解决灵活的特征提取需求

     一个函数需要完成特征值的计算功能，特征值有多个。

    现在假设这个函数需要计算四个特征值，在计算特征值之前需要一些基本的预处理运算。

function [out]=CalculateFeatures(in)
calculateBase();                 % 公共计算部分
calculateFeaturesA();        % 计算特征值A
calculateFeaturesB();        % 计算特征值B
calculateFeaturesC();        % 计算特征值C
calculateFeaturesD();        % 计算特征值D

    预处理运算就是公共计算部分calculateBase()

    四个子函数分别计算四个特征值。

    现在需求是，需要计算的特征值不确定，可能需要计算单个A，可能需要计算单个B，C，D，也可能是计算这四个特征的任意组合。怎么设计程序呢？

    最简单的办法是直接把所有的特征全都计算，使用的时候要用哪个就提取哪个，但这种方法重复计算量太大。比如，我只需要计算特征A，而为了计算这一个特征，浪费了计算B,C,D三个特征的时间，显然无法忍受。

    所以必须寻求更有效的方式。

calculateBase();                              % 公共计算部分
  paramStrings = ...{'a','b','c','d'};
      for k = 1:1:nargin
            inputStr = lower(varargin...{k});
            switch (inputStr)
             case 'a'   
                   calculateFeaturesA();     % 计算特征A
             case 'b'   
                   calculateFeaturesB();     % 计算特征B

             case 'c'   
                   calculateFeaturesC();     % 计算特征C

             case 'd'   
                   calculateFeaturesD();     % 计算特征D
             else
                    error();
             end
        end

这种方式通过matlab的可变参数实现。

若输入：fun('a','b')则计算特征A与B

若输入：fun('a','b','c')则计算特征A、B与C

可以实现特征的任意组合。

并且计算不同的特征，可以共同使用预处理运算部分。

如果特征数量较少，那么这种方式还是挺灵活且有效的。需要哪个特征，在参数表里加入这个特征的名称，就可以了。

但是，如果需要计算的特征数量过大了，这种方式就不好了。现在灰度-梯度共生矩阵的特征数量是15个，灰度共生矩阵的特征是11个，都采用这种方式的话，记住每个特征的名称，是一件几乎不可能的事件。而且，需要计算的这个特征列表是随时变化的。也就是说，调用计算特征值的函数时，其参数列表是动态变化，在程序执行过程中是动态构建的。似乎还有些困难性。

现在考虑的方式是，建立一个标志数组，类型为logic。数组的每一个元素对应一个特征值。数组元素对应的值为true表示计算该特征值，为false表示不计算。

比如（假设四个特征）：（位置号与特征编号一一对应）

1101 表示计算第1，2，4个特征

0010 表示计算第3个特征

仍然可以实现特征的任意组合。

并且，这种方式非常适合程序的动态构建。

需要计算哪几个特征，将其赋值为true，然后将数组传入计算函数就可以了。

但也有一个非常明显的缺点，就是可读性不好。