论文研究文本特征提取方案的研究与设计 .pdf

针对桩基缺陷信号特征提取困难的问题，对缺陷信号进行经验模态分解（EMD）并求取信息熵，构建了一种基于信息熵的均值特征向量；针对特征向量元素数较多，不能真实反映信号的特征以及过多的特征影响识别效率的问题

特征提取的基本概念；常见特征提取方法；特征选择的基本概念

我们通常的方法是对图像库中的图片提取响应的特征，如果我们为了提高查询的准确率，通常会提取一些较为复杂的特征

Web文本挖掘中的特征表示与特征提取技术,希望对各位有用~~

给出了一种基于提升小波变换的图像融合方法,并对小波分解的不同频率域,分别采用不同的融合规则。选择低频系数时,是基于边缘的方法,选择高频系数时,把小波系数的方差与绝对值综合起来考虑来决定融合小波系数。实

随机邻域嵌入（stochasticneighborembedding，SNE）算法在欧氏距离基础上定义了邻域概率函数，是一种基于数据间相似度的降维方法。针对欧氏距离在高维数据空间中不能提供较大的相对距

经典的特征点提取算法是从整个图像进行遍历来确定特征点，运算量较大，不能满足实时应用的要求。提出了一种特征点快速稀疏提取算法，该方法首先利用高斯拉普拉斯算子（Laplacian of Gaussian，

经验模态分解（EMD）是用来处理非平稳时变信号的一种信号分析方法，该方法对所分析信号的局部特征信号进行不同时间尺度的分解，从而得到这些局部特征信号的各阶本征模函数（IMF）。提出了一种基于IMF能量谱

针对手势加速度识别中存在数据维度高、计算量大等问题，提出一种基于加速度轨迹图像的手势NMF特征提取与识别方法。通过Wiimote手柄获取手势动作的加速度信号，经过实时有效手势动作分割后，将加速度数据转

基于三维激光测距的特征提取与场景匹配，叶迪，陈杭，移动机器人对三维环境的有效辨识与感知是其自主导航与环境探索的关键。与结构化环境相比，三维非结构化场景的复杂性和不确定性对