丹麦语字母表手写体

篇一：26字母的象形、拟声说明

字母对照表

Aα 阿尔法 Alpha角度；系数

Bβ 贝塔 Beta 磁通系数；角度；系数

Γ γ 伽玛 Gamma电导系数（小写）

Δ δ 德尔塔 Delta变动；密度；屈光度

Ε ε 伊普西隆Epsilon 对数之基数

Ζ δ 数

Η ε

Θ ζ

Θ η

Κ θ

∧ ι

Μ κ 写）

Ν λ

Ξ μ

Ο ν

∏ π

泽塔 伊塔 西塔 约塔 卡帕 兰姆达米欧 纽 克西 欧米克隆 派 Zeta Eta Theta IotaKappa Lambada Mu Nu Xi Omicron Pi 系数；方位角；阻抗；相对粘度；原子序 磁滞系数；效率（小写） 温度；相位角 微小，一点儿 介质常数 波长（小写）；体积 磁导系数；微（千分之一）；放大因数（小磁阻系数 圆周率=圆周÷直径=3.1416

Ρ ξ 柔 Rho 电阻系数（小写）

∑ ζ 西格玛 Sigma总和（大写），表面密度；跨导（小写）

Τ η 陶 Tau 时间常数

Υ υ 玉普西隆 Upsilon 位移

Φ θ 弗爱Phi 磁通； 角

Φ χ 凯 Chi

Χ ψ 普赛Psi 角速；介质电通量（静电力线）；角

Ψ ω 奥

篇一：26字母的象形、拟声说明

字母对照表

Aα 阿尔法 Alpha角度；系数

Bβ 贝塔 Beta 磁通系数；角度；系数

Γ γ 伽玛 Gamma电导系数（小写）

Δ δ 德尔塔 Delta变动；密度；屈光度

Ε ε 伊普西隆Epsilon 对数之基数

Ζ δ 数

Η ε

Θ ζ

Θ η

Κ θ

∧ ι

Μ κ 写）

Ν λ

Ξ μ

Ο ν

∏ π

泽塔 伊塔 西塔 约塔 卡帕 兰姆达米欧 纽 克西 欧米克隆 派 Zeta Eta Theta IotaKappa Lambada Mu Nu Xi Omicron Pi 系数；方位角；阻抗；相对粘度；原子序 磁滞系数；效率（小写） 温度；相位角 微小，一点儿 介质常数 波长（小写）；体积 磁导系数；微（千分之一）；放大因数（小磁阻系数 圆周率=圆周÷直径=3.1416

Ρ ξ 柔 Rho 电阻系数（小写）

∑ ζ 西格玛 Sigma总和（大写），表面密度；跨导（小写）

Τ η 陶 Tau 时间常数

Υ υ 玉普西隆 Upsilon 位移

Φ θ 弗爱Phi 磁通； 角

Φ χ 凯 Chi

Χ ψ 普赛Psi 角速；介质电通量（静电力线）；角

Ψ ω 奥

篇一：丹麦语字母表(word文档可拷贝)

丹麦语字母表

是由拉丁字母组成。丹麦语和挪威语十分相似，而大家也使用相同的字母。

字母有29个：

大写

A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M、N、O、P、Q、R、S、T、U、V、W、X、Y、Z、???

小写

a、b、c、d、e、f、g、h、i、j、k、l、m、n、o、p、q、r、s、t、u、v、w、x、y、 z、 ???

篇二：各国语言的英文缩写

简体中文(中国) 繁体中文(台湾地区) 繁体中文(香港)

英语(香港) 英语(美国) 英语(英国) 英语(全球) 英语(加拿大) 英语(澳大利亚) 英语(爱尔兰) 英语(芬兰) 英语(丹麦) 英语(以色列) 英语(南非) 英语(印度) 英语(挪威) 英语(新加坡) 英语(新西兰) 英语(印度尼西亚) 英语(菲律宾) 英语(泰国)

英语(马来西亚) 英语(阿拉伯)

法语(法国) 法语(卢森堡) 法语(瑞士) 法语(比利时) 法语(加拿大)

西班牙语(拉丁美洲) 西班牙语(西班牙) 西班牙语(阿根廷) 西班牙语(美国) 西班牙语(墨西哥) 西班牙语(哥伦比亚) 西班牙语(智利) 西班牙语(波多黎各)

荷兰语(

荷兰) zh-cn zh-tw zh-hk en-hk en-

创作编号：

GB8878185555334563BT9125XW

创作者：凤呜大王*

英语国际音标表（48个）

元音（20个）

（发音时声带振动，呼出的气流通过口腔时不受阻碍，这样形成的语音称为元音）

辅音（28个）

（无论声带振动与否，发音时呼出的气流通过口腔或鼻腔时受到一定的阻

碍，这样形成的语音称为辅音）发音时声带不振动的称为清辅音，发音

时声带振动的称为浊辅音

长元音/ɑ://?:// ?://i://U:/

短元音/ ?//?//?//?//?/

/e//?/

/e?//a?//??/

双元音/??//e?//??/

/??//a?/

轻辅音/p// t// k//f//θ/

/s/

浊辅音/b//d/ /g//v//e/

/z/

轻辅音/?// h//ts//t?//tr/

浊辅音/?// r/ /dz/ /d?//dr/

鼻音/m//n/ /?/

半元音/ j// w/

边音/ ?/

26个字母音标：

A a [ei]

B b [bi:]

C c [si:]

D d [di:]

E e [i:]

F f [ef]

G g [d? i:]

H h [eit∫] I i [ai] J j [d? ei] K k [kei] L l [el] M m [em] N n [en]

O o [?u] P

希腊字母读音及手写体

α Α alpha 【alf?】

β Β beta 【'bi:t?, 'beit?】 γ Γ gamma 【'gam?】 δ Γ delta 【'delt?】

ε Δ epsilon 【ep'sail?n, 'epsil?n】 δ Ε zeta 【'zi:t?】 ε Ζ eta 【'i:t?】 ζ Θ theta 【'ζi:t?】 η Η iota 【ai'?ut?】 θ Κ kappa 【'kap?】 ι Λ lambda 【'lamd?】 κ Μ mu 【mju:】 λ Ν nu 【nju:】 μ Ξ xi 【ksai, ksi:】 ν Ο omicron 【?u'maikr?n】 π Π pi 【pai】 ξ Ρ rho 【r?u】 ζ ? sigma 【'sigm?】 η Σ tau 【tau】

υ Τ upsilon 【ju:p'sail?n】 θ Φ phi 【fai】 χ Υ chi 【kai, ki:】

ψ Φ psi 【psai】 ω Χ omega 【'?umig?】

基于SVM的手写体 基于SVM的手写体 SVM 汉字识别姓名： 姓名： 学号： 学号： 高长进 030601504福州大学数学与计算机科学学院

2012-2-15

福州大学毕业设计答辩讲稿

研究目的脱机手写体汉字识别作为汉字识别领域 中最难的课题， 中最难的课题，具有相当的研究价值和发 展前景。 展前景 为了探寻进行脱机手写体汉字识别的更 加实用有效的方法， 加实用有效的方法，本文讨论了利用支持 向量机SVM对脱机手写体汉字进行识别的 向量机 对脱机手写体汉字进行识别的 方法。 方法。

研究背景联机手写体汉字识别：难度小， 联机手写体汉字识别：难度小，发展成熟 脱机手写体汉字识别：难度高， 脱机手写体汉字识别：难度高，有待发展

研究意义理论意义 ：促进相关学科的发展与完善以及各 学科的相互融合与借鉴 应用价值 ：促进人机交互，加快信息流动，创 促进人机交互，加快信息流动， 造巨大的经济效益

2012-2-15

福州大学毕业设计答辩讲稿

研究方法特征提取算法1. 小波多网格特征提取法 2. 笔画密度投影法 3. 复合特征

分类识别算法1. 支持向量机算法 LIBSVM工具 2. LIBSVM工具2012-2-15 福州大学毕业设计答辩讲稿 4

图像预处理图像二值化

HUNAN UNIVERSITY

课题

学学专学

生生业院

姓学班名

程 模式识别

目 基于知识库的手写体数字识别

名 号 级 称

2016 年6 月 25 日

基于知识库的手写体数字识别

1案例背景：

手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一，并且具有很强的通用性。由于手写数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中，研究者们提出了许多识别方法，并取得了一定的成果。在大规模数据统计如例行年检、人口普查、财务、税务、邮件分拣等应用领域都有广阔的应用前景。 本案例实现了手写阿拉伯数字的识别过程，并对手写数字识别的基于统计的方法进行了简要介绍和分析。本文实现的手写字体识别程序具有手写数字图像读取、特征提取、数字模板特征库以及识别功能。

2理论基础：

2-1手写字体识别方法：

手写体数字识别是一个跨学科的复杂问题，综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，其识别过程一般包含图像预处理、特征提取、分类器的设定及其后处理等组成。处理流程如图2-1所示。

图2-1手写体数子识别流程图

2-2 图像预处理

星沙英语 www.rr365. Com

一、尝试用“胸腔辅助送力---—口腔后部发声法”背诵念读26个英文字母，感

觉学习标准发音，直到感觉音准，流利，升降调式自如为止。

小写 （注意四线格占格要求）

a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z

] 先观察以上字母的读音，然后，把含有共同元音因素的字母进行分类：

(1) [ ] ___[ ] ___[ ] ___[ ] ___[ ]

(2) [ ] ___[ ] ___[ ] ___[ ] ___[ ] ___[ ] ___[ ] ___[ ]

___[ ] ___[ ]

(3) [ ] ___[ ] ___[ ]

(4) [ ] ___[ ]

(5) [ ] ___[ ] ___[ ] ___[ ]

(6) [ ] ___[ ] ___[ ] ___[ ] ___[ ] ___[ ] ___[ ]

(7)

HUNAN UNIVERSITY

课题

学学专学

生生业院

姓学班名

程 模式识别

目 基于知识库的手写体数字识别

名 号 级 称

2016 年6 月 25 日

基于知识库的手写体数字识别

1案例背景：

手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一，并且具有很强的通用性。由于手写数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中，研究者们提出了许多识别方法，并取得了一定的成果。在大规模数据统计如例行年检、人口普查、财务、税务、邮件分拣等应用领域都有广阔的应用前景。 本案例实现了手写阿拉伯数字的识别过程，并对手写数字识别的基于统计的方法进行了简要介绍和分析。本文实现的手写字体识别程序具有手写数字图像读取、特征提取、数字模板特征库以及识别功能。

2理论基础：

2-1手写字体识别方法：

手写体数字识别是一个跨学科的复杂问题，综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，其识别过程一般包含图像预处理、特征提取、分类器的设定及其后处理等组成。处理流程如图2-1所示。

图2-1手写体数子识别流程图

2-2 图像预处理

HUNAN UNIVERSITY

课题

学学专学

生生业院

姓学班名

程 模式识别

目 基于知识库的手写体数字识别

名 号 级 称

2016 年6 月 25 日

基于知识库的手写体数字识别

1案例背景：

手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一，并且具有很强的通用性。由于手写数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中，研究者们提出了许多识别方法，并取得了一定的成果。在大规模数据统计如例行年检、人口普查、财务、税务、邮件分拣等应用领域都有广阔的应用前景。 本案例实现了手写阿拉伯数字的识别过程，并对手写数字识别的基于统计的方法进行了简要介绍和分析。本文实现的手写字体识别程序具有手写数字图像读取、特征提取、数字模板特征库以及识别功能。

2理论基础：

2-1手写字体识别方法：

手写体数字识别是一个跨学科的复杂问题，综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，其识别过程一般包含图像预处理、特征提取、分类器的设定及其后处理等组成。处理流程如图2-1所示。

图2-1手写体数子识别流程图

2-2 图像预处理