算法库
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INFace v2.0人脸识别光照归一化算法工具箱
该工具箱是专门为人脸识别领域的研究人员和开发人员设计的MATLAB函数与脚本集合，其核心目标是提供一套全面的光照归一化技术方案，以增强人脸识别系统在极端或多变光照环境下的鲁棒性。在实际的人脸识别场景中，光照变化往往比身份差异产生更大的图像变化，该工具箱通过多种算法手段来抵消这种负面影响。其实现的功能包括但不限于：基于空域的方法如伽马校正、增加对比度的直方图均衡化；基于物理模型的方法如Retinex理论，包括单尺度和多尺度Retinex；基于频域的方法如离散余弦变换（DCT）的光照归一化；以及各种先进的滤波 -
数值积分算例与连续系统离散化仿真系统
该项目致力于实现一套完整的常微分方程数值求解程序库及系统建模工具。主要涵盖四大核心子项。第一部分为基础解法，编写了欧拉前差公式（显式）、欧拉后差公式（隐式）以及具有二阶截断误差的梯形公式，用以模拟基础的迭代过程。第二部分为高精度算法，开发了二阶及三阶龙格库塔法（Runge-Kutta）的通用程序，通过计算中间节点的导数加权平均来提升解的精度。第三部分实现了汉明（Hamming）积分法，这是一种典型的线性多步预测-校正法，常用于需要高稳定性的数值积分场景。第四部分针对控制工程需求，编写了基于状态转移法的连续 -
时频分析信号处理工具箱
本工具箱旨在为科研人员和工程技术人员提供一套完整的非平稳信号处理方案。通过集成多种先进的时频分析算法，不仅能够克服傅里叶变换在处理非平稳信号时由于缺乏时间定位信息的局限性，还能在时域和频域上同时展现信号的局部特征。 工具箱实现了包括短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）、Wigner-Ville分布（WVD）及其改进版本（如伪Wigner-Ville分布、平滑伪Wigner-Ville分布）等经典算法。此外，还包含了针对高分辨率需求的重排算子（Reassignment Method）和同步挤压变换（Synchrosqueezing Transform），能够显著抑制时频聚集性不足产生的交叉干扰项。 应用场景广泛，涵盖了语音信号处理、地震资料解释、生物医学工程（如心电、脑电信号分析）、机械设备故障诊断以及通信信号检测等领域。用户可以利用工具箱内置的可视化函数，直观地观察信号瞬时频率的变化趋势及其能量分布情况，从而为信号的特征提取和模式识别提供坚实的数据支持。
