【信号识别】识别半监督粗糙模糊拉普拉斯特征图（Matlab实现）-优快云博客

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

识别半监督粗糙模糊拉普拉斯特征图是一种用于图像处理和模式识别的技术。这项技术结合了半监督学习和特征提取的方法，旨在从数据中提取有用的特征，并用于目标识别和分类任务。该方法首先利用半监督学习的思想，从具有标签和未标签的数据集中学习特征表示。通过使用少量带有标签的数据和大量未标签数据，算法可以更好地捕获数据的内在结构和特征。这种半监督学习的策略有助于提高模型的泛化能力和性能。接下来，采用粗糙模糊拉普拉斯特征图的方法对数据进行特征提取。这种方法利用图像的局部结构信息和相邻像素之间的关系，将图像表示为具有高维度特征空间的图结构。通过模糊化和拉普拉斯矩阵的计算，可以有效地捕获图像的局部特征和全局结构，从而实现对图像的有效表示。识别半监督粗糙模糊拉普拉斯特征图是一种结合了半监督学习、特征提取和图像处理技术的方法，具有较强的数据表征能力和泛化性能，适用于图像识别、目标检测和分类等应用领域。

📚2 运行结果

主函数部分代码：

clc
clear all
close all
ts = 0.001;
Fs = 1/ts;
t = 0:ts:1;
L = length(t);
f0 = 100;
fm = 5;
A = 1;
% 原始信号
y = A*(1+cos(2*pi*fm*t)+cos(2*pi*2*fm*t)+cos(2*pi*3*fm*t)+cos(2*pi*4*fm*t)+cos(2*pi*5*fm*t)).*sin(2*pi*f0*t);
figure
plot(t, y)
% 频谱
NFFT = 2^nextpow2(L);
Y = fft(y,NFFT)/L;
f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1);
figure
plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1)))
% 倒频谱
c = rceps(y);
figure