基于空间频率的汉字字体快速识别模式研究

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汉字是一种表意文字,具有类似图像的认知规律。研究认为,汉字的快速识别效率和早期认知效率具有显著的正相关性;其次,汉字的低空间频率通道信息,特别是2~5cpd决定了汉字的早期认知效率。本文研究了宋体字、楷体字和黑体字等不同字体的汉字在低空间频率通道下所呈现的信息的认知效果,发现:1.不同字体的汉字在此空间频率上的识别效率有显著差异;2.通过字体设计将尽可能多的信息集中于字体的低空间频率通道上能显著提高其快速识别效率。
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改进的完备经验模态分解(ICEEMD)是完备经验模态分解(CEEMD)算法的一种最新扩展,其有效解决了CEEMD在信号分解中产生的残留噪声和模态混叠等问题.除此以外,ICEEMD还能更好地检测出含气层的弱信号.而广义S变换在地震信号中具有较高的时频聚焦性,可以清楚地提取地震信号的特征信息.综合以上优点,本文提出了一种ICEEMD与广义S变换相结合的方法,在南海某工区进行地震属性分析,从而检测该地区