12、深入探究 PDF 文本提取与表格布局处理

深入探究 PDF 文本提取与表格布局处理

在处理 PDF 文档时,我们常常需要提取其中的文本信息,尤其是当文档包含表格等复杂布局时,如何准确提取和整理数据就变得尤为重要。本文将详细介绍 PDF 文本提取的相关技术和方法,包括页面迭代、文本过滤、内容筛选以及表格布局恢复等方面。

1. PDF 页面迭代与文本显示

首先,我们来看一下如何对 PDF 页面进行迭代并显示其中的文本。在处理 PDF 文档时,我们可以使用 Miner_Layout 类来打开文档,并通过 page_iter() 方法获取页面对象。这个方法是一个生成器函数,它会在需要时生成页面,从而减少不必要的处理。

with Miner_Layout(filename) as miner:
    for page in miner.page_iter():
        print(page, len(page))

通过上述代码,我们可以看到每个页面包含多个项目,其中大部分是文本块,还有一些可能是图像或图形。为了只显示文本,我们可以使用 isinstance() 函数来判断项目是否为 LTText 类型。

from pdfminer.layout import LTText

def show_text(filename):
    with Miner_Layout(filename) as miner:
        f
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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