1) Spectrometer feature
光谱仪特征
2) characteristic spectrum
特征光谱，特征谱
3) Spectral characteristics
光谱特征
1.
Research on spectral characteristics of aster image in black soil area of Songliao Plain and their automatic classification;
松辽平原黑土区Aster数据光谱特征及自动分类研究
2.
Study on seasonal variation of vegetation spectral characteristics at Dashanbao Nature Reserve
大山包自然保护区植被光谱特征季节变化研究
3.
By the rules of CART algorithm classification,selecting spectral characteristics,NDVI and textural characteristics as tes.
运用基于CART算法的决策树分类方法,选用影像的光谱特征值、NDVI值以及纹理统计量值为测试变量,并通过计算确定决策树的节点规则,提取影像中主要地物信息。
4) spectrum characteristic
光谱特征
1.
The charge and spectrum characteristic of new prepared and six-hour-stored no-pickling chrome tanning solution were analyzed through ion exchange chromatography,and the possible composition and structure of the tanning solution was conjectured.
根据鞣液的电荷性质及光谱特征,推测了鞣液可能的组份和结构。
2.
Based on analyzing the spectrum characteristics of water, vegetation and soil etc.
本文在分析地物光谱特征的基础上,利用TM影像的短波红外波段(TM5)和红光波段(TM3),构造了修订型归一化水体指数(RNDWI)来提取水库水面。
5) spectral feature
光谱特征
1.
Study on Spectral Feature of Soil Water and Rice Nitrogen Status;
土壤水分与水稻氮素状况光谱特征研究
2.
This paper summarizes the spectral features of oils in Liaohe oilfield and presents several interpretation charts and quantitative fluorescent log data.
本文总结了辽河油田各种油质的光谱特征,并介绍了几种解释图板及定量荧光录井资料的影响因
6) Spectral features
光谱特征
1.
A study of spectral features of stands and their related factors with principal component analysis;
用主成分法进行林分及相关因子光谱特征研究
2.
On the basis of an in-depth analysis of the spectral features of mine waste water in the Dexing copper mine,the characteristic spectra of different types of waters(acid water,alkaline water and river water)were summed up and the pH information extraction from mine waste water was studied using the hyperspectral imaging data.
在对德兴铜矿矿山废水的光谱特征深入分析研究的基础上,总结了不同类型水体(酸性水、碱性水以及河流水)的特征光谱,并利用地物谱特征开展矿山废水pH值污染指标提取研究。
3.
Through analyzing the spectral features, the best time .
通过对各时期棉花及主要农作物的地面测量光谱与TM图像光谱特征的差异性及规律性分析,确定了试验区棉花遥感识别的最佳时相期为9月中下旬,研究开发了基于光谱特征的棉花识别模型。
补充资料：特征分析仪
能显示被测数字系统中数据流(信号)特征的数据域测量仪器。采用惯用的模拟式电子仪器维修方式（于测试点标明正确参数值或波形的直观方法），以多位（基本上是四位）数字（特征字）快速判定被测系统工作是否正常。特征分析仪的核心是n位移位寄存器,它有多条反馈电路，通过模求和电路进行反馈并提取输入信号的特征(见图)。所谓"模求和"，其实就是一个多输入端的"异"运算。当输入中有奇数个1时,模求和电路就输出1；否则输出0。当去掉被测信号输入端时，图中电路就是一个伪随机序列发生器，因此特征分析仪也可以看作是输入序列与伪随机序列之和加于移位寄存器。在被测系统中，预先设计了伪随机二进制序列信号和一系列特定的输出测试点，当同样长度(任意m值)的二个序列x和y分别输入求和电路时,只要二个序列中有任何一位不相同，则最后在移位寄存器中留下来的余数就不同，这个余数称为特征字，这就是这种仪器进行故障检测的基础。这是从数字通信的循环冗余检验码借用来的一种检错技术。通常用移位寄存器的四位特征字来显示用 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、A、C、T、H、P、U等16个字符表示的 16进数。假定在一个数字系统的某点上,正常的数据流在指定的窗口(被测某数据流,如m=20位)内之值x=11111100000111111111，则输入到这个电路后将显示为H953。如果得到不同于H953的显示，就表明数据流有错误，即被测系统在该处有故障。这种检错方法的失误概率为(2-1)/(2m-1)。当m≤n时，失误率为0。当m趋向∞时,失误率接近2-n。n=16时,失误率＜0.00002。在图中不同的抽头反馈将给出不同的特征字。特征分析仪对新一代数字设备的维修说明书中各关键测试点应测出的正常特征字都有明确规定，对于维修工作十分方便。
特征分析仪与其他数字域仪器相比，具有直观、快速、出错率小、体积小、经济方便等优点，适用于低水平人员进行现场维修和调试，也可与其他仪器组成多功能的综合测试仪。
特征分析仪与其他数字域仪器相比，具有直观、快速、出错率小、体积小、经济方便等优点，适用于低水平人员进行现场维修和调试，也可与其他仪器组成多功能的综合测试仪。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条