先生，请您说您已经提取了存储在可变feat中的树类型特征，给了我29*44 ??静态测量的能量、平均值和方差在哪里

迪迪克，你的评论涉及另一个提交，而不是这个！

你指的是小波包特征提取。在提交有一个附加的pdf教程。你的问题的答案是:看看树，分解为7层，并计算出结果树中有多少节点，它们将是1+2+4+8+16+32+64+128=255。

有人，请告诉我我们应该如何设置胜利和胜利者？然后，在README第39-40行：“总= 255个功能
从上面的例子得到的结果是feat的大小是25 x 255”。我就是不明白，它是怎么得到25 x 255的?谢谢

非常感谢你

谢谢你很好

好吧

亲爱的先生，请告诉我一种识别孤立词语的方法。我使用“哦，如此Awesm”代码提取了不同单词的特征。100谢谢那个

博士

我很想知道我们是否有离散的脉冲响应信号。有可能使用你的代码从提到的信号中提取特征吗?

谢谢你，

你的问题的答案就在“你的问题下面”的评论里，请阅读评论。

谢谢博士
如何用图像2D使用它

亲爱的Hamed Abdulaziz＆Prabhakar

谢谢你的询问。我主要在信号特征提取中工作，而不是图像特征提取。我对你的建议可能是：
1-重塑每个图像成矢量，并在每个矢量上应用此代码。
2-或，使用2D小波分解命令（更适合图像）并以同样的方式从每个节点提取您的功能。注意使用2D版本，您将在每个节点上具有一个小图像，您可以使用类似时刻不变的内容来获取每个图像的功能。看这里 （//www.tatmou.com/.au/matlabcentral/fileexchange/33975-the-seven-invariant-moments）

谢谢

亲爱的Rami博士。Khushaba,

如何使用这种方法从图像中提取特征。

我会不耐烦地等待你的回答。

亲爱的Khushaba博士，

如何利用这种方法提取图像的特征

亲爱的Shiddiq Hashuro

我相信您在样本数量（前一个示例中的1024）和特征数量（前面示例中的44个）之间完全困惑。您只有44个功能而不是1276（那是错误的）。

我正在考虑发布一个视频来解释这一点，请关注我的网站(www.rami-khushaba.com）

谢谢
拉米

亲爱的Khushaba博士，

感谢您的答复。它对我有很多帮助。
如果你不介意的话，我还有更多问题。我使用特征提取器的计划是减少维数，但在这个例子中，之前的维数是，比如说，1024，之后，它变成了44x29，也就是1276，它变大了。我想我们应该选择重要的特征，对吗?如果你能给我一个方向，从哪里开始，你会帮助我很多，有什么相关的检查，你认为我可以做?

非常感谢您的宝贵时间。

亲爱的Shiddiq Hashuro

感谢您的查询。目前代码适用于单个维度，即向量。如果您需要在多个维度上运行此代码，则只需使用for循环并为每个维度重复它。我很快将更新代码来解释，因为我也将此问题与小波包代码修复了。

另一方面，您对29x44的功能是正确的。对于10个级别，您应该获得11种功能，因为我们决定提取4种功能，然后我们得到11 x 4 = 44。至于29，由于我们使用重叠的窗口方案，那么总数1024分为32个样本的128个样本的窗口，因为32个样本，总共具有29个窗口，每个样本具有44个特征。

希望有帮助。如果你有进一步的询问，让我知道。

拉米

亲爱的Khushaba博士，
谢谢楼主的分享。
我尝试使用多个列的输入数据，但它给我这个错误的行61% feat(1:winsize, I) = detrend(curwin);%: ??下标赋值维度不匹配。
我怀疑这是因为壮举（1：WINSIZE，i）（由1）的大小和结果的尺寸相同，与Curwin的大小相同（由Number_of_column胜过）..
我可能能够修复这一行，但我不知道下一行，所以我可能需要你的帮助..但是，这可能是我身边的错误，无论如何请评论..

此外，您是否可以解释结果矩阵，输入的输入值（1024,1）％的输入结果维度（29×44）而不是（1到44），这是正常的吗？

谢谢你，你已经帮过我了。