特征法造句

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第一级，使用传统的外围特征法和投影变换系数法将待选字进行粗分。
在此基础上，用扩展边缘特征法，克服轮廓变形对边缘匹配的影响，提高精度。
采用“变分辨率模板匹配算法”和“字符结构特征法”进行字符识别。
本论文分别对其中的语音增强法和基于丢特征法的条件概率联合模型方法进行了研究。
目前的抗噪声技术主要分为四类:语音增强法、提取抗噪语音特征法、噪声补偿法、丢特征法。
该模型的独特之处在于：基于有限元特征法得到的奇异性场数值特征解建立了一种新型界面端奇异单元。
针对田间杂草识别的多光谱特征法具有实时性强的优点，在理论分析和方法比较的基础上，对666 1176nm范围内的小麦和几种杂草的光谱特性进行了研究。
同样，先对目前常用的字符识别算法(模板匹配法、字符特征法、人工神经网络)进行分析，然后提出组合识别法字符识别思想。
进行了新方法、原贝叶斯高分辨方位估计方法与多重信号特征法( music )和极大似然估计法( mle )的性能比较研究，揭示了新方法的优越性。
空间谱估计的算法大致分两大类:一是基于极大似然估计和最大后验概率估计统计理论的算法,包括:极大似然估计法( ml ) 、最大熵法等;另一类是基于对协方差矩阵进行子空间分解或投影的算法,包括:矢量特征法、多重信号分类法( music ) 、投影矩阵法等。其中, music法是一种经典的空间谱估计主流算法,具有超强的分辨性能,但它无法实现对相干信号进行测向分辨。
用特征法造句挺难的，這是一个万能造句的方法