煤质特征分析

彬长矿区4号煤层主要以低硫、低中灰、中高挥发分、特高热值不黏煤为主，局部含有弱黏煤。依据煤炭资源潜力评价提出的6级划分方案，将其原煤洁净等级初步划分为Ⅲ级，属较好洁净煤；浮煤洁净等级为Ⅱ级，属好洁净煤。整个矿区4号煤层原煤洁净等级以Ⅲ级较好洁净煤为主，分布面积占比达73.03%，仅在西部和中东部出现小范围Ⅳ级中等洁净煤分布区，占比26.97%。

河南新郑矿区赵家寨井田研究表明，煤的工业分析指标与其测井参数之间存在显著相关性。 相关性表现: 原煤水分含量与密度和视电阻率呈负相关，与自然电位和自然伽马呈正相关。 灰分与密度、自然伽马和自然电位呈正相关，与视电阻率呈负相关。 原煤挥发分与视电阻率和密度呈负相关，与自然电位和自然伽马呈正相关。 相关性成因: 煤中有机质和无机质的含量、性质、结构以及煤化作用等因素决定了煤质指标与测井参数之间的相关性。 应用: 通过多元统计模型，利用测井曲线预测原煤工业分析指标，服务于煤炭与煤层气勘探开发。

数据仓库区别于传统数据库，具备以下显著特征： 1. 面向主题:数据仓库聚焦于特定的主题领域，例如客户、产品、交易或财务等，而非具体的业务流程。 2. 数据集成:数据仓库整合来自多个异构数据源的信息，经过提取、清洗、转换和加载(ETL)过程，消除数据冗余和不一致性，形成高质量的数据集合。 3. 非易失性:数据仓库的数据通常以批量方式加载，并以历史快照的形式保存，不会像操作型系统那样频繁更新。 4. 时效性:数据仓库涵盖较长的时间跨度，通常为5到10年，用于支持长期趋势分析和决策。 5. 时间维度:时间是数据仓库的关键维度，数据以时间序列的形式存储，便于进行时间点或时间段的查询分析，揭示数据随时间

从图像中提取色彩和质地特征，形成相应的色彩和质地直方图。这些特征分析可以帮助理解图像的视觉表现及其在不同应用中的潜在用途。

matlab开发-特征符号频率分布分析。演示字符/符号频率分布分析

该 MATLAB 程序提供了一种有效的方法来计算特征值分析中的左右特征向量和参与因子。它可以有效地处理不同规模和复杂度的矩阵，并生成准确可靠的结果。该程序以交互式方式运行，用户可以轻松输入矩阵并获取特征向量和参与因子的计算结果。

这是一个大学项目的应用程序，评估自动驾驶车辆定位的特征探测功能。程序通过加载http://goo.gl/J2RAVD中的mat文件，并在查看器中显示图像，用户可以点击图像下方的按钮之一来执行特征检测。

本研究采用多角度分析，揭示了淮南潘二煤矿区主要含水层的水力联系和断层导阻水性。结果表明，奥陶系灰岩含水层与太原组C3Ⅲ段灰岩含水层密切相连，F1断层在太原组C3Ⅰ、C3Ⅱ段为阻水断层，在C3Ⅲ段和奥陶系为导水断层。

Matlab声音特征分析从解压缩的声音文件中计算声音特征。项目详细描述在“projectDescription.pdf”中。该项目的核心在于计算能够描述声音本身的唯一特征，从而揭示不同声音之间的共同点和可能的共同来源。

数值计算中，通过主特征值和特征向量的乘幂法与反乘幂法进行分析。