基于谱图理论的特征匹配方法研究
NMR谱图可以分析化合物结构和成分
NMR谱图可以分析化合物结构和成分NMR谱图是核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance，NMR）技术的应用结果，被广泛用于分析化合物的结构和成分。
通过测量不同核磁共振信号的特征峰位和峰面积，可以推断出化合物的结构和成分信息。
NMR谱图的分析包括四个主要方面：化学位移、耦合常数、峰位和峰面积。
本文将依次介绍每个方面，并说明它们在化合物结构和成分分析中的重要性。
首先是化学位移。
化学位移是NMR谱图中不同核的共振频率相对于参考物质（如二甲基硅烷）的偏移量。
化学位移的数值和出现的峰位可以提供有关化合物的离子环境、官能团和结构的信息。
化学位移是通过与参考物质的相对频率计算得出的，其数值通常以部分百万分之一（ppm）表示。
例如，苯环上的氢原子具有6.5ppm的化学位移。
通过比较化学位移与已知化合物的数据，可以初步确定化合物的结构。
接下来是耦合常数。
耦合常数是指自旋耦合能导致的核共振信号裂分。
核磁共振现象中，相邻核磁共振信号之间存在相互作用，即自旋耦合。
这种自旋耦合导致信号的频率裂分，裂分的距离称为耦合常数。
耦合常数提供了有关化合物中化学键的键长和键角的重要信息。
通过分析耦合常数，可以确定化合物中的碳-碳和碳-氢键的连接关系以及它们之间的空间排布。
此外，峰位和峰面积也是NMR谱图中需要进行分析的重要参数。
峰位反映了化合物中特定核的化学环境、官能团和结构，而峰面积则与该核的等量数量有关。
通过定量分析峰面积，可以推断出不同官能团之间的相对含量，从而判断化合物的结构和成分。
同时，峰位和峰面积的变化也可以用于研究酸碱度、配位体取代和立体化学等反应条件对化合物结构和成分的影响。
在实际的应用中，NMR谱图分析化合物结构和成分还需要借助于现代计算机辅助的结构预测方法。
这些方法利用已知化合物的结构和NMR谱图的信息，通过模拟和匹配的手段，预测未知化合物的结构和成分。
结合实验结果和理论计算，可以更准确地鉴定和确定化合物的结构和成分。
指纹图谱技术与相似系统理论在啤酒风味特征研究中的应用
样 品稳定性 、 整性 、 围波 动性及 可统 计分 析 的 完 范 特点 。指纹 图谱 技术 已经 在 中草药 质量控 制 中得
到广 泛 应用 ， 近些 年 国内 白酒 企业 也 纷 纷 引进 指
纹 图谱 技术 对 白酒 质 量 进行 评 价 ， 在 啤酒 行 业 但
尚未 见 具体 评 价体 系 的报道 。 目前 ， 国内 指纹 图 度 评价 软件 ， 过软件 程序 匹配 ， 经 生成 指纹 图谱 。 。 １
【 词】指 纹 图谱 相 似 系统理 论 啤 酒 风味 特征 气相 色谱 关键 现代 气相 色谱 检测 技术 已逐 渐在 国内大 中型 仍存在一定的缺陷。 啤酒 企业 普 及 ， 已积 累 了相 当数 量 的 啤酒 风 味 并 风 味一 致 性 ， 大家 一 直 在探 讨 的话 题 。色 谱数 是 据是 一个 完整 、 杂的动 态体 系 ， 包 含 了大 量 的 复 它 本 文 建 立 了啤 酒 的特 征 风 味指 纹 图谱 ， 同时 中， 通过 这两 种方 法结合 静 态顶空 气相 色谱 技术 ， 以北京 市 场 上 的各 种 品牌 啤 酒 为 例 ， 重点 探 讨燕 物 质检 测 数据 ， 如何 利 用 这些 数 据来 评 价 啤酒 的 将数学统计分析 中的相 似系统理论应 用到分 析
性 的色 谱 或 光谱 的谱 图或 图像 ， 像人 体 指 纹一 ｓ ｎ２ ０ Ａ， 它 ｉ ０ ４ 国家药典 委员 会 ） Ｓ Ｓ ｔ ｉｉｓ ｏ 、Ｐ ＳＳａ ｓ ｃ 。 ｔｔ
１４ 实验 方法 ．
１ ． 品制 备及 色谱 条件 ， ． １样 ４ 见文 献 】 。 １ ． 纹 图谱 ． ２指 ４ 通过 优化 分离 条件 、 仪器精 密 度实验 、 法重 方 现性 实验 、 品稳定性 实 验 ， 样 为建立 指纹 图谱 做准 备 。Ｈ — Ｃ分析 酒 样 ５ 批 次 ， ＳＧ ０ 导人指 纹 图谱相 似
《无人机低空遥感影像特征匹配算法研究》
《无人机低空遥感影像特征匹配算法研究》一、引言随着无人机技术的快速发展和遥感技术的广泛应用，无人机低空遥感影像在地理信息获取、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
然而，如何有效地从大量的遥感影像中提取有用的信息，成为了一个亟待解决的问题。
其中，影像特征匹配技术是解决这一问题的关键手段之一。
本文将重点研究无人机低空遥感影像特征匹配算法，以期为相关领域的研究和应用提供理论支持和实用方法。
二、无人机低空遥感影像特点无人机低空遥感影像具有高分辨率、大视场、多尺度等特点，这些特点使得影像中包含了丰富的地物信息。
然而，由于拍摄角度、光照条件、地形地貌等因素的影响，影像之间往往存在较大的差异，这给特征匹配带来了挑战。
因此，研究适用于无人机低空遥感影像的特征匹配算法，对于提高影像处理效率和精度具有重要意义。
三、特征匹配算法研究现状目前，特征匹配算法主要包括基于灰度、基于变换域、基于特征点等方法。
其中，基于特征点的方法在无人机低空遥感影像中得到了广泛应用。
这些方法通常先提取影像中的关键点，然后计算关键点之间的相似性以实现匹配。
然而，现有算法在处理复杂场景、大视场影像时仍存在一定的问题，如匹配速度慢、精度不高等。
四、特征匹配算法研究内容针对上述问题，本文提出了一种改进的无人机低空遥感影像特征匹配算法。
该算法主要包括以下步骤：1. 关键点提取：采用尺度不变特征变换（SIFT）算法提取影像中的关键点，并利用K-means聚类方法对关键点进行分类。
2. 描述子生成：针对每个关键点，计算其周围像素的梯度方向直方图（HOG）描述子，以描述关键点的局部特征。
3. 相似性度量：采用欧氏距离或余弦相似度等方法计算关键点之间的相似性，以实现初步匹配。
4. 匹配优化：利用空间位置信息和几何变换模型对初步匹配结果进行优化，以提高匹配精度和速度。
五、实验与分析本文通过大量实验验证了所提算法的有效性。
实验结果表明，该算法在处理复杂场景、大视场无人机低空遥感影像时具有较高的匹配速度和精度。
基于稀疏表示以及图谱理论的故障诊断方法
第42卷第3期2022年6月振动、测试与诊断Vol.42No.3Jun.2022 Journal of Vibration，Measurement&Diagnosis基于稀疏表示以及图谱理论的故障诊断方法∗刘新厂1，林建辉2，陈春俊2，3，孙琦2（1.成都工业学院汽车与交通学院成都，644000）（2.西南交通大学机械工程学院成都，610031）（3.轨道交通运维技术与装备四川省重点试验室成都，610031）摘要针对图傅里叶变换（graph Fourier transform，简称GFT）方法在提取轮对轴承故障特征信号的过程中，将信号中包含的部分噪声成分提取出来，从而对故障诊断结果产生影响这一问题，提出了一种基于稀疏表示以及图谱理论相结合的轮对轴承故障诊断方法。
首先，根据具有局部损伤的滚动轴承振动信号特点构造合适的过完备字典库；其次，采用正交匹配追踪法求解系数实现对振动信号的稀疏表示；最后，通过图傅里叶变换方法将信号中含有的冲击分量集中到图谱域的高阶区域，从而对轮对轴承故障进行诊断。
通过仿真数据以及试验数据处理结果，对提出方法的有效性进行了验证。
关键词轮对轴承；稀疏表示；图傅里叶变换；故障诊断中图分类号TH133引言为了保证列车的正常行驶，需要对轮对轴承故障进行检测与诊断［1‑2］。
文献［3］采用傅里叶变换方法对振动信号进行频谱分析，但实际采集到的振动信号大多为非平稳信号。
文献［4］采用小波变换以及改进的小波变换方法对非平稳信号进行分析，取得了一定成果。
由于小波变换及其改进算法在分析非平稳信号时，太过依赖母小波的选取，故文献［5］提出了经验模态分解（empirical mode decom‑position，简称EMD），该方法在旋转机械故障诊断中取到了很好的结果［6］。
Liu等［7］基于EMD和最小二乘支持向量机（least squares support vector ma‑chines，简称LS‑SVM），实现了对轴承故障的检测。
图像配准的方法
图像配准的方法迄今为止，在国内外的图像处理研究领域，已经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。
总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，也具有各自的特点。
比如计算机视觉中的景物匹配和飞行器定位系统中的地图匹配，依据其完成的主要功能而被称为目标检测与定位，根据其所采用的算法称之为图像相关等等。
图像配准的方式可以概括为相对配准和绝对配准两种：相对配准是指选择多图像中的一张图像作为参考图像，将其它的相关图像与之配准，其坐标系统是任意的。
绝对配准是指先定义一个控制网格，所有的图像相对于这个网格来进行配准，也就是分别完成各分量图像的几何校正来实现坐标系的统一。
本文主要研究大幅面多图像的相对配准，因此如何确定多图像之间的配准函数映射关系是图像配准的关键。
通常通过一个适当的多项式来拟合两图像之间的平移、旋转和仿射变换，由此将图像配准函数映射关系转化为如何确定多项式的系数，最终转化为如何确定配准控制点(RCP)。
目前，根据如何确定RCP的方法和图像配准中利用的图像信息区别可将图像配准方法分为三个主要类别：基于灰度信息法、变换域法和基于特征法[25]，其中基于特征法又可以根据所用的特征属性的不同而细分为若干类别。
以下将根据这一分类原则来讨论目前已经报道的各种图像配准方法和原理。
1基于灰度信息的图像配准方法基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理，而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度。
主要特点是实现简单，但应用范围较窄，不能直接用于校正图像的非线性形变，在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量。
经过几十年的发展，人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法，大致可以分为三类：互相关法(也称模板匹配法)、序贯相似度检测匹配法、交互信息法。
(1)互相关法互相关法是最基本的基于灰度统计的图像配准的方法，通常被用于进行模板匹配和模式识别。
它是一种匹配度量，通过计算模板图像和搜索窗口之间的互相关值，来确定匹配的程度，互相关值最大时的搜索窗口位置决定了模板图像在待配准图像中的位置。
基于谱图理论的特征匹配原理研究
பைடு நூலகம்
２１ ０ ２年 ６月
基 于 谱 图 理论 的特 征 匹配 原理 研 究
于 志鹏 李 晓 明
（ 山西 大 学 数 学 科 学 学 院 ， 山西 太 原 ０ ０ ０ ） ３ ０ ６
（ 要 ］ 图像 匹 配 是 计 算 机 视 觉 的 重 要 研 究 领 域 ， 们 广 泛 应 用 于 工 业 、 业 、 体 识 别 、 摘 它 农 物 遥
第 １ １卷
第 ２期
太 原 师 范 学 院 学 报 （ 自然 科 学 版 ） Ｊ ｕＲ ０ ＮＡＬＯＦＴＡＩ ＵＡＮ Ｎ ＭＡＬ ＵＮＩ Ｅ ＳＴＹ Ｎ ｔｒｌ ｃ ｎｅＥ ｉｏ ） Ｙ ＯＲ Ｖ Ｒ Ｉ （ ａｕａ Ｓｉ ｃ ｄ ｉ ｅ ｔｎ
Ｖｏ． １ Ｎ ． １１ ｏ ２ Ｊｎ ２ １ ｕ． ０２
上讲 ， 任何 在算 法 中用 到 Ｓ ＶＤ、 特征值 分解 的 ， 叫谱 方法． 都 Ｕｍｅｙ ｍａ１ 出的 Ｓ Ｄ分 解方 法 ， 图 的邻 接 ｅａ ｌ提 Ｖ 用
矩 阵表示 具有 相 同节点 和边缘 结构 的两 幅图 ， 用矩 阵 特征 分解 的 方法 来寻 找邻 接 矩 阵之 间的最 佳 置 换矩 采 阵 ， 而实 现 了图之 间 的匹配 ，ｃ ｔ 和 Ｌ ｎ ｕ ｔＨｉｇｎ 『 根 据 两 幅 图像 之 间点 的距 离 构 造 亲近 矩 阵 ， 此 从 Ｓ ｏｔ ｏ ｇ ｅ— ｇ ｉｓ ２ 对
图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法
图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。
一颜色特征（一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。
一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。
由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。
另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。
颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。
（二）常用的特征提取与匹配方法（1）颜色直方图其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。
其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。
最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。
颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。
（2）颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。
颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。
然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。
在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系（3）颜色矩这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。
此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（varian ce）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。
基于ChineseBERT的中文知识图谱问答方法
基于ChineseBERT的中文知识图谱问答方法目录1. 内容概览 (2)1.1 背景介绍 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 文献综述 (4)2. 相关技术介绍 (6)3. 基于ChineseBERT的知识图谱问答方法 (8)3.1 系统架构 (9)3.2 数据预处理 (11)3.2.1 知识图谱数据处理 (12)3.2.2 问答数据处理 (13)3.3 模型训练 (14)3.3.1 特征提取模块 (15)3.3.2 实体识别与关系抽取模块 (16)3.3.3 问答编码与解码模块 (18)3.3.4 训练策略 (20)3.4 问答推理 (21)4. 实验设计及结果分析 (22)4.1 实验数据集 (23)4.2 评估指标 (24)4.3 实验结果与分析 (25)4.4 消融实验 (27)5. 结论与未来展望 (28)1. 内容概览本文探讨了基于ChineseBERT的中文知识图谱问答方法。
随着知识图谱蕴含丰富知识的特性，问答系统在知识检索、信息理解等领域展现出强大的应用潜力。
介绍了ChineseBERT模型及其在中文自然语言处理中的应用优势。
详细阐述了基于ChineseBERT的知识图谱问答方法框架，包括数据预处理、模型训练和问答流程等关键步骤。
通过实验评估，分析了不同参数设置和模型架构对问答性能的影响，并与其他主流問答方法进行了对比。
1.1 背景介绍随着信息技术的快速发展，互联网上的数据呈现出爆炸式增长，人们对于高效获取和处理海量信息的诉求日益强烈。
在这样的背景下，知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，能够很好地组织和呈现知识，受到了广泛的关注和应用。
知识图谱问答系统作为连接用户与知识图谱的桥梁，其性能直接影响着用户的体验与满意度。
深度学习技术尤其是预训练语言模型在自然语言处理领域取得了显著成果。
ChineseBERT作为百度研发的基于大规模中文语料库的预训练模型，对于中文文本的处理与理解有着出色的表现。
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基于谱图理论的特征匹配方法研究
【摘要】：特征匹配是计算机视觉和模式识别中的一个基本问题,是三维重建,图像配准,图像检索,目标识别与分类等很多具体应用中必不可少的重要环节。
作为特征匹配中的一类代表性方法,基于谱图理论的匹配方法的基本思想是将特征匹配问题转化图匹配问题,其中特征之间的关系采用矩阵形式来描述,通过分析这些矩阵的谱特性,从而达到特征匹配的目的。
基于谱图理论的匹配方法,为复杂变形情况下的特征匹配问题提供了一种较好的解决途径,而且计算简单,有效地克服了图匹配中的组合爆炸问题。
本文围绕基于谱图理论的特征匹配方法做了一些相关研究,主要研究内容和研究成果如下：1.对基于谱图理论的特征匹配算法进行了较为系统的探索,在总结以往文献中典型算法的基础上,以数学理论为依据,对典型算法中所用谱方法的原理和本质进行了研究。
2.在对文献中两种经典算法分析的基础上,给出了一种新邻接谱图像特征点匹配算法。
该方法构造的亲和矩阵不仅考虑了同一幅图像内和不同图像之间特征的几何相似性,另外还加入了特征之间的纹理相似性权重因子。
实验结果表明,该方法在图像发生旋转、平移、缩放变换和扭曲的情况下要优于文献中的方法。
3.给出了一种边缘相似性加权方法。
基本思想是,对辨别能力较强的边缘给予更大的权重系数,而对重复比较多,辨别能力较弱的边缘降低权重系数,这样,亲和矩阵的谱特性能更可靠地反应特征之间的匹配关系。
实验结果表明,这种加权方法能有效改善谱匹配方法的性能。
【关键词】：谱图理
论特征匹配亲和矩阵计算机视觉模式识别
【学位授予单位】：山西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP391.41
【目录】：中文摘要8-9ABSTRACT9-11第一章绪论11-151.1研究背景及选题意义11-121.2国内外研究现状12-131.3图像特征匹配13-141.4本文主要内容及结构安排14-15第二章谱图理论相关知识15-242.1谱图理论15-182.2奇异值分解(SVD)18-212.3特征值分解21-222.4Raleigh’sration理论和Perron-Frobenius理论22-24第三章基于一种新邻接谱的图像特征匹配算法24-423.1算法回顾24-293.1.1Scott和Longuet-Higgins算法24-273.1.2Shapiro和Brady算法27-293.2基于一种新邻接谱的图像特征匹配算法29-313.2.1算法描述29-313.2.2算法原理分析313.3实验结果及分析31-413.4本章小结41-42第四章基于谱方法的特征点对匹配算法研究42-594.1算法回顾42-444.1.1Leordeanu和Hebert算法42-444.2基于谱方法的特征点对匹配算法44-484.2.1算法描述45-474.2.2算法原理分析47-484.3实验结果及分析48-574.4本章小结57-59第五章全文总结59-61参考文献61-65攻读学位期间取得的研究成果65-66致谢66-67个人简况及联。