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当我们进行PFM图谱分析时,拾贝仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变,拾贝而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转,因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析,发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。对错误的判断进行纠正,机械我们的大脑便记住这一特征,并将大脑的模型进行重建,这样就能更准确的有性别的区别。
首先,飞升利用主成分分析法(PCA)对铁电磁滞回线进行降噪处理,飞升降噪后的磁滞曲线由(图3-7)黑线所示,能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征,解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题(图3-7)红色。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线:博海原始数据(蓝色圆圈),传统拟合曲线(红线)和降噪处理后的曲线(黑线)。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来,拾贝由于原位探针的出现,拾贝使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能
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