模式识别的三大核心问题： •特征数据采集与预处理 •分类识别 •特征选择与提取 分类识别的正确率取决于对象的表示、训练学习和分类识别算法，我们在前面各章的介绍中详细讨论了第二方面的内容。本章介绍的特征提取与选择问题则是对象表示的一个关键问题

针对人耳的生物特征提出了一种人耳的形状特征和结构特征相结合的识别方法．首先提取外耳最长轴,即外耳轮廓边缘点的最长连线．利用外耳长轴把外耳曲线分成两部分,用最小二乘法对这两段曲线分别进行多项式曲线拟合,拟合多项式函数的系数作为外耳特征向量．同时长轴与内耳曲线的交点作为内耳特征点,特征点之间连线的长度与长轴长度的比值作为内耳特征向量．长轴的相对不变性保证了特征向量具有缩放、平移和旋转不变性．实验结果表明此方法在噪声情况下具有较强的鲁棒性．

为了克服经验法推算结构物埋深的缺陷,基于检测对象的雷达反射波形特征,通过提取反射波形上的少量特征点,提出一种估算结构物埋深的新方法,并考虑实际检测中结构物反射波形的畸变,对估算精度进行分析评价.结果表明:对于理想的无畸变检测数据,该方法对结构物埋深、水平位置及电磁波速的估算结果较为精确;当反射波形存在畸变时,该方法对埋深的直接估算结果误差较大,平均误差达到55.202%,但对于电磁波速的估算结果较为精确;对于实测的有畸变检测数据,可通过电磁波速估算结果及测得的目标体双程旅时对埋深进行间接估算,估算精度满足雷达法检测对埋深估算的要求.相比经验法,该方法在估算精度、误差控制方面具有显著优势

用多激光线代替单激光线应用于钢轨表面缺陷在线检测,解决了单激光线模式下由于钢轨跳动造成\伪缺陷\的问题.对相机采集到的多激光线单幅图像进行了中心线提取、差值算法检测、缺陷判别及缺陷图像拼接等处理,实现了缺陷的在线检测,并获得缺陷的完整区域图像.该方法利用多激光线单幅图像光带间的互相关和自相关深度信息提取图像的特征区域进行检测,避免了单激光线模式的深度拼接步骤,从根本上解决了由于钢轨跳动造成的\误检\问题.该方法已经在线应用于钢轨轨底的表面缺陷检测,相对于单激光线检测具有更高的准确率

图像尖锐化处理主要用于增强图像的边缘及灰度跳变 部分。因为图象中边缘及急剧变化部分与高频分量有关, 所以当利用高通滤波器衰减图象信号中的低频分量时就会 相对的强调其高频分量,从而加强了图象中的边缘及急剧 变化部分,达到图象尖锐化的目的。 在对图象进行特征提取之前一般要进行边缘增强,然 后再进行二值化处理以提取图象特征。边缘增强算法处理 的目的是要突出图象的边缘

摘要概述了金、银、铂、钯回收提纯的有关化学反应原理,拟定了从铂钯精矿中回收金、银、铂、钯的工艺流程,采用硫酸化焙烧,酸浸除 贱金属,富集贵金属,再氯化分别提取贵金属,获得了满意的生产指标,金属回收率分别为:Au98.1%,Ag97.2%,Pt93.0%,Pd95.6%。 词铂钯精矿贵金属工艺选择

要:厚膜工艺过程中的金基废料(废浆料、棉球、电路元件)分别进行蒸发、燃 烧和破碎然后集中焙烧焙渣用盐酸洗除可溶性杂质.用王水浸出金、铂、钯·用 Na2SO3优先沉淀金用锌粉共沉铂和钯。铂、钯混粉用硝酸分离钯。王水浸出后的残渣经湿法还原PdO后再用王水提取残余的钯。金、铂、钯分离提纯后.再用于生 产浆料。本工艺适用于含银少的金基废料的回收

概述 1.定义:萃取是利用溶质在不同溶剂中溶解度的不同,使混合物中 的组分得到完全或部分分离的操作过程。 固液萃取:用溶剂萃取(提取)固体中某些成分。 分类 液液萃取:利用溶质在两种互溶性小的溶剂中溶解度不同来 分离液液混合物，属于传质过程

甲状腺激素 1、维持机体正常代谢、促进生长发育所必需 的激素 2、1891年 Murray用绵羊甲状腺提取物治疗粘 液性水肿(myxedema,甲减) 3、甲状腺激素包括 甲状腺素T4 Thyroxine 三碘甲状腺原氨酸T33 triodothyroxine

本章主要介绍绘图辅助命令:查询距离( Distance)、查询面积(Area)、查询质量特征( Mass Properties)、查询点的坐标(ID Point) 、查询列表(List)、查询时间(Time)丶查询状 态(Status)、查询系统变量(Setvar)、边界( Boudary)、面域(Region)、制作幻灯(Mslide )、提取幻灯(Vslide)、自动播放幻灯(Run Script)、拼写(Spell)剪切板(Cut)丶复 制到剪切板(Copy)粘贴(Paste)丶捕捉和栅 格(Snap and Grid)、极轴追踪(Polar Tracking )、对象捕捉(Osnap)、运行捕捉(Snaping) 、正交(Ortho)坐标(Coords)丶取消(Undo )、恢复(Redo)出图/打印(Plot/Print) 输出(Export)等