matlab人眼虹膜识别程序调试

pdf函数 function a=pdf_8psk(x,y,SNR) a=1/16/pi*(exp(-((x-sqrt(SNR))).^2/2)+exp(-(x+sqrt(SNR)).^2/2)+exp(-(y-sqrt(SNR)).^2/2)+exp(-(y+sqrt(SNR)).^2/2)+exp(-(x-sqrt(SNR/2)).^2/2-(y-sqrt(SNR/2)).^2/2)... +exp(-(x+sqrt(SNR/2)).^2/2-(y-sqrt(SNR/2)).^2/2)+exp(-(x-sqrt(SNR/2)).^2/2-(y+sqrt(SNR/2)).^2/2)+exp(-(x+sqrt(SNR/2)).^2/2-(y+sqrt(SNR/2)).^2/2))

我们这学期刚学的凌阳61板,语音程序有A2000,S480,S2403种算法,我先给个A2000的,还需要的话发消息给我,一起学习啦!

#include "A2000.h"

#define SPEECH_1 0

#define DAC1 1

#define DAC2 2

#define Ramp_UpDn_Off 0

#define Ramp_UpDn_On 3

#define Manual 0

#define Auto 1

#define Full 1

#define Empty 2

#define Mode 1

//===============================================================================================

// 函数： main()

// 描述：主函数

//===============================================================================================

main()

{

extern long RES_WW_24K_SA,RES_WW_24K_EA //定义语音资源的首末地址标号

long int Addr //定义地址变量

int Ret = 0 //定义获取语音数据变量并初始化

if(Mode == 1) //采用自动方式播放

{

SACM_A2000_Initial(1)//自动方式播放初始化

SACM_A2000_Play(SPEECH_1,DAC1,Ramp_UpDn_On) //定义语音索引号、播放通道、允许音量增/减调节

while(1){

F_ClearWatchdog()

SACM_A2000_ServiceLoop()} //获取语音数据并将其填入解码队列

}

if(Mode == 0)//采用非自动方式播放

{

Addr=RES_WW_24K_SA//送入语音队列的首址

SACM_A2000_Initial(0) //非自动方式播放的初始化

SACM_A2000_InitDecoder(DAC1) //开始对A2000的语音数据以非自动方式解码

while(SACM_A2000_TestQueue()!=Full) //测试并获取语音队列的状态

{

Ret=SP_GetResource(Addr) //从资源文件里获取一个字型语音数据

SACM_A2000_FillQueue(Ret) //获取语音编码数据并填入语音队列等候解码

Addr++

}

while(1)

{

if(SACM_A2000_TestQueue()!=Full)

{

Ret =SP_GetResource(Addr)

SACM_A2000_FillQueue(Ret)

Addr++

}

if(Addr<RES_WW_24K_EA ) //如果该段语音未播完，即未到达末地址时

SACM_A2000_Decoder() //获取资源并进行解码，再通过中断服务子程序送入DAC通道播放

else

SACM_A2000_Stop() //否则，停止播放

F_ClearWatchdog()//清看门狗

}

}

}

这是我写的程序，参照《模式识别》张学工第9章。

a1=imread('a1.jpg')

a2=imread('a2.jpg')

b1=imread('b1.jpg')

b2=imread('b2.jpg')

a1=rgb2gray(a1)

a2=rgb2gray(a2)

b1=rgb2gray(b1)

b2=rgb2gray(b2)

figure,imshow(a1)

figure,imshow(a2)

figure,imshow(b1)

figure,imshow(b2)

a1=double(a1)

a2=double(a2)

b1=double(b1)

b2=double(b2)

a1_lie=a1(:)

a2_lie=a2(:)

b1_lie=b1(:)

b2_lie=b2(:)

c=cat(1,a1_lie',a2_lie',b1_lie',b2_lie')

c_mean=mean(c)

X=[a1_lie-c_mean',a2_lie-c_mean',b1_lie-c_mean',b2_lie-c_mean']

R=X'*X % R是4×4的矩阵

[p,q]=eig(R)

u=diag(q) % u是4×1的列向量

u=flipud(u) % flipud(u)实现矩阵的上下翻转， u是4×1的列向量

v=fliplr(p) % fliplr(p)实现矩阵的左右翻转，v是4×4的矩阵

e=zeros(36000,4)

for m=1:3

e(:,m)=X*v(:,m)./(u(m)^(-0.5)) % 参见《模式识别》P226公式9-18

end

p1=zeros(200,180)

p2=zeros(200,180)

p3=zeros(200,180)

for m=1:36000

p1(m)=e(m)

p2(m)=e(m+36000)

p3(m)=e(m+72000)

end

p1=mat2gray(p1)

p2=mat2gray(p2)

p3=mat2gray(p3)

figure,imshow(p1) % 显示第1特征脸

figure,imshow(p2) % 显示第2特征脸

figure,imshow(p3) % 显示第3特征脸

new=c*e(:,1:3) %分别计算4个训练样本分别在第1、第2、第3、特征脸上的投影

p1=imread('p_test1.jpg')%读入一个测试样本

p1=rgb2gray(p1)

figure,imshow(p1)

p2=double(p1(:))

test=p2'*e(:,1:3)%计算测试样本在3个特征脸上的投影

error=zeros(4,1)

for m=1:4

error(m)=norm((new(m,:)-test))

end

[distence,index]=sort(error) %将列向量error中的数据按从小到大排列

if index(1)==1

result=1

elseif index(1)==2

result=1

elseif index(1)==3

result=2

elseif index(1)==4

result=2

end

result %result为1时表示测试样本属于第1个人，为2时表示测试样本属于第2个人

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