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当我们进行PFM图谱分析时，鲁o力仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，鲁o力而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。对错误的判断进行纠正，曾那我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。
首先，世界利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，世界降噪后的磁滞曲线由（图3-7）黑线所示，能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征，解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题（图3-7）红色。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：齐心请记原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来，鲁o力由于原位探针的出现，鲁o力使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能
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