1) the mode correlation coefficient
振型相关系数
1.
The combination method for structural response excited by double earthquakes is proposed based on random vibration theory and the mode correlation coefficient is derived.
假定双向地震动模型为平稳白噪声模型 ,考虑地震动的空间相关性 ,用随机过程理论建立了双向地震动作用下结构反应的组合方法 ,给出了双向地震动输入下振型相关系数公式 。
2) Canonical correlation coefficient
典型相关系数
1.
Proof of theorem about unit canonical correlation coefficient;
典型相关系数的一个定理之证明
2.
Introduces the concept of two multiple random vectors canonical corrlation coefficient,linear dependence and weak linear dependence,the relationship of canonical correlation coefficient and linear dependence is also presented.
介绍了两个多维随机向量典型相关系数、线性相关、弱线性相关等概念，以及典型相关系数与线性相关性的关系。
3.
As for different types of matrix A and B, we discuss the relationship between the canonical correlation coefficient which is about random vector x with y and the canonical correlation coefficient which is about random vector Ax with By.
对于不同类型的矩阵A和B,讨论了随机向量x和y的典型相关系数与Ax和By的典型相关系数之间的关系,从而得到了x和y的广义相关系数与Ax和By的广义相关系数之间的关系。
3) correlation coefficient model
相关系数模型
1.
After analyzing the methods commonly used in determining the analysis area and forecasting the traffic distribution,the correlation coefficient model based on traffic-count was used to forecast the trip distribution in the process of traffic impact analysis(TIA).
本文在对常用交通影响分析范围确定方法和项目交通分布预测方法分析的基础上,将基于交通观测的相关系数模型运用于项目出行分布预测,提出在出行分布预测的同时逐步确定交通影响范围的方法,并结合具体案例进行分析。
2.
It concludes:first,under certain conditions,the choice of marginal distributions does not affect the estimation of the total risk;second,correlation coefficient model may underestimate the total risk if the marginal distributions are tail correlated.
假设风险满足一定条件,利用Copula和蒙特卡洛模拟方法对边际分布的选择和边际分布间的尾部相关关系两个方面进行分析,并得出结论:第一,在一定条件下,边际分布的选择并不影响对总风险的估计;第二,相关系数模型可能因为边际分布间的尾部相关关系而低估总风险。
4) shape correlation
振型相关性
1.
Based on the shape correlation theory,a correlative analysis of the modal frequency and shape both from the calculation and the experiments was carried out.
对某轿车白车身进行了计算模态分析,得到其计算模态频率以及相应的振型,并通过试验得到试验模态频率及振型,根据振型相关性理论,对试验和计算模态及振型进行相关性分析,将有限元的动态分析与试验数据有机地结合起来,验证了白车身有限元模型。
5) mode cross-correlation
振型互相关
6) coefficient of correlation
相关系数
1.
Analyzing with coefficient of correlation, no obvious correlation was found between the hibernant larva density and the harm level of 1st generation of Asian corn borer (ACB) in Baoding, Hengshui, Ningjin, Langfang, and Zhangjikou city of Hebei province.
对河北省保定、衡水、宁晋、廊坊和张家口等地亚洲玉米螟越冬幼虫的虫口密度与第1代发生程度的关系,用相关系数方法分析结果,相关均不显著。
2.
Blind Source Separation(BSS) technology can improve signal to noise ratio in receiver,this paper presents a approach of improvement for the performance of Infomax algorithm by training sequence in communications,and gives simulation based on coefficient of correlation and performance index(PI),simulation results shows that the approach can enhance SNR and the conve.
盲分离技术(BSS)在通信中使用时有助于提高接收信噪比,提出通过一种利用通信信号的训练序列来改善Infomax算法的收敛性能的方法,并分别以相关系数和性能指数作为比较标准进行仿真,结果显示该方法能改善接收信号的信噪比,加快Infomax盲分离算法的收敛速度。
3.
This article introduced the concept and properties of coefficient of correlation, and offered three methods of proving the properties.
介绍了相关系数的概念、性质,并对它的性质给出了3种不同的证明方法。
补充资料：Kendall等级相关系数
Kendall等级相关系数
ion Kendall coefficient of rank correla-
Kd山u等级相关系数「E曰吐山以吧伍d句t of.”血伪川如.d佣;Ke”皿姗a劝，帅胭“e，TP朋ro“0‘ICOPpe几.朋毗」 两个随机变量(特征)X和Y间相依关系的样本度量之一，基于样本元素(戈，Y.)，二，(Xn，玖)的等级评定.这样，众n山山等级相关系数属于秩统计量(mllksta比tic)并且定义为 25 f r.·…r_、 ”Ln一1)其中;，是在X秩为i的数偶(X，y)中Y的秩、S二ZN一”(。一l)/2，N是样本中]>i和r，>r‘同时成立的元素个数.总有一1簇t《1.M.R上以坛U广泛使用K淤nd目等级相关系数做相依性度量(见〔1」). Ken山山等级相关系数被用于检验随机变量独立的假设.如果独立性的假设成立，则云二0，DT“2(2n十5)/〔gn(”一l)1.当样本容量较小时(4蛋n镬10)，独立性假设的统计检验借助于专门的数表(见【31〕来进行.当衬>10时，利用:的分布的正态逼近二如果 ，·，>一擂离，则否定关于独立的假设，否则接受假设.这里，:是显著性水平，。司:是标准正态分布的100(:/2)百分位点.像任何秩统计量一样，KendaU等级相关系数可以用于揭示两个属性特征的相依性，只要样本的元素可以按这些特征评定等级，如果X和Y有联合正态分布且相关系数为p，则p与Kendal丈等级相关系数有如下关系: _2 七T=一atcsmP· 兀亦见S碑ar田叨等级相关系数(s户汾m曰n cocfficientof几mk eorlehaion);秩检验(mnk此0.
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参考词条