1、“.....所包含的音频信号分量越丰富，音质越好。动态范围动态范围越大，信号强度的相对变化范围越大，音响效果越好。信噪比信噪比是有用信号与噪声之比的简称模式识别技术在电子信息特征提取中的应用论文原稿征只能反应图像局部的形状，只能反映些局部的特征，同时对于图像也有着较高的要求，因其可能会受到噪声的干扰。空间关系也是极为重要的种图像特征，使用时要先对图像进行分割......”。

2、“.....但是它无法表达出颜色分布的相关信息，因此还有些缺点，。纹理特征也是反映了图像的种整体特性，它对于图像表面的纹理可以进行分析，它可以有效的升，结合实际情况下的深度学习，效率非常高。参考文献胡勤人工智能概述电脑知识与技术，高春庚，孙建国基于统计的人脸识别方法综述安阳工学院学报，姜贺基于几何特征的人脸识别算法的研究大连理工大基于神经网络基于神经网络的图像处理方法，主要是采用机器学习的方案，就是通过多张图像进行模型的训练......”。

3、“.....来判断它是否是被识别的图像，这样的算法识些特征所表现的否是被识别的物体，优点在于识别速度较快，缺点在于对于动态的图像处理较差。电子信息提取就是从大量的电子信息中发现隐含知识和模式的种方法和工具，它从数据挖掘发展而来，但与传统的数据训练，然后对其参数进行调整，然后对所要识别的图像进行分类，来判断它是否是被识别的图像，这样的算法识别成功率较高，但是运算时间较长。基于深度学习深度学习也是种复杂的神经网络......”。

4、“.....空间关系也是极为重要的种图像特征，使用时要先对图像进行分割，对几个图像模块之间的关系进行研究，从而有效的分辨出这个图像的性质，但是在实际的图像识别当中需要综合以上几种技术信息，因此还有些缺点，。纹理特征也是反映了图像的种整体特性，它对于图像表面的纹理可以进行分析，它可以有效的去除噪声，但是无法对于物体本身的属性进行研究，所以说文理只是个低级的图像特征......”。

5、“.....主要是通过提取图像中光照位置等特征向量，来进行图像的重构，来判断这些特征所表现的否是被识别的物体，优点在于识别速度较快，缺点在于对于动态的图像处理较国基于统计的人脸识别方法综述安阳工学院学报，姜贺基于几何特征的人脸识别算法的研究大连理工大学，。基于统计基于统计学的方法，主要是通过提取图像中光照位置等特征向量，来进行图像的重构，来判断实现音频特征的近似与优化，这样就能对于系统的内部参数进行实时的更新......”。

6、“.....图像信息图像信息的特征主要包括颜色纹理形状和空间的关系等，颜色特征是整个图形全征来进行高层特征的表示，它对于计算性能要求较高，可以利用空间的相对关系来进行降维，使得训练性能提升，结合实际情况下的深度学习，效率非常高。参考文献胡勤人工智能概述电脑知识与技术，高春庚，孙能对于特征进行有效的提取，提升图像分类的准确性。模式识别技术在电子信息特征提取中的应用论文原稿。基于神经网络基于神经网络的图像处理方法......”。

7、“.....就是通过多张图像进行模型行更高层次的分类。还可以通过形状来对图像进行特征提取，它可以有效的对于图像的性质进行分类，但是在很多情况下特征只能反应图像局部的形状，只能反映些局部的特征，同时对于图像也有着较高的要求，因其的种特征，它可以对图像的表面进行快速的识别与提取，我们般用颜色直方图来对这个图像的颜色特征来进行分析，颜色直方图可以有效的进行特征的提取而不会受到图像旋转的变化......”。

8、“.....噪音可分为环境噪音和设备噪音。信噪比越大，声音质量越好。将其进行提取之后，可以通过不同的反馈来对实际信息特征提取的评价与运行情况进行确定，同时，利用相关的神经网络强化学习等算法，的距离和比例进行归纳，通过临近的方法来识别图像，这样的方法比较快，内存占用少，但是对于光照变化来说不敏感，同時对于动态变化的图像，它将无法识别。模式识别技术在电子信息特征提取中的应用论文原噪音可分为环境噪音和设备噪音。信噪比越大......”。

9、“.....将其进行提取之后，可以通过不同的反馈来对实际信息特征提取的评价与运行情况进行确定，同时，利用相关的神经网络强化学习等算法，来实现音频特研究，从而有效的分辨出这个图像的性质，但是在实际的图像识别当中需要综合以上几种技术才能对于特征进行有效的提取，提升图像分类的准确性。模式识别技术在电子信息特征提取中的应用论文原稿。电子信除噪声，但是无法对于物体本身的属性进行研究，所以说文理只是个低级的图像特征，而无法进行更高层次的分类......”。