1) Gaussian function supposition
高斯函数假设
1.
Based on Gaussian function supposition,the image spectrum restoration property of the three image restoration algorithms is analyzed,such as the inverse filter,the constrained least squares restoration(CLS) and maximum likelihood estimation(PML).
基于高斯函数假设的频谱分析方法,对逆滤波法、约束最小平方滤波法和最大似然法等三种图像复原算法的频谱恢复特性进行了实验和分析。
2) Gaussian function
高斯函数
1.
Application of Gaussian function in the mathematics contest;
高斯函数在数学竞赛中的应用
2.
Theoretical analysis shows that the modulation distribution at the front and back imaging plane is a Gaussian function.
该算法对调制度分布序列中极值位置附近的部分数据点利用高斯函数进行拟合,从获得的拟合曲线求出调制度极大值的真实位置,该位置对应的扫描距离即为对应点的高度信息。
3.
This model mainly depends on the smoothing effect of Gaussian function to create the edgeflow vector field.
该模型主要利用高斯函数的平滑作用产生边缘流场。
3) Gauss function
高斯函数
1.
An expansion of Gauss function to approximate nuclear potential;
运用高斯函数展开逼近原子核位势
2.
An important property for the Gauss function;
高斯函数的一个重要性质
3.
A Brief Discussion about the Method of Solving the Problems in Gauss Function;
高斯函数问题求解方法简析
4) Gaussian kernel function
高斯核函数
1.
Taking the sample features of the object to be grasped and requirements for the task into consideration,we use the radial basis function(RBF) neural network with the Gaussian kernel function as its base function to represent the complex nonlinear mapping relationship between the grasp mode and the sample features of the object to be grasped.
考虑被抓取物体的几何特征和任务要求,采用基函数为高斯核函数的RBF神经网络来表示被抓物体的样本特征和抓取模式之间的复杂非线性映射。
5) Gauss function
高斯基函数
1.
In order to get better performance and eliminate static error in multiple phase permanent-magnet synchronous motor control system,the application of a fuzzy neural network control algorithm based on Gauss function to the control of dual Y shift 30° six-phase permanent-magnet synchronous motor speed is in vestigated in this paper.
针对多相永磁同步电机具有非线性、强耦合等特点,传统的PID控制和模糊控制均不能达到很好的控制效果问题,依据空间矢量解耦的理论,建立了多相永磁同步电机的数学模型,给出了基于模糊高斯基函数神经网络的多相永磁同步电机调速系统控制方法,并在六相永磁同步电机上做了仿真分析研究。
2.
In this paper,using Gauss function as membership function,fuzzy control and neural network are combined.
利用神经网络实现模糊推理,运用了一种模糊高斯基函数神经网络,并用于两关节机器人的轨迹跟踪控制。
3.
A fuzzy neural network is proposed for robtic tracking control,the Gauss function is used as fuzzy membership function.
给出一种模糊神经网络控制器并用于机器人的轨迹控制,该神经网络采用高斯基函数作为模糊隶属度函数,利用神经网络实现模糊推理并对隶属函数进行在线调整,从而使其具有学习能力,进而逼近机器人的逆动力学模型,以达到较好的轨迹控制效果。
6) complex Gaussian function
复高斯函数
1.
Based on the Collins formula, the analytical propagation equations for a Gaussian beam through a multiple spatial filter system are derived by using the methods of the matrix decomposition and expanding the aperture function into a finite sum of complex Gaussian function.
以Collins衍射积分公式为基础,利用A0CD矩阵分解与物理实现的技巧,以及将硬边光阑窗口函数展开为有限个复高斯函数之和的方法,推导出了高斯光束通过多级空间滤波器系统的传输方程,并用数值计算加以说明。
2.
Using the relations between Hermite and Laguerre-Gaussian(LG) modes and expanding the window function of two-dimensional rectangular hard-edged apertures into a finite sum of complex Gaussian functions,the propagation of complex-argument Laguerre-Gaussian beams through a paraxial optical ABCD system with a rectangular hard-edged aperture is studied.
利用拉盖尔-高斯模和厄米-高斯模的变换公式,并使用将二维矩孔光阑窗口函数展开为有限个复高斯函数之和的方法,得到了复宗量拉盖尔-高斯(LG)光束通过含矩形硬边光阑近轴ABCD光学系统的变换的解析传输公式,并对复宗量LG光束通过矩形硬边光阑的衍射和聚焦特性进行了研究。
3.
Based on the expansion of the window function of a hard edge aperture into a finite sum of complex Gaussian functions,the recurrence propagation equation of cosh Gaussian(ChG) beams through a multi apertured paraxial ABCD optical system is derived,which permits us to study the propagation of ChG beams through hard edge optics analytically.
基于将硬边光阑窗口函数展开为有限个复高斯函数之和的方法 ,推导出了双曲余弦 高斯光束 (ChG)通过多个光阑近轴ABCD光学系统的递推传输公式 ,该公式可用来解析地研究光束通过硬边光阑光学系统的传输特性。
补充资料：高斯函数模拟斯莱特函数
尽管斯莱特函数作为基函数在原子和分子的自洽场（SCF）计算中表现良好，但在较大分子的SCF计算中，多中心双电子积分计算极为复杂和耗时。使用高斯函数(GTO)则可使计算大大简化,但高斯函数远不如斯莱特函数(STO)更接近原子轨道的真实图象。为了兼具两者之优点，避两者之短,考虑到高斯函数是完备函数集合,可将STO向GTO展开：
式中X(ζS,A,nS,l,m)定义为在核A上，轨道指数为ζS，量子数为nS、l、m 的STO；g是GTO：
其变量与STO有相似的定义；Ngi是归一化常数：
rA是空间点相对于核A的距离;ci是组合系数；K是用以模拟STO的GTO个数（理论上，K→∞，但实践证明K只要取几个，便有很好的精确度）。
ci和ζ在固定K值下, 通过对原子或分子的 SCF能量计算加以优化。先优化出 ζS＝1 时固定K值的ci和(i＝1,2,...,K)，然后利用标度关系式便可得出ζS的STO展开式中每一个GTO的轨道指数，而且，ci不依赖于ζS,因而ζS＝1时的展开系数就是具有任意ζS的STO的展开系数。对不同展开长度下的展开系数和 GTO轨道指数已有表可查。
式中X(ζS,A,nS,l,m)定义为在核A上，轨道指数为ζS，量子数为nS、l、m 的STO；g是GTO：
其变量与STO有相似的定义；Ngi是归一化常数：
rA是空间点相对于核A的距离;ci是组合系数；K是用以模拟STO的GTO个数（理论上，K→∞，但实践证明K只要取几个，便有很好的精确度）。
ci和ζ在固定K值下, 通过对原子或分子的 SCF能量计算加以优化。先优化出 ζS＝1 时固定K值的ci和(i＝1,2,...,K)，然后利用标度关系式便可得出ζS的STO展开式中每一个GTO的轨道指数，而且，ci不依赖于ζS,因而ζS＝1时的展开系数就是具有任意ζS的STO的展开系数。对不同展开长度下的展开系数和 GTO轨道指数已有表可查。
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