（1）基於機器學習的特徵提取方法，包括：五種線性方法：
主成分分析（principalcomponent analysis, pca）、
近鄰保持投影（neighborhoodpreserving projection, npp）、
區域性保持投影（localpreserving projection, lpp）、
區域性切空間排列（localtangent space alignment, ltsa）、
線性鑑別區域性切空間排列（lineardiscriminant local tangent space alignment, ldltsa）；
以及與之相對應的五種核方法：
核主成分分析（kernelprincipal component analysis, kpca）、
核近鄰保持投影（kernel neighborhoodpreserving projection, knpp）、
核區域性保持投影（kernel local preservingprojection, klpp）、
核區域性切空間排列（kernel local tangentspace alignment, kltsa）、
核鑑別區域性切空間排列（kernel discriminant localtangent space alignment, kdltsa）。
除pca和kpca外，其它每種方法又可以分為非監督模型和監督模式。
（2）核非線性分類器，包括支援向量機（svm）和kernelnonlinear representor (knr)。
（4）一維距離像的幾何結構特徵提取，包括：等效散射中心維數(nst)、等效目標尺寸(tsize)、熵(entropy)、標準差(std)、偏差(dev)、最強散射點功率與總功率之比(p1)。
（5）一維距離像目標檢測，主要研究經典的二進位制積累檢測器。
（6）sar影象目標檢測，包括：經典的cfar檢測演算法和基於視覺注意模型的檢測演算法。
演算法分析與設計 檢索演算法
在乙個排好序的陣列t 1 n 中查詢x，如果x在t中，輸出x在t的下標j 如果x不在t中，輸出j 0.樸素演算法 遍歷陣列t中的每乙個元素，當查詢到x時，停止查詢，輸出下標。二分查詢 因為當前的陣列t是排好序的，所以直接可以進行二分查詢，設定兩個變數，l,r l t 1 r t n 每次取mid l...
演算法分析設計 作業3 檢索演算法
寫出兩種檢索演算法 在乙個排好序的陣列t 1 n 中查詢x，如果x在t中，輸出x在t的下標j 如果x不在t中，輸出j 0。一 順序查詢 順序查詢也稱為線性查詢，屬於無序查詢演算法，適用於儲存結構為順序結構或鏈式儲存的線性表。從資料結構線性表的一端開始，順序掃瞄，依次將掃瞄到的節點關鍵字與給定查詢的x...
演算法分析與設計實驗三 檢索演算法設計
在乙個排好序的陣列t 1 n 中查詢x，如果x在t中，輸出x在t的下標j 如果x不在t中，輸出j 01.順序查詢 從第乙個元素x開始逐個與需要查詢的元素key進行比較，當x key時返回x的下標，如果比較到最後都沒有找到，則返回j 0 2.二分查詢 不斷地將有序陣列進行對半分割，並檢查每個分割槽的中...