1) projective matrix method
投影矩阵法
1.
For digital instrument with data that cannot be acquired directly,this paper proposed a real-time instrument character recognition system based on projective matrix method.
针对不可直接获取数据的字符型数显仪表,提出一种基于投影矩阵法的仪表字符实时识别系统,通过摄取LCD的实时动态画面,并对采集到的图片进行滤波预处理并二值化,然后根据投影矩阵法确定出包络每个字符的矩阵,运用模板匹配算法,采用缓存比较的方法,克服了LCD实时画面中的字符残缺受损情况带来的影响,识别出字符,最后在不带有串口通讯功能的徕卡DISTO A2、A3系列激光测距仪上,成功获取其实时数据,并且识别精度达到了98%,也证明了该方法的可靠和有效。
2) rank-reduction projective matrix method
降维投影矩阵法
3) projection method with Hessian matrix
投影Hessian矩阵算法
1.
Quick projection method with Hessian matrix
快速投影Hessian矩阵算法
4) Projection matrix
投影矩阵
1.
The acquisition of multiple vectors for the projection matrix simultaneous by geometry symmetry, and the real-time acquisition of the vector of the projection matrix are adopted to shorten acquiring time and save the memory space of projection matrix.
迭代成像中投影矩阵的获取速度直接影响算法的效率。
2.
We select the special relaxation parameter and put the projection matrix into many blocks according to the projection angles in the reconstruction procedure.
在重建过程中采取对投影矩阵按投影角度分块的方法,选取特定的松弛参数。
3.
A projection matrix method is presented in order to reduce the effect.
文中提出的投影矩阵方法首先在时域将主瓣杂波滤除,然后进行多普勒滤波,由于主瓣杂波被有效抑制,系统对慢速目标的检测能力大大提高。
5) projective matrix
投影矩阵
1.
The structures of the projective matrix and generalized projective symmetric matrix are studied.
研究了投影矩阵的结构,给出投影变换下一类广义对称矩阵(即投影广义对称矩阵)的概念及结构,讨论了此类广义对称矩阵逆特征值问题有解的充要条件,并给出通解的表达式;同时也考虑了对于给定矩阵的最佳逼近问题。
2.
Given a few methods of constructing idempotent matrix by using of theory of similarity matrix,generalized inverse matrix,matrix of idempotent transformation,orthogonal projective matrix,matrix spectral factorization,matrix operation.
利用相似矩阵、广义逆矩阵、幂等变换的矩阵、正交投影矩阵、矩阵的谱分解、矩阵的运算等方面的理论给出了构造幂等矩阵的几种方法。
6) matrix projection
矩阵投影
1.
Data classification algorithm based on two-step matrix projection;
基于两步矩阵投影的数据分类算法
2.
Two-step matrix projection algorithm for data classification;
数据分类的两步矩阵投影算法
补充资料：滤波反投影或卷积反投影
滤波反投影或卷积反投影
影像学术语。当代影像学设备进行影像重建的数学方法。在直接用扫描后所获得的投影轨迹剖面图反投影重建出的CT图像中，无法避免角度卷入条纹伪影(angular aliasing streaks)造成的模糊和失真。这种现象与被扫描层面的空间频率中高频信息的损失有关。使用一种精密的数学方法去除这种模糊。称为“展现”(unfolding)或去卷积(deconvolution)，即在反投影前使用一种数学的“滤器”或卷积函数对原始数据进行修正，然后再进行反投影。两步数学处理过程合称为滤波(修正后)反投影或卷积(后)反投影。这种方法的优点是处理过程简单，速度快，所得图像逼真、清晰。
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