1.梯度计算 2.梯度方向量化 3.梯度直方图统计 4.块归一化处理 4.程序数据流

摘要源领域和目标领域特征空间的不一致导致迁移学习准确率下降为此提出一种基于的 不 同领 域 特 征 对 齐 算 法 只 选 取 形 容 词 副 词 名 词 动

为了实现肺部病症信号的匹配识别，采用改进型自适应噪声的完全集合经验模态分解（ICEEMDAN）和多层感知机（MLP）相结合的肺音信号特征识别方法。采集肺音信号预处理后经过ICEEMDAN分解得到IMF分量并构造多维特征向量，输入多层感知机（MLP）对正常肺音、哮鸣音、干罗音和中湿罗音信号学习。测试结果表明，该分类方法比极限学习机（ELM）与BP神经网络匹配精准率更高，达到91.67%。

输电线处于自然环境中，背景通常为植被和田野，而配电线布设于城镇街道，建筑纹理、屋檐屋顶和其他线路等都会对配电线检测造成极大影响，常用的输电线检测方法无法有效去除这些环境干扰。文中提出了一种改进的分段灰度变换增强方法，先消除干扰，再通过自适应阈值的Canny算子结合形态学处理方法，进一步加强配电线特征。最后提出了基于区域筛选的Hough变换，在提取得到的配电线区域中确定配电线目标。实验结果表明，提出方法能够在复杂干扰环境下实现配电线检测，并且提高了精度和效率。

本文介绍了颜色特征常用的特征提取与匹配方法

认知无线电技术通过次级用户动态接入空闲频谱来提高空闲频谱资源的利用效率，是认知无线电的重要环节。在低信噪比环境下，如何快速精确地进行频谱感知是频谱感知面临的重大挑战。提出了一种基于小波降噪的压缩感知—循环平稳特征检测器来实现低信噪比环境下的频谱检测。采用压缩感知技术提高了频谱感知的效率，并进一步利用小波变换技术降低了压缩感知过程中引入的压缩噪声，提高了低信噪比环境下的频谱感知准确度。仿真结果证明，提出的基于小波降噪的压缩感知技术能够实现低信噪比环境下的频谱空洞检测。

对海雷达目标识别中全极化 HRRP 的特征提取与选择

地理遥感-EasyFeature汉达瑞智能人机交互式遥感影像快速特征解译提取处理软件主要功能介绍.doc

利用2011年黄河调水调沙期间测量的45组表面光谱和悬浮物浓度数据,分析了黄河口海域不同悬浮物浓度水体的光谱特征.采用Rrs (709 )/ Rrs (443 )和Rrs (709 )/ Rrs (560 )的波段组合形式,由实测数据建立了针对MERI S的悬浮物浓度反演模型.基于独立数据的模型精度检验结果表明,模型反演结果的相关系数为0.87,平均相对误差为28 .3 % .

Nodejs-Vue-Postgresql示例项目 这是一个示例项目，其特征是在同一项目中使用nodejs，vuejs和postgresql 要求 Nodejs / npm / pm2 PostgreSQL 如果您正在运行任何ubuntu变体，则可以运行此程序以快速开始 echo " Installing Nodejs " sudo apt-get install nodejs -y sudo ln -s " $( which nodejs ) " /usr/bin/node sudo apt-get install npm -y echo " Upgrade nodejs " sudo npm install n -g sudo n stable echo " Installing Postgres " sudo apt-get install postgresql postgres