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1)  multi-layer autocorrelation
多重自相关
1.
In this paper,a method of multi-layer autocorrelation is introduced that can be applied to detect the weak signal flooded in powerful noise.
本文介绍的多重自相关法利用了正弦函数的特性,经过多重自相关运算,再对信号进行频谱分析,就能准确检测出湮没于强大噪声的微弱正弦信号,其中频率信息精确,幅值信息经过修正后也能达到一定精度。
2.
Methods of auto correlation,multi-layer autocorrelation and bispectrum estimation that can be used in weak signal detection are studied in this paper with algorithm,and characteristics of each technology.
研究了用于微弱信号检测的自相关法、多重自相关法及双谱估计法,并介绍了各种技术的算法及特点。
2)  multi-correlation
多重相关
1.
The probability based on X-ray image multi-correlation space is defined that can be used to estimate the multifractal spectrum.
该文提出了一种基于多重相关方差的计算多重分形谱的算法。
2.
The DS-SS/(Binary Phase Shift Keyed,BPSK) signal detection approach with delay multiplication multi-correlation is proposed in this paper.
提出一种基于过采样的直接序列扩谱(Direct-Sequence Spread Spectrum,DS-SS)/二进制相移键控(Binary Phase Shift Keyed,BPSK)信号延迟相乘多重相关检测方法,并推导了延迟相乘相关原理,分析了基于过采样的延迟相乘相关方法对输出信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)的影响。
3)  multiple correlation
多重相关性
4)  multi-collinearity
多重相关性
1.
In order to defining the remote sensing factors influencing forest canopy density effectively,based on the research of predecessors,the magnitude of information on each wave bands and ratio wave bands in common use of TM remote sensing image,the multi-collinearity existed between each other and its unfavorable influence to the estimation of canopy density were studied and analyzed in this paper.
对TM遥感图像各原始及常用比值波段的信息量大小、相互间存在的多重相关性及其对郁闭度估测造成的不利影响进行分析研究。
5)  multicollinearity [,mʌltikəli'niəriti]
多重相关性
1.
Binary line regression is an important method to calculate Arps hyperbolic decline parameters,but in the regression function the relativity of two independent variables Q and Qt is high, which will bring about the problem of serious multicollinearity.
二元回归法是一种重要的求解油气产量双曲递减参数的方法,但在二元回归方程中,2个自变量的相关系数较大,存在严重的多重相关性,这样会使最小二乘法失效,得到的回归模型的拟合效果不好。
2.
Aimed at the shortages of the least-squares method regression being difficult to identify the multicollinearity of independent variable factors and eliminate its effects on the precision of regression model,the application of partial least-squares regression(PLSR) to safety monitoring of water conservancy projects was studied.
针对常规最小二乘法回归难以有效识别和消除自变量因子间的多重相关性影响这一不足,对偏最小二乘法回归在水利工程安全监测数据分析中的应用进行了研究。
3.
Especially,the advantages of the method are marked, while the variables X s multicollinearity being serious.
特别,当变量X多重相关性突出时,本文方法效果显著。
6)  multiple correlation ratio
多重相关比
补充资料:多重相关系数


多重相关系数
multiple-correlation coefficient

  多重相关系数【md‘户·。川如俪仪喇击‘喊;MH。二ecT-BeHH诚助,中中“明IleHT .ppe二,朋。“』,亦称复相关系数 一个随机变量与某一组随机变量间线性相依性的度量.确切地说,如果(xl,…,X*)是在R七中取值的随机向量,则X户与凡,…,戈的多重相关系数定义为戈与其关于戈,,二,戈的最优线性逼近的普通相关系数(c ond如on cocfficient),即X:与其对戈,…,戈的回归(比即翔ion)〔(X,}戈,…,Xk)的相关系数.多重相关系数具有如下性质:如果当EX,=一Ex*=o时 X户=刀2戈+…+口*x*是X:对戈,…,Xk的回归,则在变量戈,…,戈的一切线性组合中,不‘与不有最大相关.在此意义下,多重相关系数是典型相关系数(c~血ai com如石oncocffie正nt)的特殊情形.当k=2时,多重相关系数等于X,和戈的普通相关系数p,:.X,与戈,…,戈的多重相关系数记作p:.(2...*〕,且可以通过相关矩阵R二}Pij1l(i,j=l,…,k)表示为 ~1一」卫」一 p了.汁,、=l一司二一, R,l其中1R}是R的行列式、R:,是元素p,1=1的代数余子式(eofactor).这时0短p、.(2*)(1.假如p,.、2.*,二1,则变量戈以概率1等于XZ,…,戈的某个线性组合,即变量X,,,·,Xk的联合分布(joint曲州bution)集中在空间R“的某子平面上.另一方面,p,.(2t哟=0,当且仅当P12=·一Pl*=0,即Xt和戈,…,戈中每一个都不相关.为计算多重相关系数,亦可利用公式 6;,‘、 P不.‘。k、二1一一-一二了一一一, 叮丁其中时是X:的方差,而 6孑.〔2~*,一E[X:一E(X,}戈,…,戈)]’是X:关于回归的方差. 多重相关系数p:.(2.*)的样本类似是 :、_,、一/1-止止且, V Sf其中对.、2..*)和、}是时.(2...*)和时的基于容量为。的样本的估计量.为检验关于不相关的假设,要利用:;.(2*)的抽样分布.假如样本来自多元正态总体,且p:.(2.~*,=o,则变量r子.〔2.*,服从参数为((k一1)/2,(。一k)/2)的口分布:如果,,.(2*)笋o,则变量r产.(2*》的分布已知,但是有些复杂.【补注】关于p二(2嗦)砖o时r矛.〔2*〕的分布,见[AZ 1.
  
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参考词条