1、 還用小波包分解并尋找最優(yōu)小波包基進(jìn)行字符的特征提取。

2、 特征提取是往復(fù)泵狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

3、 特征提取是葡萄干等級檢測的基礎(chǔ)，該文在研究極慣性矩計算長短軸方法的基礎(chǔ)上，提出一種利用數(shù)值微分法進(jìn)行長短軸檢測的新方法。

4、 針對無指針式儀表表盤的數(shù)字識別問題，提出一種基于特征提取和粗糙集特征約簡的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字識別方法。

5、 針對感應(yīng)電動機(jī)軸承故障特征提取的不足，提出了瞬時功率小波包分解的方法。

6、 路面不平度識別的關(guān)鍵之一是特征提取.

7、 針對冷軋帶鋼表面缺陷圖像特征提取的特點(diǎn)，提出了基于類距離可分離性判據(jù)的混合特征提取方法。

8、 第二種是運(yùn)用多種正交變換結(jié)合的算法對回波進(jìn)行特征提取工作。

9、 該算法將人臉特征提取與圖像復(fù)合相結(jié)合，無需3維人臉模型重建，自動合成具有源圖像主要五官特征的結(jié)果圖像。

10、 然后對二值化的圖像進(jìn)行特征提取，獲得疵病的數(shù)字化信息和特征向量。

11、 線性判別分析是一種較為普遍的用于特征提取的線性分類方法。

12、 針對無指針式儀表表盤的數(shù)字識別問題，提出了一種基于特征提取和粗糙集特征約簡的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字識別方法。

13、 研究了城鎮(zhèn)與鄉(xiāng)村居民地在tm圖像上的影像特征，并對多個波段影像進(jìn)行了居民地特征提取對比分析。

14、 粗鋁絲超聲引線鍵合；換能器驅(qū)動電流；信號時頻分析；特征提取；質(zhì)量在線監(jiān)測。

15、 然后，系統(tǒng)可以將圖像分成2x3灰階像素的小塊，每個小塊包含一個字符；這是上圖顯示的特征提取步驟。

16、 本文在分析形態(tài)學(xué)算子特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了基于形態(tài)學(xué)變換色差的水域特征提取策略。

17、 應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)字進(jìn)行識別，其圖像的預(yù)處理采用去除雜點(diǎn)方法去除噪聲，使用逐像素特征提取方法進(jìn)行特征向量的提取。

18、 計算機(jī)輔助骨齡測定系統(tǒng)使用數(shù)字圖像處理技術(shù)，通過對圖像的特征提取實(shí)現(xiàn)對骨齡的自動判定.

19、 本文結(jié)合作者參加的八六三項目，對三維環(huán)境下的capp系統(tǒng)研制開發(fā)中的兩個關(guān)鍵技術(shù)：三維零件特征提取和基于遺傳算法的工藝排序進(jìn)行了研究和探討。

20、 對于由全景視覺系統(tǒng)采集到的全景圖像，本文采用對光線不敏感的hsi顏色模型進(jìn)行顏色標(biāo)定，利用游程編碼進(jìn)行圖像分割，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行球、球門、角柱和白線的特征提取。

21、 研究表明，同態(tài)濾波技術(shù)是一種行之有效的齒輪低頻故障特征提取技術(shù)。

22、 本文利用大規(guī)模集成電路一開關(guān)電容濾波器scf作為語音特征提取的基本組件，以微機(jī)為控制中心，設(shè)計了時分復(fù)用動態(tài)語譜分析系統(tǒng)。