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1)  non-gaussianity
非高斯性
1.
An improved predictive deconvolution based on maximization of non-Gaussianity;
一种改进的基于非高斯性最大化的预测反褶积算法(英文)
2.
On the basis of the number fluctuation model of n-type metal oxide semiconductor field effect transistor(nMOSFET),non-Gaussianity of noise in nMOSFET was studied by the quadratic sum of the bicoherence,which belongs to higher order statistics.
基于n型金属氧化物半导体场效应晶体管(nMOSFET)噪声的数涨落模型,采用高阶统计量双相干系数平方和研究了nMOSFET噪声的非高斯性
2)  non-Gaussian
非高斯性
1.
According to the characteristic of SVDD,the proposed algorithm utilizes the non-Gaussian to measure how kernel samples approximate to a spherical area,and then optimize the kernel parameter.
该算法根据支持向量域数据描述本身的特点,利用非高斯性来测量核空间样本接近球形区域分布的程度,并根据此测量结果来优化核参数。
3)  non-Gaussian feature
非高斯特性
1.
The non-Gaussian features of fluctuating wind pressures on long span roofs are systematically studied by using multi-channel measurement wind tunnel tests.
首先,根据测点风压时程及其概率密度分布,对具有非高斯分布特性的屋盖风压局部区域做出判断;然后,通过风压的时空间相关性,结合中心极限定理讨论局部呈现非高斯特性的原因;最后,基于测点风压的第三、四阶矩统计量对风压的非高斯特性进行描述,给出划分高斯非高斯区域的标准,并在此基础上对平屋盖进行了分区,通过区域划分揭示了不同区域的脉动风压形成机理,也体现出一些大跨屋盖结构不同于低矮房屋的流场特性。
4)  nonlinear and non-Gaussian
非线性非高斯
1.
The particle filter is an effective algorithm for the state recursive estimation in nonlinear and non-Gaussian dynamic systems by utilizing Monte Carlo simulation.
粒子滤波是指利用Monte Carlo仿真方法处理递推估计问题的非线性滤波算法,这种方法不受模型线性和Gauss假设的约束,是一种处理非线性非高斯动态系统状态估计的有效算法。
2.
The Unscented Particle Filter (UPF) was considered as one of the most effective state estimation method for nonlinear and non-Gaussian system.
最后,将自适应UPF算法与粒子滤波、标准UPF算法进行了仿真比较,仿真结果表明在保持高精度估计能力的同时,自适应UPF算法比标准UPF算法具有更好的实时性,是解决非线性非高斯系统状态估计问题的一种有效方法。
5)  nonlinear/non-Gaussian
非线性/非高斯
6)  nonlinear Gaussian filtering
非线性高斯滤波
补充资料:连续性与非连续性(见间断性与不间断性)


连续性与非连续性(见间断性与不间断性)
continuity and discontinuity

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