行“指纹密码”描述，只需要将问题一中的模型普遍化，推广为一般模型即可，然后通过matlab实现算法过程。

比较不同指纹间的异同及相似程度即对指纹进行匹配，相似程度高的则越匹配，反之则越不匹配。

对指纹进行匹配采用了特征匹配算法，抓住特征点的匹配程度衡量指纹之间的相似性。

针对问题三，首先，我们先对不同特征的指纹进行分类，主要分为五类，包括弓型、螺旋型、斗篷型、左旋、右旋。

其次，通过指纹的密码表示，将具有相同特征的指纹提取出来归为一类，从而实现了对指纹的分类。

关键词：指纹指纹密码指纹匹配指纹匹配二值化细化特征提取目录：摘要 (2)一、问题的背景 (4)二、问题的提出与重述 (4)三、基本假设 (5)四、模型的主要符号变量说明 (5)五、问题的分析 (5)5.1问题一的分析 (5)5.2问题二的分析 (5)5.3问题三的分析 (5)六、问题一的模型建立与求解 (6)6.1刻画描述指纹基本特征的表示方法 (6)6.1.1图像预处理阶段 (6)6.1.1.1切割 (6)6.1.1.2均衡化处理 (7)6.1.1.3归一化处理与二值化处理 (7)6.1.1.4细化并且去除毛刺处理阶段 (9)6.1.2 特征提取阶段 (13)6.2进一步压缩字节数 (14)6.3“指纹密码”的唯一性 (15)七、问题二的模型建立与求解 (15)7.1对每一指纹的“指纹密码表示” (15)7.2比较不同指纹的异同及相似程度 (15)7.2.1指纹数字图像匹配过程 (15)7.2.1.1 中间点定位 (15)7.2.1.2建立特征模板 (15)7.2.1.3定义匹配点 (16)7.2.2指纹数字图像的匹配算法 (16)八、问题三的模型建立与求解 (16)参考文献 (17)附录 (18)一、问题的背景人的指纹各不相同，指纹可以用来确定人的身份，指纹识别技术作为最传统、最成熟的生物识别方式之一，已经在很多领域得以应用。

指纹的特征提取与识别摘要随着社会的发展，计算机技术的进步，人们对身份认证技术提出了更高的要求。

传统的身份认证方法存在的种种弊端让人们将目光投向了生物特征识别这个崭新的领域。

而指纹识别技术凭借其独有的优势在众多生物特征识别技术中脱颖而出，得到了广泛的关注和应用。

现今，自动指纹识别技术已经广泛地应用于公安、海关、银行、网络安全等需要进行身份识别和鉴定的领域。

因此，进行指纹识别技术方面的研究，具有较高的现实意义和理论意义。

本文综合运用图像处理和模式识别的技术，对自动指纹识别系统的若干问题进行了探讨和研究，实现了指纹图像的预处理、特征提取和指纹匹配等算法，并在指纹分割、指纹增强这两个方面进行了改进和创新。

关键词:指纹识别，指纹分割，指纹增强，特征点提取，指纹匹配第1章绪论1.1 指纹识别系统的结构本文主要是对指纹识别系统中图像处理方面的相关算法进行研究，本文的指纹识别系统的基本框架如图1-1所示。

图1-1指纹识别系统的基本结构1.1.1指纹的预处理由于各种原因的影响，指纹取像设备所获得的原始图像是一幅含有较多噪声的灰度图像，预处理的目的就是改善输入指纹图像的质量，增强脊和谷的对比度，将它变成一幅清晰的点线图，以便于进行特征提取。

本文预处理过程主要步骤如下:图1-2指纹预处理的基本结构指纹分割是把指纹的背景区域从图像中分离出去，减少对指纹图像进行处理时的计算量;指纹增强的目的是对输入的噪音较多的灰度图像进行滤波，去除图像中的叉连、断点及模糊不清的部分，得到一幅较清晰的灰度图像;二值化就是把灰度指纹图像变成0-1取值的二值图像，这样就使图像的灰度层次由原来的256级(8-bits)降为2级(1-bits)，从而大大减少了需要存储和处理的数据量。

由于指纹的特征仅包含在纹线的形状结构中，所以为了提高处理速度和识别精度，应该在不破坏图像连通性的情况下去掉多余的信息，也就是进行图像的细化。

细化是指删除指纹纹线的边缘像素，使之只有一个像素宽度。

完整版)基于matlab程序实现人脸识别Based on MATLAB program。

face n is implemented。

1.Face n Process1.1.1 Basic PrincipleXXX carried out based on the YCbCr color space skin color model。

It has been found that the skin color clustering n in the Cb-Cr subplane n of the YCbCr color space will be XXX different from the central n。

Using this method。

image XXX-faces。

1.1.2 FlowchartXXX:1.Read the original image2.Convert the image to the YCbCr color spacee the skin color model to binarize the image and perform morphological processing4.Select the white area in the binary image。

measure the area attributes。

and filter to obtain all rectangular blocks5.Filter specific areas (height-to-width。

een 0.6 and 2.eye features)6.Store the rectangular area of the face7.Filter special areas based on other n and mark the final face area2.Face n Program1) Face and Non-XXXn result = skin(Y,Cb,Cr)SKIN Summary of this n goes hereDetailed n goes herea=25.39;b=14.03;ecx=1.60;ecy=2.41;sita=2.53;cx=109.38;cy=152.02;xishu=[cos(sita) sin(sita);-sin(sita) cos(sita)];If the brightness is greater than 230.the major and minor axes are expanded by 1.1 timesif(Y>230)a=1.1*a;b=1.1*b;endXXXCb=double(Cb);Cr=double(Cr);t=[(Cb-cx);(Cr-cy)];temp=xishu*t;value=(temp(1)-ecx)^2/a^2+(temp(2)-ecy)^2/b^2;If the value is greater than 1.it is not skin color and returns。

MATLAB技术生物特征识别MATLAB技术在生物特征识别中的应用导言：近年来，随着科技的不断进步与创新，生物特征识别技术成为了一种新的热点研究领域。

其中，MATLAB（Matrix Laboratory）作为一种强大的数学计算和数据可视化工具，在生物特征识别中发挥了重要的作用。

本文将从指纹识别、人脸识别和声纹识别等方面，探讨MATLAB技术在生物特征识别中的应用。

一、指纹识别指纹，作为人类独有的生物特征之一，一直以来就被广泛应用于个人身份识别及犯罪侦查等领域。

MATLAB技术在指纹识别中的应用可以确保高精度的特征提取和匹配。

首先，使用MATLAB进行图像处理，通过预处理步骤，如降噪、增强、细化等，将原始指纹图像转化为二进制图像。

然后，利用MATLAB提供的图像处理工具箱，进行特征点提取和匹配操作。

通过计算指纹图像中每个细节点的位置、方向和行列坐标，并利用MATLAB内置的模式识别算法，提取指纹模式，以实现对指纹图像的自动化识别。

二、人脸识别人脸识别技术是一种基于人脸生物特征进行身份验证的方法，广泛应用于安全领域、智能监控系统以及人机交互等各个领域。

MATLAB技术在人脸识别中的应用主要包括图像处理和模式识别两个方面。

首先，通过MATLAB图像处理工具箱中的人脸检测算法，对图像进行预处理，提取出人脸区域。

随后，利用MATLAB的特征提取工具，例如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等算法，将人脸图像中的独特特征进行提取和描述。

最后，通过使用MATLAB内置的模式识别算法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等，进行人脸识别。

三、声纹识别声纹识别技术是一种基于人声谱图的生物特征识别方法，能够将个体的声音特征与录音中的声音进行匹配，实现身份验证。

MATLAB技术在声纹识别中的应用包括声音信号的数字化、特征提取和模式识别等方面。

首先，要通过MATLAB的信号处理工具箱，将声音信号进行分析和预处理，提取出其中的谱特征、共振峰等信息。

计算机科学与技术专业毕业设计选题参考计算机科学与技术专业毕业设计选题参考一、毕业设计选题范围计算机专业毕业设计选题范围包括：计算机应用（相当广泛的领域）、硬件与软件设计、程序设计理论和方法。

具体范围包括：1．数据通信技术与应用2．多媒体技术与应用3．计算机辅助教学软件4．信息管理系统5．数据库研究与应用6．工业控制系统7．网络实用软件8．智能算法研究与应用9．系统软件、工具分析及研究10．程序设计理论及方法11．计算机网络及应用、网络安全12．智能仪器仪表设计13．图像处理技术与应用14．计算机仿真技术与应用15．信息可视化技术与应用16. 17．WWW浏览器软件设计18．路由器的配置仿真19．教学质量自动评估系统的开发20．机房供电欠压过压自动断电系统21．自动应答留言对讲式语音门铃22．基于单片机的智能电度表23．利用Delphi设计人员管理系统数据库24．JA V A网络程序设计25．电脑故障辅助诊断系统26．机房管理系统27．数据采集系统设计28．单片机定时系统29．网络通信程序的简单实现30．公司工资管理系统31．远程信息采集监控系统32．学生成绩管理系统33．基于PCI总线的温度测试系统34．虚拟电子商务系统35．基于USB的图形扫描信息处理系统36．基于CAN的高性能MCU控制解决方案37．基于ISA总线的采样控制卡38．单片机实验系统研究与开发39．Windows环境下集散系统串行通信实验研究40．12位A/D、D/A采集控制显示卡41．基于ACCEES数据库的个人信息管理系统42．科研信息管理系统43．图书信息管理系统44．教学软件中的人工智能方法45．单片机反汇编软件设计46．网络性能的实时监控47．嵌入式实时操作系统设计48．数据、信息可视化方法与实现49．算法实现过程可视化研究50．网络测试系统51．个人网页开发52．学校教务管理系统53．公司人事管理系统54．超声波测距仪的研究与开发55．Internet网上实用软件56．计算机辅助教学管理软件57．智能决策支持系统58．智能考勤系统59．网络性能参数的测量方法及实现60．用＊＊语言实现数据结构的基本算法61．基于VRML的网络虚拟现实环境研究与实现62．＊＊＊学院虚拟校园研究与设计63．万年历生成及农历公64．电子商务网站设计与历转换查询软件的设计实现65．实验室信息管理系统66．基于硬盘的数据恢复可能性研究与实现67．基于JSP的网上图书销售系统68．基于Matlab的＊＊＊模拟（仿真）69．图像的压缩和加密方法与应用70．汇编语言程序调试软件开发71．流媒体通讯技术与应用72．嵌入式GUI系统设计73．面向Agent软件体系结构和设计模式74．基于Windows的媒体播放器设计与实现75．图像处理与识别技术与应用76．数字水印处理技术研究与开发77．视频处理及运动体特征分类技术78．网络安全软件研制79．基于Linux的防火墙设计与实现80．神经网络学习算法仿真软件包的开发81．光盘信息管理系统82．神经网络在聚类分析中的应用研究83神经网络在预测分析中的应用研究84．网络流量工程模拟器的设计与实现85．多路径路由算法的研究与分析86．Linux内核代码分析87．网络管理协议分析88．免疫算法在信息安全领域的研究89．初始参数对BP网络泛化能力的影响研究90．基于GA的BP网络结构优化91．数据挖掘算法及其软件实现92．英文录入测试系统开发93．汉字录入测试系统开发94.用C语言进行简单的动画制作95．指纹识别算法的研究96．多功能虚拟示波器设计97．CCD视觉检测系统设计98．计算机人脸识别算法研究99．车牌号的图像识别100．USB接口技术的开发计算机科学系学生毕业设计备选课题序号题目1 联系实际，制作一个小型企业网站。

☆ 题目应精炼，能恰当概括主要任务；任务应结合科研、教学、实验等实际情况来下达；对主要任务的叙
明确，工作量和难易程度适度，符合本科毕业设计要求；
☆ 每位老师至少出题5个，最多7个；
☆ 11月20日前将此表汇总到各小组组长处，新增老师在对应小组添加自己的信息；
☆ 11月26－12月5日为选题时间，各位指导老师可以根据自己的情况明确几个学生选题的时间段和地点，以便和学生充分沟
务的叙述应语言流畅，任务内容和指标要求间段和地点，以便和学生充分沟通协商完成选题。

php编程
java 或者php编程
vc等方面的界面软件
oid开发经验
出题
联系老师出题
，可联系老师出题
可联系老师出题，可联系老师出题，可联系老师出题
联系老师出题。

Matlab中的数据预处理和特征提取技术在数据分析和机器学习领域中，数据预处理和特征提取是非常重要的步骤。

在Matlab这一强大的工具中，也有一些强大的函数和工具箱可以用来处理和提取数据。

本文将介绍一些常用的数据预处理和特征提取技术，以及如何在Matlab中应用这些技术。

一、数据预处理数据预处理是指对原始数据进行处理，使其适合后续的分析和建模。

这个步骤通常包括数据清洗、特征选择、数据转换等。

1. 数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步。

在现实世界中，数据常常会受到各种噪声和异常值的干扰，因此需要对数据进行清洗以去除这些干扰。

在Matlab中，可以使用isoutlier函数来检测和处理异常值。

该函数可以基于统计学方法或机器学习方法来找出数据中的异常值，并进行处理。

此外，Matlab还提供了一些函数来处理缺失值，例如rmmissing函数和fillmissing函数。

2. 特征选择特征选择是指选择最具有区分性和预测能力的特征，从而降低模型的复杂性和计算成本。

在Matlab中，可以使用featureSelection函数来进行特征选择。

该函数提供了各种常见的特征选择算法，如卡方检验、互信息、最大信息系数等。

此外，还可以使用相关性分析和主成分分析等方法来选择特征。

相关性分析可以通过计算特征与目标变量之间的相关系数来评估特征的重要性。

主成分分析可以将原始特征转换为一组无关的主成分，从而减少特征的维度并保留较多的信息。

3. 数据转换数据转换是指对数据进行变换，以改变其分布或者缩放其值的范围。

在Matlab 中，可以使用normalize函数来对数据进行归一化处理，使其值在指定的范围内。

此外，还可以使用log变换、指数变换等方法对数据进行转换。

这些方法可以改变数据的分布，使其更加符合模型的假设。

二、特征提取特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性和区分度的特征。

在机器学习和模式识别中，特征提取是一个非常重要的步骤，它可以提高模型的准确性和泛化能力。

基于改进ELM的井下指纹定位算法作者：李宏远郑建明来源：《无线互联科技》2024年第01期作者简介：李宏远（1999—），男，硕士研究生；研究方向：智能算法及矿井人员定位。

摘要：针对目前井下定位系统直接测距精度不高的问题，文章提出了一种基于改进极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）的井下人员定位算法。

文章选用基于指纹的位置匹配模型，通过引入莱维飞行策略和模拟退火机制，对秃鹰算法进行改进，采用改进秃鹰优化算法（Improved Bald Eagle Search Optimization Algorithm，IBES）优化ELM模型，旨在提高定位模型的收敛速度和全局搜索能力。

仿真实验结果表明，所提IBES-ELM方法的平均定位误差为0.71 m，定位精度优于BES-ELM和K近邻（K-nearest Neighbor，KNN）及其衍生算法，验证了文章算法具有更好的预测性能和稳定性。

关键词：井下定位；位置指纹；改进秃鹰算法；极限学习机中图分类号：TP391.41 文献标志码：A0 引言在现代社会，定位技术已经被广泛应用于各行各业。

目前，许多高质量的定位软件程序，例如：高德地图、模拟定位等，被广泛地应用于社会的各个方面。

一些复杂的室内环境，如地下矿山、化工厂等，对室内定位的需求显著增加。

目前，主要的定位技术包括基于Wi.Fi ［1］、低功耗蓝牙［2］和射频［3］等，井下指纹定位技术在矿山、地下隧道等井下环境中展现了巨大的应用潜力。

极限学习机模型应用于位置指纹定位，为井下定位提高定位精度提供了新思路。

赵坤等［4］提出一种改进的布谷鸟算法优化ELM算法，解决了观测信号的干扰问题。

霍闪闪等［5］提出一种改进的乌鸦搜索优化算法训练ELM的方法，提高了收敛速度。

张恩辅等［6］引入了模拟退火的思想，成功克服了传统麻雀算法易受局部极值问题的困扰。

上述研究证明了利用优化算法改进神经网络可以实现对复杂环境进行精确、有效的定位。