若干图类的谱特征问题研究
基于语谱图部分特征的汉语辅音分类方法研究
基于语谱图部分特征的汉语辅音分类方法研究近年来，随着计算机科学的发展和汉语发音实验的深入，汉语辅音分类方法研究得到了长足的发展。
本文以基于语谱图部分特征的汉语辅音分类方法研究为研究对象，探讨了基于语谱图的汉语辅音分类方法，为进一步深入探索汉语辅音分类方法提供了重要的实践参考。
首先，对语谱图的研究作了简要介绍。
语谱图是一种声学图，可用于可视化音频信号的频谱和时间变化，反映语音的识别特征。
它可以显示个体语音的语音特征以及动态变化，以便于语音分析。
本文简要介绍了语谱图的历史渊源及其分析原理，进而介绍了如何利用语谱图分析汉语辅音。
其次，本文探讨了基于语谱图的汉语辅音分类方法。
根据语谱图特征，可以提取出汉语辅音的部分变化特征，如音频持续时间、频谱范围、能量比特、共振峰，从而形成汉语辅音的统计分类特征。
在此基础上，本文提出了一种基于语谱图的汉语辅音分类方法，该方法将以上特征纳入一致范式，将汉语辅音分为共振类和非共振类，从而形成汉语辅音的分类模型。
此外，本文还探讨了基于语谱图特征的实验验证。
根据以上分类方法，本文在汉语语料库中抽取了50个汉语辅音，并利用相应的语谱图分析方法进行语谱图分析，然后进行分类实验。
实验结果表明，基于语谱图特征的汉语辅音分类方法有效，准确率达到96%。
综上所述，基于语谱图部分特征的汉语辅音分类方法可有效提取汉语辅音的特征，从而为进一步探索汉语辅音分类方法提供了重要的实践参考，但是这一方法仍然有一定的局限性，比如无法充分反映语音的非频率特征等。
因此，未来需要在此基础上进一步拓展，设计出一种新的辅音分类方法，更好地反映汉语辅音的特征。
本文以基于语谱图部分特征的汉语辅音分类方法研究为研究对象，旨在探讨基于语谱图的汉语辅音分类方法，为进一步深入探索汉语辅音分类方法提供重要的实践参考。
以上研究结果表明，基于语谱图特征的汉语辅音分类方法比较有效，但也存在一定的局限性。
未来，将继续从实验数据采集、多维分析、特征提取、分类方法等方面进行深入研究，力求探索出更完善的汉语辅音分类方法。
XRD常见疑问及解答
[一般问题]做XRD有什么用途啊，能看出其纯度?还是能看出其中含有某种官能团？X射线照射到物质上将产生散射。
晶态物质对X射线产生的相干散射表现为衍射现象，即入射光束出射时光束没有被发散但方向被改变了而其波长保持不变的现象，这是晶态物质特有的现象。
绝大多数固态物质都是晶态或微晶态或准晶态物质，都能产生X射线衍射。
晶体微观结构的特征是具有周期性的长程的有序结构。
晶体的X射线衍射图是晶体微观结构立体场景的一种物理变换，包含了晶体结构的全部信息。
用少量固体粉末或小块样品便可得到其X射线衍射图。
XRD（X射线衍射）是目前研究晶体结构(如原子或离子及其基团的种类和位置分布，晶胞形状和大小等)最有力的方法。
XRD特别适用于晶态物质的物相分析。
晶态物质组成元素或基团如不相同或其结构有差异，它们的衍射谱图在衍射峰数目、角度位置、相对强度次序以至衍射峰的形状上就显现出差异。
因此，通过样品的X射线衍射图与已知的晶态物质的X射线衍射谱图的对比分析便可以完成样品物相组成和结构的定性鉴定；通过对样品衍射强度数据的分析计算，可以完成样品物相组成的定量分析；XRD还可以测定材料中晶粒的大小或其排布取向（材料的织构）...等等，应用面十分普遍、广泛。
目前XRD主要适用于无机物，对于有机物应用较少。
关于XRD的应用，在[技术资料]栏目下有介绍更详细的文章，不妨再深入看看。
如何由XRD图谱确定所做的样品是准晶结构？XRD图谱中非晶、准晶和晶体的结构怎么严格区分？三者并无严格明晰的分界。
在衍射仪获得的XRD图谱上，如果样品是较好的"晶态"物质，图谱的特征是有若干或许多个一般是彼此独立的很窄的"尖峰"（其半高度处的2θ宽度在0.1°~0.2°左右，这一宽度可以视为由实验条件决定的晶体衍射峰的"最小宽度"）。
如果这些"峰"明显地变宽，则可以判定样品中的晶体的颗粒尺寸将小于300nm，可以称之为"微晶"。
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2022最新数学方向毕业论文题目学好数理化，走遍天下都不怕。
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多尺度理论及图像特征
1.1.4 边缘特征
? 常见的边缘类型：
– 阶跃不连续：
即图像强度在不连续处的两 边的像素灰度值有着显著的 差异；
理论曲线 实际曲线
– 线条不连续 :
即图像强度突然从一个值变
化到另一个值，保持一较小 行程后又回到原来的值。
(a)阶跃函数
(b) 线条函数
两种常见边缘一阶导数和二阶导数示意图
1.5 纹理特征
– 全局特征、基于 像素点的特征
– 描述图像或图像区域所对应的景物的表面性质 – 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 – 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
1.1.1 颜色特征
? 颜色特征表达：
– 颜色直方图、颜色集、颜色矩、颜色聚合向量、颜色相关图
? 缺点：
– 目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型； – 如果目标有变形时，检索结果往往不太可靠； – 许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计
算时间和存储量有较高的要求； – 许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致，
或者说，特征空间的相似性与人视觉系统感受到的相似性有差别。 – 从 2-D 图像中表现的 3-D 物体实际上只是物体在空间某一平面的
– 尺度转换定义为：将一幅影像从一个空间或光谱尺度 转换到另一个空间或光谱尺度的过程。
1.1 尺度转换分类
? 分类 ： （按不同的转换方向） (周觅[4],
彭晓鹃 ） [5]
– 尺度扩展（聚合）：从小尺度影像转换到大尺度影像的过程，
也就是将高分辨率影像转换为低分辨率影像的过程。
? 常见转换方法：基于统计和基于机理
非线性混合光谱模型与植被高光谱遥感分类若干问题分析
山东科技大学硕士学位论文摘要Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＵＳｉｎｇｈｙｐｅｒｓｐｅｃｔｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｓ，Ｍｉｘｅｄｐｉｘｅｌ，ＮｏｎｌｉｎｅａｒｍｉｘｉｎｇｓｐｅｃｔｒａｌｍｏｄｅｌＳＤｅｃｔｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓ声明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外．全部是本人在导师指导下的研究成果。
该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。
硕士生签名：日期：ＡＦＦＩＲＭＡＴＩｏＮ≯习彳火秀沁嗽。
０６Ｉｄｅｃｌａｒｅｔｈａｔｔｈｉｓｄｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎ，ｓｕｂｍｉｔｔｅｄｉｎｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｆｏｒｔｈｅａｗａｒｄｏｆｍａｓｔｅｒｏｆＰｈｉｌｏｓｏｐｈｙｉｎＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｉｓｗｈｏｌｌｙｍｙｏｗｎｗｏｒｋｕｎｌｅｓｓｒｅｆｅｒｅｎｃｅｄｏｆａｃｋｎｏｗｌｅｄｇｅ．Ｔｈｅｄｏｃｕｍｅｎｔｈａｓｎｏｔｂｅｅｎｓｕｂｍｉｔｔｅｄｆｏｒｑｕａｌｉｆｉｃａｔｉｏｎａｔａｎｙｏｔｈｅｒａｃａｄｅｍｉｃｉｎｓｔｉｔｕｔｅ．Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ：７易＆双噌Ｄａｔｅ：卿仍山东科技大学硕士学位论文绪论１绪论高光谱遥感技术自从诞生以来，就以其高光谱分辨率的特点受到国外国内的广泛关注。
在地质、植被生态、土壤，以及城市应用等方面的研究中取得了引人注目的成果，已经成为当前遥感的一个重要发展方向。
其中，植被高光谱遥感分类方法应用问题、训练样本的选择问题以及混合像元的分解问题也引起了人们的广泛关注，并且已经取得了长足的发展。
１．１课题的来源及意义本课题的研究来源于我的导师陶华学教授的国家自然科学基金项目“广义非线性动态最小二乘法理论及其在地学领域中的应用研究”。
随着计算机技术的飞速发展，许多学科的研究方向都在向非线性领域扩展；强大的计算机处理能力使得在短时间内完成复杂的非线性计算成为可能。
手把手教你红外光谱谱图解析
手把手教你红外光谱谱图解析一、红外光谱的原理[1]1. 原理样品受到频率连续变化的红外光照射时，分子吸收其中一些频率的辐射，分子振动或转动引起偶极矩的净变化，是振-转能级从基态跃迁到激发态，相应于这些区域的透射光强减弱，透过率T%对波数或波长的曲线，即为红外光谱。
辐射→分子振动能级跃迁→红外光谱→官能团→分子结构2.红外光谱特点红外吸收只有振-转跃迁，能量低；除单原子分子及单核分子外，几乎所有有机物均有红外吸收；特征性强，可定性分析，红外光谱的波数位置、波峰数目及强度可以确定分子结构；定量分析；固、液、气态样均可，用量少，不破坏样品；分析速度快；与色谱联用定性功能强大。
3.分子中振动能级的基本振动形式红外光谱中存在两类基本振动形式：伸缩振动和弯曲振动。
图一伸缩振动图二弯曲振动二、解析红外光谱图1.振动自由度振动自由度是分子独立的振动数目。
N个原子组成分子，每个原子在空间上具有三个自由度，分子振动自由度F=3N-6(非线性分子)；F=3N-5(线性分子)。
为什么计算振动自由度很重要，因为它反映了吸收峰的数量，谱带简并或发生红外非活性振动使吸收峰的数量会少于振动自由度。
U=0→无双键或环状结构U=1→一个双键或一个环状结构U=2→两个双键，两个换，双键+环，一个三键U=4→分子中可能含有苯环U=5→分子中可能含一个苯环+一个双键2.红外光谱峰的类型基频峰：分子吸收一定频率红外线，振动能级从基态跃迁至第一振动激发态产生的吸收峰，基频峰的峰位等于分子或者基团的振动频率，强度大，是红外的主要吸收峰。
泛频峰：分子的振动能级从基态跃迁至第二振动激发态、第三振动激发态等高能态时产生的吸收峰，此类峰强度弱，难辨认，却增加了光谱的特征性。
特征峰和指纹峰：特征峰是可用于鉴别官能团存在的吸收峰，对应于分子中某化学键或基团的振动形式，同一基团的振动频率总是出现在一定区域；而指纹区吸收峰特征性强，对分子结构的变化高度敏感，能够区分不同化合物结构上的微小差异。
关于图的几类能量的若干研究
关于图的几类能量的若干研究关于图的几类能量的若干研究摘要：图论作为数学的一个分支，研究了图的各种特性与性质。
在过去的几十年里，人们对于图的能量的研究引起了广泛的兴趣。
本文就图的几类能量进行了深入的探讨，包括度能量、谱能量、切能量以及Randić能量。
通过对每一类能量的定义、性质和应用的讨论，揭示了图的能量在计算机网络、分子构建、电子结构和社会网络等方面的重要作用。
一、引言图是一种数学抽象模型，由边和顶点组成，可以用于模拟各种实际问题。
随着图论的发展，人们开始研究图的各种特性和性质，其中图的能量成为一个研究的热点。
图的能量与图的结构和拓扑性质有关，可以从不同的角度揭示图的内在信息。
二、度能量度能量是指图中所有顶点度的幂之和。
度能量的计算可以用来表示图的信息传递能力，即图中信息传递的开销。
研究表明，度能量与图的连通性和结构紧密相关，可以作为评估网络的重要指标。
在计算机网络中，度能量可以用来优化通信效率和减少能源消耗，在社交网络中可以用来评估信息传播的影响力。
三、谱能量谱能量是指图的特征值的幂之和。
图的特征值可以通过矩阵计算得到，对图的结构进行了抽象化处理。
研究发现，谱能量与图的连通性、色数和拓扑性质等有关。
谱能量的计算可以用来进行图聚类、图分割、图比较等任务，在计算机视觉和模式识别领域有广泛的应用。
四、切能量切能量是指图的割集中边权重的和。
割集是指将图分割成两个子图的边集合，切能量可以度量两个子图之间的连接程度。
研究发现，切能量与图的最小割以及割点的个数有关。
切能量在图像分割、社区发现和生物信息学等领域有应用。
五、Randić能量Randić能量是指图中每条边的权重的幂之和。
Randić能量可以用于描述图中顶点之间的相似性和相异性。
研究表明，Randić能量与图中的距离、联系和图的稳定性有关。
Randić能量在化学分子的描述、药物研发和材料科学等领域有广泛的应用。
六、应用与展望图的能量在计算机网络、分子构建、电子结构和社会网络等方面有着重要的应用。
浅析关于桥梁抗震设计规范反应谱若干问题
市政桥梁154 2015年20期浅析关于桥梁抗震设计规范反应谱若干问题张秋生齐齐哈尔博恩公路勘察设计有限责任公司，黑龙江齐齐哈尔 161000摘要：反应谱法在桥梁抗震设计中是有一定应用价值的，虽然目前大多数抗震设计规程都指出对大跨度桥梁进行抗震设计应采用动态时程分析法，但是有必要研究反应谱法的优点及不足，以确保桥梁工程在地震过程中有足够的抗震能力和合理的结构安全度。
关键词：桥梁；抗震设计规范；反应谱；修正系数中图分类号：tion wa 文献标识码：A 文章编号：1671-5810(2015)20-0154-021 反应谱法基本概念人类在与地震的斗争中发展了各种抗震分析方法，分为确定性方法和概率性方法两大类。
静力法、反应谱法和时程分析法均属于确定性方法，随机振动、虚拟激励法属于概率性方法。
通常所说的结构地震反应分析，就是建立结构地震振动方程，然后通过求解振动方程得到结构地震反应(位移、内力等的过程。
在结构抗震理论发展中，静力法、反应谱法和动力时程分析法三个阶段的形成和发展是人类对自然规律认识的不断深入与完善的过程。
反应谱理论考虑了结构物的动力特性，而且简单正确地反映了地震动的特性，因此得到了广泛认可和应用。
2 中国建筑抗震设计规范中国的《建筑抗震设计规范(GB50011-2001 )》(中国人民共和国建设部等，2001)以地震影响系数a的形式给出设计谱，地震影响系数由设计基本地震加速度、设计地震分组、场地类别以及阻尼比确定。
设计反应谱曲线包括4段:直线上升段、平台段、曲线下降段和直线下降段。
特征周期Tg 根据场地类别和设计地震分组查表确定。
阻尼比的影响通过参数η1、γ、η2考虑。
由于大多数工程中阻尼比都取为0.05，所以在下面的反应谱比较中，阻尼比均取为0.05。
2.1 上升段：2.2 水平段：2.3 曲线下降段：2.4 直线下降段：与上一版抗震设计规范GB711-89相比，GB50011-2001反应谱周期范围由3s扩展到了6s，增加了直线下降段。
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若干图类的谱特征问题研究
设G是一个简单图,M=M(G)是按照某种规定所定义的与G相联系的图矩阵,
把利用M的特征值来刻画图G的组合结构的理论称为图谱理论(M-谱理论).定义det(xI-M)为图G的M-特征多项式,其中I为单位矩阵.M-特征多项式的特征根称为图G的M-特征值,由G的所有M-特征值构成的多重集称为M-谱,简记为
SpecM(G).图G的最大M-特征值称为M-谱半径.关于图矩阵M具有相同谱的图称为M-同谱图,与G图M-同谱但不同构的所有图称为图G的M-同谱类.如果G不存在M-同谱但非同构的图时,则称G是由M-谱确定的.即对任意的图
H,SpecM(H)=SpecM(G)蕴含着H～=G,简记为DMS-图.特别地,当M等于邻接矩阵A、拉普拉斯矩阵L=D-A和无符号拉普拉斯矩阵Q=D+A时,便是图G的A-谱、L-谱以及Q-谱的相关概念,这里D为G的度对角矩阵.图的谱特征问题主要考虑图矩阵
的谱性质和谱刻画问题.从目前的研究状况来看,图矩阵主要包括关联矩阵、邻接矩阵、拉普拉斯矩阵、无符号拉普拉斯矩阵、距离矩阵、标准拉普拉斯矩阵、Seidel 矩阵、广义邻接矩阵等.对于谱性质而言,谱半径及其相关参数的研究一直是图谱问题研究的重要组成部分.同时,第二大、第三大特征值以及某些图矩阵的最小、次小特征值也是比较热门的研究课题.谱刻画问题主要是通过某些谱特性来刻画具有这种谱特性的图,其中谱确定问题是谱刻画中十分棘手的问题之一,也是整
个图谱问题研究的核心问题.从已知的DMS-图来看,谱确定的研究主要集中在三
类图上.第一类是结构相对简单,对称性较好的图;第二类是至多含有四种不同度数的非正则图;第三类是能被度序列唯一确定其形状的图.然而,对于上述三类图而言,要判断任意给定的图是否是DMS-图也是一个相当困难的问题.本文主要借
助于图结构、组合理论、矩阵理论、闭道数公式、特征多项式、特征向量、特征
值及其界、谱矩量和度序列重点研究了一些图类的谱确定性问题,同时也考虑了其他一些图类的谱性质.在图谱确定方面,我们主要围绕“一个图是否是谱确定的?如若不是,能否确定出其同谱类?”这两个问题展开.文中第二章、第三章、第四章分别主要研究了一些图类的邻接谱、拉普拉斯谱以及无符号拉普拉斯谱的谱确定问题,第五章通过图运算构造了若干图的无穷同谱类.本文的具体组织结构如下:第一章主要介绍了图谱理论的研究背景,接着引入了本文所用到的符号与概念.随后对谱特征问题的起源以及研究现状作了概述.最后简要地介绍了本文的主要结论.第二章首先通过考虑主向量得到了杠铃图(barbell graph)A-谱半径的一个比较紧的上界与下界;紧接着,我们给出了杠铃图的A-特征多项式谱半径方程.其次,考虑了T-形树(T-shape tree)线图的A-谱刻画,我们证明了T-形树线图除一些图类外是由A-谱确定的.同时,给出了这些图类的同谱图.第三章首
先考虑了图的L-谱与子图填充数(packing number)之间的关系.其次,我们研究了T-形树的线图、Π-形树(Π-shape tree)与风轮图(windwheel graph)的L-谱刻画.在T-形树线图的L-谱刻画中,证明了两个T-形树的线图同谱一定是同构的;在Π-形树的L-谱刻画中,我们证明了其中一类Π-形树除一个无穷同谱类外是L-谱确定的.有趣的是,在这类Π-形树中我们找到了树图的一个无穷L-同谱类.在风轮图的L-谱刻画中,证明了所有风轮图是L-谱确定的.最后,我们主要研究了一些L-谱确定的可图度序列及其对应的图.第四章首先研究了Q-谱的一些基本性质,这些性质可以看做是A-谱性质在Q-谱方面的平移.其次证明了风轮图是Q-谱确定的,并由此结论推知友谊图(friendship graph)也是由Q-谱确定的.第五章根据图G1,G2和G3,分别确定了剖分点-边邻接点-冠图(subdivision vertex-edge neighbourhood vertex-corona)GS1??(GV2∪GE3)与剖分点-边邻接
边-冠图(subdivision vertex-edge neighbourhood edge-corona)GS1(GV2∪GE3)的A-谱,L-谱以及Q-谱.作为对它们的应用,我们构造了若干无穷同谱类.与此同时,我们还给出了图GS1??(GV2∪ GE3)与GS1(GV2∪ GE3)的生成树的数目.。