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图7 。借助于灵敏度函数的伯德图，可以从预测图中得到改进的频域解释，图8，鲁棒-3/图9 ， G(z)的作用由变频信号通过PI控制器和重复控制器控制；以及用同一个PI控制器控制P(z)的效果 。图4，将换热器模型的开环阶跃响应与其近似一阶模型进行了比较，图图5号 ， 基于简化的一阶系统 。
1、图像经过卷积计算后低层次特征有用吗本节主要介绍提取低层特征信息的方法 。在某些情况下，这些信息足以理解图表 。但低层特征提取功能的目的通常是为更高层提供信息分析 。用于提取边界、拐角和运动的方法对于鲁棒性和长期性能是非常必要的 。基本概述低级特征是可以在没有任何形状/空间关系信息的情况下从图像中自动提取的基本特征 。例如 ， 常用的阈值方法是作为点处理的低级特征提取方法 。
众所周知，我们可以从漫画家描绘的人像中识别出人，这是我们知道的第一个底层特征 ， 叫做边缘检测 。它的目的是做一个线图 。有些技术是基础的，有些是高级的，我们知道一些最流行的方法 。一阶检测算子相当于一阶微分法，二阶边缘检测算子相当于高阶微分处理 。
2、求高人帮忙翻译一下这7句话图4 。热交换器模型与其近似一阶模型的开环阶跃响应的比较 。图图5号 。基于简化的一阶系统 ， 用简单的程序中断控制器控制换热器时，对结果进行比较 ， 并在设计中应用零极点对消原理 。程序中断控制器与重复控制模块相结合，用于搜索调谐 。图6 。基于简化模型和重复控制模块，IMC(internalmodelcontrol？)技术的调音例子是先吃饭后翻译 。图7 。具有敏化处理功能的波德曲线预定方案的改进频域解释 。
图5 。具有简单PI控制器的换热器(基于图5中简化的一阶系统 ， 使用消除零极点的设计)和具有PI加搜索调谐控制模块的换热器的控制效果的比较 。图6 。基于简化模型结合重复控制模块的IMC技术整定实例 。图7 。借助于灵敏度函数的伯德图，可以从预测图中得到改进的频域解释 。图8 。鲁棒-3/图9 。G(z)的作用由变频信号通过PI控制器和重复控制器控制；以及用同一个PI控制器控制P(z)的效果 。
3、静息态fMRI的白质功能连接: 鲁棒性、可靠性和与灰质的关系全面表征整个大脑的时空组织，对于理解人脑的功能和功能障碍非常重要 。静息状态下灰质的功能连接性(FC)有助于揭示大脑固有的基线网络 。然而，虽然有研究表明白质(WM)的FC在任务和休息时确实会发生变化，白质(WM)几乎占了大脑的一半，但在这种表征中基本被忽略了 。在这项研究中，我们确定了静息fMRI的9个白质功能网络(WMFNs)和9个灰质功能网络(GMFNs) 。
【下载资料鲁棒分析图】估计SFC、DFC及其各自在GMFNs、WMFNs和GMWMFNs中的ICC之间的关联 。GMFNs的SFC比WMFNs强，但对应的DFC较低，说明WMFNs更具动态性 。在GM和WMFNs中，SFC、DFC和ICCs之间的相关性是相似的 。这些结果表明，WMfMRI信号包含丰富的类似GM的时空信息 ， 可能为更好地建立全脑功能组织提供重要线索 。

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