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World File Search System纹理
从实验室中的近红外纹理映射表面ho
（最左侧的情况）。取决于相互作用的角度，该路径可能会大大缩短（中间情况），或者，由于这些晶体倾向于适度间隔，因此光子可以完全逃避表面HOAR晶体并直接进入下层雪层（中间情况）。此外，认为镜面贡献会增加表面HOAR层（最右边的情况），根据相互作用的角度，这可能会产生特别高或低的反射率。最后，因为表面hoar晶体几乎肯定会与下层层具有不同的SSA，所以光直接从表面Hoar 110
高分辨率图像纹理作为鸟类种类的预测指标...
我们测试了图像纹理作为新墨西哥州半干旱景观中鸟类物种丰富度的预测指标。鸟类物种丰富度是根据 1996 年至 1998 年在 42 个地块（每个 108 公顷）内的 12 个点进行的 10 分钟点计数总结出来的。我们对 1996 年获取的一组数字正射影像在八种不同的窗口大小中计算了 14 个一阶和二阶纹理测量值。对于 42 个地块中的每一个，我们总结了多个窗口大小内每个纹理值的平均值和标准差。使用线性回归模型评估了图像纹理与平均鸟类物种丰富度之间的关系。单一图像纹理测量（例如标准差）描述了物种丰富度高达 57% 的变异性。将多种纹理测量或高程与单一纹理测量相结合，可描述鸟类物种丰富度高达 63% 的变异性。结合两种纹理测量和粗略栖息地类型的模型可描述鸟类物种丰富度 76% 的变异性。这些结果表明，图像纹理分析是一种非常有前途的工具，可用于表征栖息地结构和预测半干旱生态系统物种丰富度模式。与依赖分类图像的方法相比，该方法具有多种优势，包括成本效益、纳入栖息地内植被变异性以及消除与边界划分相关的错误。© 2006 Elsevier Inc. 保留所有权利。
具有可调拓扑纹理的光学天空的产生
摘要：最近，光学动物的天空，具有复杂矢量结构的拓扑准粒子在光线下引起了越来越多的兴趣。在这里，我们通过理论和实验性地提出了这些普遍的家族，即可调的光泽度，揭示了一种新的机制，可以通过简单的参数调整来转换各种Skyrmionic拓扑之间，包括Néel-，Bloch-，Bloch-和anti-Kyrmion类型。此外，还提出了一种几何Skyrme-Poincaré表示，以可视化可调的天空的完整拓扑演化，我们称之为Skyrmion torus。为了通过实验生成可调节的光学空间，我们基于空间光调节器实现了数字全息图系统，结果与我们的理论预测表现出了很大的一致性。
区域表面纹理函数及特征参数计算软件：用户手册
3 使用软件 7 3.1 常规. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 3.3.2 设置 Smr 曲线插值点数 . . . . . . 9 3.3.3 设置截止波长 . . . . . . . . . . . 9 3.3.4 设置计算等效直线的插值点数 . . . . . . . . . . . . . . . 10 3.3.5 设置缩放因子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.6 退出. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ...
基于纹理特征的脑信号数据神经系统异常智能检测方法
神经系统疾病的诊断是现代医学面临的最大挑战之一，也是当前的一个主要问题。脑电图 (EEG) 记录通常用于识别各种神经系统疾病。EEG 会产生大量的多通道时间序列数据，神经科医生可以通过视觉分析这些数据来识别和了解大脑内的异常及其传播方式。这是一个耗时、容易出错、主观且令人精疲力尽的过程。此外，EEG 分类的最新进展主要集中在使用 EEG 数据将特定疾病的患者与健康受试者进行分类，这种方法成本效益不高，因为它需要多个系统来检查受试者的 EEG 数据以查找不同的神经系统疾病。这迫使研究人员推进他们的工作，并创建一个统一的分类框架，用于从 EEG 信号数据中识别各种神经系统疾病。因此，本研究旨在通过开发一种基于机器学习 (ML) 的数据挖掘技术来满足这一要求，以从 EEG 数据中对多种异常进行分类。纹理特征提取器和基于 ML 的分类器用于时频谱图图像以开发分类系统。首先，使用滤波技术从信号中去除噪声和伪影，然后进行归一化以降低计算复杂度。之后，将归一化信号分割成小的时间段，并使用短时傅里叶变换从这些时间段生成频谱图图像。然后使用两个基于直方图的纹理特征提取器分别计算特征，并使用主成分分析从提取的特征中选择显著特征。最后，使用四种不同的基于 ML 的分类器将选定的特征归类为不同的疾病类别。在四个实时 EEG 数据集上测试了所开发的方法。所得结果显示出对各种异常类型进行分类的潜力，表明可以利用它从脑信号数据中识别各种神经系统异常。
基于纹理特征的脑信号数据神经系统异常智能检测方法
神经系统疾病的诊断是现代医学面临的最大挑战之一，也是当前的一个主要问题。脑电图 (EEG) 记录通常用于识别各种神经系统疾病。EEG 会产生大量的多通道时间序列数据，神经科医生可以通过视觉分析这些数据来识别和了解大脑内的异常及其传播方式。这是一个耗时、容易出错、主观且令人精疲力尽的过程。此外，EEG 分类的最新进展主要集中在使用 EEG 数据将特定疾病的患者与健康受试者进行分类，这种方法成本效益不高，因为它需要多个系统来检查受试者的 EEG 数据以查找不同的神经系统疾病。这迫使研究人员推进他们的工作，并创建一个统一的分类框架，用于从 EEG 信号数据中识别各种神经系统疾病。因此，本研究旨在通过开发一种基于机器学习 (ML) 的数据挖掘技术来满足这一要求，以从 EEG 数据中对多种异常进行分类。纹理特征提取器和基于 ML 的分类器用于时频谱图图像以开发分类系统。首先，使用滤波技术从信号中去除噪声和伪影，然后进行归一化以降低计算复杂度。之后，将归一化信号分割成小的时间段，并使用短时傅里叶变换从这些时间段生成频谱图图像。然后使用两个基于直方图的纹理特征提取器分别计算特征，并使用主成分分析从提取的特征中选择显著特征。最后，使用四种不同的基于 ML 的分类器将选定的特征归类为不同的疾病类别。在四个实时 EEG 数据集上测试了所开发的方法。所得结果显示出对各种异常类型进行分类的潜力，表明可以利用它从脑信号数据中识别各种神经系统异常。
纳米级非共线旋转纹理D2D Heusler Compound
和铁磁交换相互作用。也许最广泛研究的旋转纹理是，首先是在非中心体B20化合物中观察到的类似Bloch的天空，无论是在单个Crys-talls [5]中，在[10]和第二个薄膜中的外皮膜中，第二，在薄膜中层中的Néel-like skyrim层中的néel-like skyrim层中的厚度金属层和厚度的厚度层均层层。[6,11]前者依赖于体积，后者是派生的dmi界面。在最近的研究中，已经证明了基于四Yz的逆元2 yz的抗速素家族可以维持磁性反孔m，[12-14]另一种类型的非共线性自旋纹理，表现出独特的拓扑特征，此外，椭圆形的bloch skyrmions。[15]这些纹理是基础D 2D晶体对称性的结果，该晶体对称性必然引起各向异性DMI。该DMI还导致反对者在场和温度方面的稳定性增强，并且通过简单地改变存在的薄片的厚度来使其大小的极端可调性。[16,17]后者是偶极 - 偶极相互作用的结果，在与低对称性相对的相对量中很重要，例如D 2D，也解释了同一材料系统中椭圆形Bloch Skyrmions的可能性。[15,18,19]
高分辨率图像纹理作为鸟类物种丰富度的预测指标
我们测试了图像纹理作为新墨西哥州半干旱景观中鸟类物种丰富度的预测指标。鸟类物种丰富度是通过 1996 年至 1998 年在 42 个地块（每个 108 公顷）内的 12 个点进行的 10 分钟点计数总结出来的。我们在 1996 年获取的一组数字正射影像上，在八种不同的窗口大小中计算了 14 个一阶和二阶纹理测量值。对于 42 个地块中的每一个，我们都总结了多个窗口大小内每个纹理值的平均值和标准差。使用线性回归模型评估了图像纹理和平均鸟类物种丰富度之间的关系。单一图像纹理测量（例如标准差）可以描述物种丰富度高达 57% 的变异性。结合多种纹理测量或将海拔与单一纹理测量相结合可以描述鸟类物种丰富度高达 63% 的变异性。结合两种纹理测量和粗糙栖息地类型的模型可以描述鸟类物种丰富度 76% 的变异性。这些结果表明，图像纹理分析是一种非常有前途的工具，可用于描述半干旱生态系统的栖息地结构和预测物种丰富度模式。与依赖分类图像的方法相比，该方法具有多项优势，包括成本效益、纳入栖息地内植被变异性以及消除与边界划分相关的错误。© 2006 Elsevier Inc. 保留所有权利。
通过扫描电子显微镜检查的砂岩岩石的纹理依赖性热性能
沉积岩被广泛用作地质储层，并用作地理能源系统的宿主岩石。沉积岩的热性能，例如热有导度，热扩散率和体积特异性热量，在适合这些应用中起着至关重要的作用。这项研究使用扫描电子显微镜（SEM）分析研究了30种不同的砂岩样品的热性能。比较具有不同热性能的岩石样品的SEM图像，以分析纹理特性如何影响热性能。我们的结果表明，沉积岩的热性能高度取决于其质地。特别是，我们发现具有较高粗糙度的岩石倾向于表现出较低的导热率和热扩散率。毛孔和裂缝的存在影响了砂岩岩石检查的热特性。从图像中提取的平均表面粗糙度显示出强大的负电导率和扩散率（分别为−0.59和-0.6），而实验得出的是，由于其复合效应对热传递的效果可能会导致孔，裂纹和空隙区域的阴性负相关（-0.18和 - 0.17）的显而易见的负相关性（-0.18和 - 0.17）。空隙的大小，形状和分布会影响传热，互连的空隙为热流提供网络，而较小的空隙更有效地捕获热量。沉积岩的质地在确定其热性能中起着至关重要的作用。[doi：10.1115/1.4064030]该知识可用于优化对应用中砂岩储层的潜力的理解，例如地热能或热能存储。