1) size normalization
大小归一化
1.
The size normalization of notations is a common pretreatment method in mathematical expression recognition, and it has a great significance to enhance the efficiency of notation recognition.
符号的大小归一化是数学表达式识别的一种很常见的预处理方法,它对于提高符号的识别率具有重要的意义。
2) NLMS
归一化最小均方
1.
Normalized least mean square(NLMS)adapting filtering technology has been applieread spectrum c mmunication system to lim t narrowband interferences in the situationd tosp o i of Gaun ises.
为了提高直扩通信系统在高斯白噪声背景下抑制窄带干扰的能力,采用了归一化最小均方自适应(NLMS)滤波技术。
3) normalized min-sum
归一化最小和
4) normalized least mean square algorithm
归一化最小均方算法
5) PNLMS
比例归一化最小均方差
6) Normalized least mean
归一化最小平均值
补充资料：公理化方法(见公理化和形式化)
公理化方法(见公理化和形式化)
axiomatical method
gongllbuafangfa公理化方法化和形式化。(axiomatieal method)见公理
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