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统计特征是电子技术领域中不可或缺的一部分，涵盖了从基础的数据分析到高级的信号处理等多个方面。通过学习和应用统计特征相关知识，工程师们能够更有效地进行故障诊断、性能优化以及系统设计等工作。本页面汇集了3703个精选资源，包括但不限于教程、案例研究和技术文档等，旨在帮助专业人士深入理解如何利用统计方法解决实际问题，提升项目成功率。无论是初学者还是资深专家，都能在这里找到适合自己的学习材料。

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本文提出了一种基于数字图像处 进行检测就显得更加重要。因此有必要寻求 术的表面裂纹检测算法。运用这种算法能精 一种行之有效的检测技术。 确的检测裂纹的位置、长度等特征。将这种 随着计算机技术的高速发展，计算机为 裂纹检测算法运用到裂纹自动检测系统以 许多行业提供了一种强大的工具。它可以...

📅 👤 woshiayin
数字图像 检测 表面 检测算法

现有的代数特征的抽取方法绝大多数采用一维的方法，即首先将图像转换为一维向量，再用主分量分析（PCA）,Fisher线性鉴别分析（LDA）,Fisherfaces式核主分量分析（KPCA）等方法抽取特征，然后用适合的分类器分类。针对一维方法维数过高，计算量大，协方差矩阵常常是奇异矩阵等不足，提出了二维...

📅 👤 tianjinfan
特征

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