1) mediant estimation
中值估计
1.
A de noising algorithm based on the wavelet packet under the background of Gauss color noise is discussed by the combination of the hard thresholding and node by node mediant estimation method.
利用逐结点中值估计和硬门限处理 ,讨论了色噪声背景下子波包去噪算法 ,并在此基础上提出了一种新的方差估计方法 ,实验结果表明它还具有良好的去噪性
2) Median unbias estimation
中值无偏估计
3) Least-Median-Squares estimation
最小中值估计
1.
In the process of matching,the algorithm uses Least-Median-Squares estimation to eliminate false matching pairs.
本文通过改变特征点描述子的结构实现了特征向量的简化,并且提出基于视差梯度约束的特征点匹配算法,在匹配过程中使用最小中值估计算法去除伪匹配点对。
4) estimation of least median squares
最小中值平方估计
1.
Then the robust Mahalanobis distances of training samples with normal texture were calculated by using the fast algorithm for the estimation of least median squares.
利用最小中值平方估计的快速算法,获得正常织物纹理训练样本的稳健马氏距离,并应用契比晓夫不等式确定在一定置信度条件下判断待检织物为疵点的马氏距离的阈值。
5) amplitude estimation
幅值估计
补充资料：插值估计法
插值估计法是根据统计资料中若干已知项目的对应关系资料来推算未知项目的对应关系的数值。有内插法、线性插值法和拉格朗日插值法等。
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