说明：经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD))方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析的一个重大突破 [1]  ，该方法是依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数。这一点与建立在先验性的谐波基函数和小波基函数上的傅...

说明：Zernike 矩是图像的映射到一组复杂的泽尼克多项式。Zernike 多项式正交海誓山盟，Zernike 矩能够代表交错图像没有冗余或重叠的信息之间的时刻。Zernike 矩是对象的显著依赖于翻译中的 ROI 与缩放。尽管如此，其震级是独立于该对象的旋转角度。因此，我们可以利用它们来描述对象的形状...

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