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1)  matrix/observer
矩阵/观测器
2)  measurement matrix
观测矩阵
1.
This paper reviews the theoretical framework and the key technical problems of compressed sensing and introduces the latest developments of signal sparse representation,design of measurement matrix and reconstruction algorithm.
本文综述了CS理论框架及关键技术问题,并着重介绍了信号稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法三个方面的最新进展,评述了其中的公开问题,对研究中现存的难点问题进行了探讨,最后介绍了CS理论的应用领域。
3)  Observability matrix
可观测性矩阵
1.
The common methods to analyze the Degree of Observability(DOO) include the eigenvalues and eigenvectors analysis method of error covariance matrix and the Singular Value Decomposition(SVD) method of observability matrix.
常用的可观测度(DOO)分析方法有估计误差协方差矩阵的特征值和特征向量法和可观测性矩阵的奇异值分解(SVD)方法,前者需要在滤波结束之后进行,而后者不需要进行滤波运算就可直接用于分析整个系统的可观测度。
4)  torque observer
转矩观测器
1.
Design for adaptive feedforward PID controller of PMSM with neural network torque observer;
带神经网络转矩观测器的PMSM自适应前馈PID控制器设计
5)  matrix detector
矩阵列探测器
6)  photodetector array
光检测器矩阵
补充资料:大坝内部变形观测(见水工建筑物变形观测)


大坝内部变形观测(见水工建筑物变形观测)


  daba neibubianxing guanCe大坝内部变形观测见水工建筑物变形观测。
  
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