1) optimal transformation
最优变换
1.
Radar target imaging recognition based on optimal transformation and cluster centers;
基于最优变换和聚类中心的雷达目标成像识别
2.
Kernel optimal transformation and cluster centers algorithm
核最优变换与聚类中心的算法
3.
First,in order to reveal the undrlying complex dynamics as completely as possible,a generalized Volterra model was constructed based on optimal transformation algorithm.
首先 ,采用最优变换方法充分表征相应级数项蕴涵的确定性动力学机制 ;其次 ,利用EM算法对观测和动力噪声强度、确定性动力学行为、模型结构和参数进行迭代采样 ,实现从多种生理过程的影响中准确重构心脏节律的确定性动力学机制。
2) Best tree transform
最优树变换
1.
Based on a review of these methods,the methods of Wavelet Packet,Best Tree Transform and the Multi-band Wavelet Transform are given.
本文在对这些算法进行总结的基础上,讨论了基于小波包变换和最优树变换以及多进制小波变换在融合中的应用,分析他们在融合中各自的特色,以便使用时根据具体情况进行选择。
4) kernel K-L transformation
核最优K-L变换
1.
A kernel K-L transformation method proposed in the paper can extract discrepant information on each class mean vector and variance vector,and the classification effects of the features extracted are better.
本文介绍了一种核最优K-L变换,它可以充分利用类别信息,它能够提取类平均向量和方差向量中的判别信息,使提取的特征分类效果更好。
5) optimization/form variation
最优化/型线变换
6) optimal transform matrix
最优变换矩阵
1.
The paper proposes a novel approach for radar target recognition based on Kernel Support Vectors(KSVs) optimal transform matrix,which constructs a between-class matrix and a within-class scatter matrix by use of KSVs.
提出了一种基于支持向量最优变换矩阵的雷达目标一维距离像识别方法。
补充资料：Radon变换和逆Radon变换
Radon变换和逆Radon变换
X线物理学术语。CT重建图像成像的主要理论依据之一。1917年澳大利亚数学家Radon首先论证了通过物体某一平面的投影重建物体该平面两维空间分布的公式。他的公式要求获得沿该平面所有可能的直线的全部投影(无限集合)。所获得的投影集称为Radon变换。由Radon变换进行重建图像的操作则称为逆Radon变换。Radon变换和逆Radon变换对CT成像的意义在于，它从数学原理上证实了通过物体某一断层层面“沿直线衰减分布的投影”重建该层面单位体积，即体素的线性衰减系数两维空间分布的可能性。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条