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文档格式:PDF 文档大小:606.68KB 文档页数:6
经过岩土体介质反射回的地质雷达波特征携带了所穿透的岩土体内部的相关信息,其中地质雷达波频谱主频值可以作为判断岩土体结构特征的一个定量指标.以围岩为石英砂岩的公路隧道工程为依托,采用MALA地质雷达配100 MHz屏蔽天线,对隧道掌子面前方的石英砂岩体进行超前地质探测试验,分析典型的Ⅴ级、Ⅳ级和Ⅲ级石英砂岩围岩的雷达波形图图像特征和雷达波在岩体介质中传播的傅里叶频谱特征.通过分析现场试验数据,得出岩体介质的雷达波主频值因自身结构特征和周边环境变化而在一定的敏感频率区间内的规律.对比分析研究结果与工程开挖实际,表明通过分析超前地质探测获得的雷达波傅里叶频谱主频值特征来反演识别围岩结构特征是切实可行的
文档格式:PDF 文档大小:315.87KB 文档页数:5
介绍了一种基于系统特征数据的控制器设计算法.该算法仅根据被控对象的输入、输出采样数据,按照卷积定理计算出被控对象的单位脉冲响应作为系统的特征数据;在控制量约束条件下,根据特征数据以最速响应为控制目标规划出输出参考数据和最速控制律;然后根据控制目标和最速控制律的要求计算出理想控制器的特征数据;最后,根据控制器的特征数据辨识出线性控制器参数.仿真结果表明,控制结果具有最速参考控制的特征
文档格式:PDF 文档大小:447.46KB 文档页数:7
作为图像局部特征区域的有效描述方法,局部二值模式是目前对二维图像最有效的纹理分析特征之一.本文提出了基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法.该识别算法首先提取训练人耳图像的局部二值模式特征描述子作为稀疏表示的字典,然后将测试样本的局部二值模式特征描述子表示为字典中所有局部二值模式原子的稀疏线性组合,最后通过求解稀疏表示模型得到稀疏编码系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别.在UND-J2人耳库和USTB人耳库上的实验结果表明,基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法对人耳图像光照变化、姿态变化以及人耳遮挡具有更好的鲁棒性,实现了更高的识别率
文档格式:DOC 文档大小:266.5KB 文档页数:6
对应特征值礼=-1只有1个线性无关的特征向量,而特征方程的基础解系为5,全体特征向量为x=k1l1(k1≠0)例9设方阵A的特征值A1≠2,对应的特征向量分别为x1,x2,证明: (1)x1-x2不是A的特征向量;
文档格式:DOC 文档大小:21KB 文档页数:1
若一物体可用颜色和大小表示,我们称颜色和大小为特征基,构成此物体特征描述空间。 大小和颜色是互不相干的2种描述,我们称其为正交。同时若这些基的能够完全表示 所有物体,我们称其为完备特征基。若特征基完备且正交,人们就可以在特定特征上对比事物 而不受其他特征上的信息干扰,但由于人们的认知形成过程,特征基并非完全正交
文档格式:PDF 文档大小:1.54MB 文档页数:10
针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题,从血管形状拓扑关系利用的角度出发,探索多任务卷积神经网络设计,提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线,能够最大限度地保留血管拓扑结构特征;自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重,有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合,加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图,骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比,该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名,在DRIVE,STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%,85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好,并且,基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性
文档格式:PPT 文档大小:7.29MB 文档页数:108
第一节 艺术分类的依据 • 一、艺术分类理论的发展 • 二、艺术分类的基本原则 第二节 造型艺术的审美特征 • 一、造型艺术的审美特征 • 二、造型艺术的主要种类 第三节 表演艺术的审美特征 • 一、表演艺术的审美特征 • 二、表演艺术的种类 第四节 影视艺术的审美特征 • 一、作为一门年轻艺术的影视艺术 • 二、影视艺术的审美特征 第五节 语言艺术 语言艺术即文学。文学是通过语言塑造形象来反映社会生活的一种艺术,其本质是一种审美意识形态
文档格式:PDF 文档大小:1.77MB 文档页数:92
特征之基本概念 Pro/E 为一个以特征(Feature)为主的实体模型系统 → 每一零件皆由一连串的特征所组成 每一特征改变零件的外形并加入某些设计信息至模型 在设计过程中我们可随时更改特征的形状及其所含之设计信息
文档格式:PPT 文档大小:657.5KB 文档页数:29
1. 理解方阵的特征值和特征向量的概念及性质; 2. 会求方阵的特征值和特征向量
文档格式:PPT 文档大小:712KB 文档页数:34
用来刻画随机变量的特征的量,叫做随机变量的数 字特征。这些数字特征虽不能完整地描述随机变量的统 计规律,但刻画了随机变量在某些方面的重要特征。 随机变量的常用的几个数字特征为:数学期望、方 差、标准差、协方差、相关系数、矩和协方差矩阵
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