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【机器感知与模式识别】基于局部对比度背景估计的红外小目标检测方法
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机器感知与模式识别:基于近红外高光谱图像的苹果轻微损伤检测
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机器感知与模式识别:灰色预测和混沌PSO的红外小目标检测
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《高等数学 1,2》 《经济数学 1,2,3》 《文科数学 1,2》 《线性代数》 《概率论与数理统计 I》 《概率论与数理统计 II》 《数值分析Ⅰ》 《数值分析Ⅱ》 《数值分析Ⅲ(或计算方法)》 《离散数学 I》 《离散数学 II》 《复变函数与积分变换 I》 《复变函数与积分变换 II》 《运筹学》 《运筹学(公选)》 《数学模型》 《数学建模(公选)》 《矢量分析与场论》 《大学物理 I1 ,I2》 《大学物理 II1 ,II2》 《大学物理Ⅲ》 《医学物理学》 《文科物理》 《近代物理(公选)》 《现代工程技术中的物理基础(公选)》 《科学研究方法论(公选)》 《科学技术概论(公选)》 《PASCO 物理探索(公选)》 《数学分析 1,2,3》 《高等代数 1,2》 《空间解析几何》 《常微分方程》 《信息论概论》 《信号与系统 I》 《信号与系统 II》 《数据分析与应用软件》 《信息论与编码理论 I》 《信息论与编码理论 II》 《最优化方法》 《数字信号处理》 《数字图像处理》 《数学专业英语》 《算法分析》 《信息科学导论》 《电路分析》 《数学物理方法》 《电磁场与电磁波》 《应用光学》 《电子设计自动化》 《光度学与色度学基础》 《数字信号处理及应用》 《激光原理及应用》 《信息光学》 《光电子技术基础》 《光电测量技术》 《微波原理与天线》 《现代通信技术》 《红外物理及应用》 《数字语音处理》 《大学物理实验 I1,I2》 《近代物理实验(公选)》 《近代物理基础与实验》 《电子信息专业综合实验》 《数学实验》 《信号与系统课程设计》 《数字信号处理课程设计》 《信息论与编码理论课程设计》 《数字图象处理课程设计》 《计算机技能培训》 《专业实践与训练》 《毕业实习》
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1、熟悉本类药物的分类,掌握其结构特征与分析方法的关系; 2、掌握红外光谱鉴别法及某些官能团的呈色反应,了解其他鉴别方法; 3、掌握本类药物中其他甾体的检查方法,了解其他特殊杂质的检查; 第一节 基本结构与分类: 甾体激素 肾上腺皮质激素 性激素 雄性激素及蛋 白同化激素 孕激素 雌激素 第二节 鉴别试验 第三节 杂质检查 第四节 含量测定
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§9.1 在生活中的应用 衣、食、住、行 §9.2 在安全及军事方面的应用 安全方面的应用, 军事方面的应用 §9.3 在工业方面的应用 光束检测,红外成像检测, 激光检测 §9.4 在农业方面的应用 §9.5 光电探测与诺贝尔科学奖
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第一节 分子转边核磁共振、电磁波谱的一般概念 第二节 紫外光谱 第三节:红外光谱(Infrared Spectroscopy) 第四节:核磁共振谱(1HNMR) 第五节 质谱
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(一) 概述 (二) 红外光谱 (Infrared Spectroscopy,IR)
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§8.1电磁波谱的一般概念 §8.2紫外和可见光吸收光谱 §8.3红外光谱 §8.4核磁共振谱 §8.5质谱
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•导言 •雷达隐身 •红外隐身 •光学隐身 •声隐身 •隐身技术的应用及发展
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