1) Time-recursive algorithms
时间递归算法
1.
Time-recursive algorithms for the efficient and fast computation of the 2-D RDGT coefficients and for the fast reconstruction of the original image from the coefficients are developed in this work.
本文首先简单回顾了作者曾提出的二维实值离散Gabor变换及其与复值离散Gabor变换的简单关系,然后着重探讨了二维实值离散Gabor变换快速计算问题,提出了二维实值离散Gabor变换系数求解的时间递归算法以及由变换系数重构原图像的块时间递归算法,研究了双层并行格型结构实现两算法的方法,计算复杂性分析及与其它算法的比较证明了双层并行格型结构实现方法在实时处理方面的优越性。
2) block time-recursive algorithm
块时间递归算法
1.
In this paper,firstly,block time-recursive algorithms for the efficient and fast computation of the 1-D DGT coefficients and for the fast reconstruction of the original signal from the DGT coefficients will be developed in b.
为了有效地和快速地计算离散Gabor变换,论文提出了在临界抽样条件下和在过抽样条件下,一维离散Gabor变换系数求解的块时间递归算法以及由变换系数重建原信号的块时间递归算法,研究了两算法使用并行格型结构的实现方法,并讨论和比较了算法的计算复杂性和优越性。
3) realtime recurrent algorithm
实时递归算法
4) recurrence time
递归时间
5) recursive algorithm
递归算法
1.
A fast recursive algorithm of discrete Hartley transform;
离散Hartley变换的一种快速递归算法
2.
Building treeview with recursive algorithm in JSP;
在JSP中使用递归算法生成目录树
3.
Mathematical Model and Its Recursive Algorithm for Intelligently Editing and Recording CD Tracks;
CD音轨智能编辑转录的数学模型及递归算法
6) Recursion algorithm
递归算法
1.
Realistic rendering of trees based on fractal recursion algorithm;
基于分形递归算法的树木真实感绘制
2.
Modal-domain modelling of frequency-dependent overhead lines based on recursion algorithm;
基于递归算法的含频变参数架空线的模量计算模型
3.
a Recursion Algorithm to Seek the Characteristic Value of Real Symmetric Tri-diagonal Matrix;
求实对称三对角矩阵特征值的递归算法
补充资料：递推估计算法
利用时刻t上的参数估计孌(t)、存储向量嗘(t)与时刻 t+1上测量的输入和输出值u(t+1)和y(t+1)计算新参数值孌(t+1),再根据孌(t+1)计算出新参数值孌(t+2)，直到获得满意的参数值为止。这种算法的每一步计算量都比较小，能够使用小型计算机进行离线或在线参数估计，可以估计时变参数，也可以实时估计适应控制器的参数（见适应控制系统）。20世纪60年代，递推估计算法得到迅速发展，到了70年代产生了许多不同的方法，例如，有离线方法的各种变形、卡尔曼滤波法、随机逼近方法和模型参考适应参数递推估计法等。递推估计算法的各种方法可以用一个统一的公式来描述：
给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法：①递推最小二乘法；②递推增广最小二乘法；③递推近似极大似然法；④递推辅助变量法；⑤递推广义最小二乘法；⑥卡尔曼滤波参数估计；⑦随机逼近法；⑧模型参考适应法；⑨时变参数递推估计法。
参考书目
Lennart Ljung，Torsten Soderstrom， Theory and Practice of Recursive Identification，MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
给孌(t),F(t),嫓(t)和w(t)不同的值就得到各种不同的方法：①递推最小二乘法；②递推增广最小二乘法；③递推近似极大似然法；④递推辅助变量法；⑤递推广义最小二乘法；⑥卡尔曼滤波参数估计；⑦随机逼近法；⑧模型参考适应法；⑨时变参数递推估计法。
参考书目
Lennart Ljung，Torsten Soderstrom， Theory and Practice of Recursive Identification，MIT Press., Combridge, Mass., 1983.
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