目前支持进行提取的特征包括：
1.max ：最大值 2.min ：最小值 3. mean ：平均值 4.peak ：峰峰值 5.arv ：整流平均值
6.var ：方差 7.std ：标准差 8.kurtosis ：峭度 9.skewness ：偏度 10.rms ：均方根
11.waveformF ：波形因子 12.peakF ：峰值因子 13.impulseF ：脉冲因子
14.clearanceF：裕度因子 15.FC：重心频率 16.MSF：均方频率 17.RMSF：均方根频率
18.VF：频率方差 19.RVF：频率标准差 20.SKMean：谱峭度的均值 21.SKStd：谱峭度的标准差
22.SKSkewness：谱峭度的偏度 23.SKKurtosis：谱峭度的峭度
function fea = genFeatureTF(data,fs,featureNamesCell)
% 时域、频域相关算法的信号特征提取函数
2022-10-08 16:20:13
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使用inception思想改进残差块，进行特征提取的图像超分算法。在Set5测试集上最高可达37.4db
2022-10-04 21:05:42
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本文通过考虑深度在特征提取和泛化中的作用，研究了深度网络的理论优势。主要贡献是四个。首先，在相同的容量成本下 (通过覆盖数量)，我们证明了深网在提取组结构特征方面优于浅网。其次，我们证明了深remu网是提取平滑度特征的最佳工具之一。第三，我们严格证明了特征对深度和反之的适应性，从而得出了在深度网络上实现经验风险最小化的最佳学习率。最后，我们进行了广泛的数值实验，包括玩具模拟和真实数据验证，以显示深度网络在特征提取和泛化方面的出色表现。所有这些结果为深度学习的成功提供了合理的解释，并为使用深度网络提供了坚实的指导。在本文中，我们仅考虑回归问题中的深度选择。为分类制定类似的结论将是有趣且重要的。我们将考虑这个主题，并在以后的研究中报告进展。
2022-09-30 16:05:13
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olpp(正交局部投影人脸特征提取），针对人脸识别的特征提取算法，提出的一种基于流形的非线性特征提取算法。
2022-09-27 11:53:34
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包含yolov7算法预训练模型及yolov7代码下载、训练、测试、评估的代码指令，配置好相关环境可以直接运行。
2022-09-23 12:05:10
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苹果特征提取与伤疤检测，葛亮，郭永豪，在国际市场上，高品质意味着高收入，所以迫切需要进行农产品品质的监测技术的研究，在苹果分类方面，由于很难区分苹果的伤疤和梗
2022-09-17 16:42:50
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主分量分析,用于高维数据降维或提取目标特征。程序精简，效率高.
2022-09-14 18:00:19
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