开发环境：win10、Qt5.15.2 主要实现低功耗蓝牙BLE的基本功能：设备扫描、设备连接、发现服务、发现特征、特征及描述符的读写等功能； BLE在蓝牙4.0版本以后的产物，该BLE调试助手在win10上测试可用，在win7上不支持；仅Qt5.14以上版本支持BLE开发。

为研究综放开采沿空留巷围岩变形特征,以山西铺龙湾煤业有限公司4102综放工作面为工程背景,从理论层面分析了沿空留巷围岩大变形机理,发现4102综放工作面沿空留巷围岩发生大变形主要原因是基本顶关键块体断裂回转使留巷位置由低值应力区变为高值应力区,在此基础上采用FLAC3D软件对沿空留巷围岩应力分布规律及变形特征进行分析。结果表明:在支护初期巷旁支护体垂直应力为1. 5 MPa,巷道围岩水平位移极小,当基本顶发生断裂后,巷旁支护体垂直应力增加,最大达3. 22 MPa,此时的变形速率也达到最大,随着上覆岩层触矸,巷道围岩垂直应力及两帮变形速率也逐渐稳定。

针对矿物浮选过程中的一类回收率预测问题,提出了一种基于泡沫图像特征提取的预测算法。该算法采用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立预测模型,通过施密特正交化对核矩阵进行简约,利用核偏最小二乘方法(KPLS)进行LSSVM参数辨识,以此构造具有稀疏性的LSSVM,有效地减小了算法的计算复杂度。为检验模型泛化及预测能力,为多个泡沫特征信息引入预测模型,采用泡沫图像特征提取方法提取泡沫颜色、速度、尺寸、承载量及破碎率特征。实验结果表明,该预测算法对浮选回收率具有良好预测效果。

在使用深度学习模型研究遥感影像地物分类问题时,某些地物的遥感影像可用于训练的样本很少。同时,多样化的遥感影像获取方式产生了大量不同空间分辨率的多模态遥感影像。融合这些多模态遥感影像,弥补样本量少导致分类精度低的缺陷,是小样本的遥感影像高精度分类领域中亟待解决的问题。针对上述问题,提出了考虑两种空间分辨率遥感影像相关关系的融合分类方法。首先,使用两个并行的深度学习网络分别提取两种空间分辨率影像的高层特征;其次,将提取到的高层特征通过融合方法进行融合;最后,得到融合后的高层特征作为输入,训练整个融合分类模型。实验表明,不同融合策略的分类精度不同,本文提出的基于高层特征级别的融合策略可以有效提高分类精度。

"多模态特征融合的遥感图像语义分割网络" 本文介绍了一种多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，称为MMFNet。该网络能够融合 IRRG(Infrared、Red、Green)图像和 DSM(Digital Surface Model)图像，提取融合后的特征，并使用残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)和复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块提取跳跃连接的多尺度特征。 MMFNet 网络的架构主要包含以下几个部分： 1. 编码器：使用双输入流的方式同时提取 IRRG 图像的光谱特征和 DSM 图像的高度特征。 2. 解码器：使用残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)提取融合后的特征，并使用密集连接的方式加强特征的传播和复用。 3. 复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块：提取跳跃连接的多尺度特征。 实验结果表明，MMFNet 网络在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS)提供的 Vaihingen 和 Potsdam 数据集上取得了 90.44%和 90.70%的全局精确度，相比较与 DeepLabV3+、OCRNet 等通用分割网络和 CEVO、UFMG_4 等同数据集专用分割网络具有更高的分割精确度。 本文的贡献在于： 1. 提出了多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，能够融合 IRRG 图像和 DSM 图像，提高了遥感图像语义分割的精确度。 2. 引入了残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)和复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块，提高了网络的表达能力和泛化能力。 本文提出了一个多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，能够提高遥感图像语义分割的精确度和泛化能力，有助于国土资源规划、智慧城市等领域的应用。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

1、引言 　　故障特征提取是模拟电路故障诊断的关键，而模拟电路由于故障模型复杂、元件参数的容差、非线性、噪声以及大规模集成化等现象使电路故障信息表现为多特征、高噪声、非线性的数据集，且受到特征信号观测手段、征兆提取方法、状态识别技术、诊断知识完备程度以及诊断经济性的制约，使模拟电路的故障诊断技术滞后于数字电路故障诊断技术而面临巨大的挑战。模拟电路故障诊断本质上等价于模式识别问题，因此研究如何把电路状态的原始特征从高维特征空间压缩到低维特征空间，并提取有效故障特征以提高故障诊断率就成了一个重要的课题。本文将简要介绍部分模拟电路故障诊断中使用的特征提取方法的 原理步骤及其优缺点，为进一步的研究打

"模拟电路故障诊断中的特征提取方法" 模拟电路故障诊断中的特征提取方法是指在模拟电路故障诊断中，通过对电路状态的原始特征进行压缩和变换，以提取有效的故障特征，提高故障诊断率的技术。该技术的关键是如何将电路状态的原始特征从高维特征空间压缩到低维特征空间，并提取有效故障特征。 基于统计理论的特征提取是指使用统计理论来分析和处理电路状态的原始特征，降低特征空间维数，提取有效故障特征。基于统计理论的特征提取方法包括基于可分离性准则、K-L变换、主元分析等方法。主元分析是基于数据样本方差－协方差矩阵的数据特征分析方法，它从特征有效性的角度，通过线性变换，在数据空间中找一组向量尽可能的解释数据的方差，将数据从原来的高维空间映射到一个低维向量空间，降维后保留数据的主要信息，且主分量间彼此独立，从而使数据更易于处理。 基于小波分析的特征提取是指使用小波分析技术来分析和处理电路状态的原始特征，小波分析技术具有时频局部化特性、良好的去噪能力，无需系统模型结构的优势，使之成为分析和处理模拟电路故障信息的有效工具。小波分析技术可以对模拟电路中的软、硬故障进行特征提取，对模拟电路瞬态信号的提取、消除电路噪声和模拟电路特有的元件参数容差具有良好的效果。 在模拟电路故障诊断中，基于统计理论和小波分析技术的特征提取方法可以结合使用，以提高故障诊断率。例如，使用主元分析对电路状态的原始特征进行降维，然后使用小波分析技术对降维后的特征进行进一步的特征提取，从而提高故障诊断率。 此外，基于核函数的特征提取方法也可以用于模拟电路故障诊断中，该方法可以对电路状态的原始特征进行非线性变换，以提取有效故障特征。基于核函数的特征提取方法具有良好的泛化能力和鲁棒性，可以 effectively handle high-dimensional data and nonlinear relationships. 模拟电路故障诊断中的特征提取方法是指使用统计理论、 小波分析技术和核函数等方法对电路状态的原始特征进行压缩和变换，以提取有效故障特征，提高故障诊断率。这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以提高故障诊断率。 资源摘要信息的详细内容如下： 1. 基于统计理论的特征提取 基于统计理论的特征提取方法是指使用统计理论来分析和处理电路状态的原始特征，降低特征空间维数，提取有效故障特征。基于统计理论的特征提取方法包括基于可分离性准则、K-L变换、主元分析等方法。主元分析是基于数据样本方差－协方差矩阵的数据特征分析方法，它从特征有效性的角度，通过线性变换，在数据空间中找一组向量尽可能的解释数据的方差，将数据从原来的高维空间映射到一个低维向量空间，降维后保留数据的主要信息，且主分量间彼此独立，从而使数据更易于处理。 2. 基于小波分析的特征提取 基于小波分析的特征提取方法是指使用小波分析技术来分析和处理电路状态的原始特征，小波分析技术具有时频局部化特性、良好的去噪能力，无需系统模型结构的优势，使之成为分析和处理模拟电路故障信息的有效工具。小波分析技术可以对模拟电路中的软、硬故障进行特征提取，对模拟电路瞬态信号的提取、消除电路噪声和模拟电路特有的元件参数容差具有良好的效果。 3. 基于核函数的特征提取 基于核函数的特征提取方法是指使用核函数来对电路状态的原始特征进行非线性变换，以提取有效故障特征。基于核函数的特征提取方法具有良好的泛化能力和鲁棒性，可以 effectively handle high-dimensional data and nonlinear relationships. 模拟电路故障诊断中的特征提取方法是指使用统计理论、 小波分析技术和核函数等方法对电路状态的原始特征进行压缩和变换，以提取有效故障特征，提高故障诊断率。这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以提高故障诊断率。

基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法，matlab代码，输出为选择的特征序号。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

基于深度学习的果蔬图像分割和特征识别研究__水果图像识别论文毕业设计范文.pdf