基于ITD与排列熵的齿轮故障特征提取方法研究

图像处理和计算机视觉是当前热门的研究课题，本书关注于特征提取和图像处理技术。

上一章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直接。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章，我们介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序列化，更是机器学习的基

图像特征提取与分割，包含字符、图书标签、招牌、车牌等

图像特征及特征提取的基本概念。 常见的图像特征提取与描述方法，如颜色特征、纹理特征和几何形状特征提取与描述方法。 原始特征的数量很大，或者说原始样本处于一个高维空间中，通过映射或变换的方法可以将高维空

本程序是基于vc6.0的MFC界面，运用opencv库，实现了surf提取特征点及匹配，匹配效果极好，调试通过，可以直接运行

Subband Feature Extraction and Selection Method Based on Wavelet Analysis

从泄漏声信号产生机理出发,分析了泄漏声信号具有不可重复特征的机理;由于相关函数具有分析时间序列相干结构的能力,且近似熵从统计角度区别时间过程的复杂性,提出将信号相关长度后的自相关函数序列作为特征提取对

视频镜头分割和关键帧提取是基于内容的视频检索的核心问题。提出了一种改进的关键帧提取算法，其为 视频检索奠定了基础，镜头分割部分采用改进直方图方法及基于像素方法的综合方法。首先，通过结合直方图交集及 非

基于OPENCV的SIFT特征提取与匹配算法,经过调试好用的。

本文主要讲了一下关于模拟电路故障诊断中的特征提取方法,希望对你的学习有所帮助。