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1)  Gabor series
Gabor级数
1.
It is noticed that there is different feature between the transient signal s Gabor coefficients and the noise s Gabor coefficients distributed in time-frequency plane, the Gabor series method is presented for recovering transient signals embedded in noise in terms of hypothesis test theory.
根据瞬态信号和噪声的Gabor系数在时-频平面上分布不同的特点,借用假设检验理论,提出了一种恢复被噪声污染的原瞬态信号的Gabor级数方法,进行了计算机仿真和对实际信号的处理。
2)  Gabor derivative scries
Gabor导级数
3)  Gabor function
Gabor函数
1.
Gabor function-based fingerprint enhancement algorithm in wavelet domain;
基于Gabor函数的小波域指纹图像增强算法
2.
From the result of human eye physiology research,analyzing texture division model of human vision system and combining Gabor function,we establish texture analysis model of Gabor wavelet which simulates human eyes interpretation.
从人眼生理学研究结果出发,分析了人类视觉系统的纹理分割模型,并结合Gabor函数,建立Gabor函数小波的纹理分析模型,用于模拟人眼的判读过程,提出了基于Bhattacharyaa距离的纹理相似度概念,进而建立伪装效果评价方法。
3.
In order to extract the iris patterns from an eye picture quickly and conveniently,the Gabor function which is formerly used to simulate the simple cells in primary visual cortex is adopted as an eye picture filter function.
将原用于模拟脑部主要直观皮层中单细胞的GABOR函数用作眼部图像的滤波函数,可以快捷方便地从眼部图像中提取虹膜图像。
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4)  Gabor parameter
Gabor参数
5)  Gabor functions
Gabor函数
1.
The ICA basis functions obtained from some natural images are approximated with Gabor functions, which show the inherent relations between ICA basis and receptive field of simple cell in the visual cortex.
用Gabor函数逼近对自然图像进行ICA而获得的基函数,揭示了ICA基函数与视觉皮层简单细胞感受野反应间存在内在的关系。
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6)  Gabor basis functions
Gabor基函数
补充资料：d’Alembert准则(关于级数收敛性的)


d’Alembert准则(关于级数收敛性的)
d'Akmbert criterion (convergence of series)

如果 }u.，1 。一二]u。i则级数可能收敛也可能发散;两个级数 呈兴和呈一菩叫 自矿’m自在都满足这个条件，但第一个级数是收敛的，而第二个级数是发散的. 这个准则是J.d，A肠nbert确立的(1768). J’I，八.均刀p朋uea撰【补注】这个准则也称为比值检验法(mlio馏t)，见[A 11.d，A如咧bert准则(关于级数收敛性的)【d’A如11加时州触.南n(。皿到段咨”沈Of Sed昭);八‘从aM6epa nPo3。奴} 对于数项级数 五u一如果存在数q，O1. ”~田!u。!则这个级数发散.例如，对于一切复数z，级数 杀z” n.I月!绝对收敛，因为 I_”+11 }Z一} l(玲十l)!} 凡~仍}公一} }”:}而对于一切:砖。，级数艺篡1。!广发散，因为 俪」色山」兰兰上=十二. ”~田!n!2一!
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