1) Wave complexity coefficient
波的复杂性系数
2) Complexity Coefficient
复杂性系数
1.
The PmP waveform data obtained from a deep seismic sounding profile, which ran through Zhangbei seismic region, were processed by means of both seismic wave complexity coefficient and frequency spectrum analysis methods, and the complexity characteristics of crust-mantle boundary beneath the studied area and its adjacent region were determined.
利用地震波复杂性系数和频谱分析方法,处理了穿过张北地震区的一条地震测深剖面的PmP波形资料,获得了该震区以及相邻区域的壳幔边界复杂性特征。
2.
For an ancient stable block, the Moho complexity coefficient is small, which reflects the feature of first order discontinuous interface.
利用波的瞬时特性和波列长度,给出一种地震波形复杂性系数的计算方法。
3) generalized complexity coefficient
广义复杂性系数
4) complexity synthetic coefficient
复杂性综合系数
5) clutter modulus
杂波系数
1.
So the parameters of the signal-to-jamming ratio,clutter modulus and the detection probability can be measured in outfield.
证明了雷达信号功率比的外场可测性和收敛性,由此可在接近实战的外场干扰条件下直接获得雷达的信干比、杂波系数和发现概率等参数,这对于定量评定雷达抗干扰性能具有比较重要的意义。
6) Complexity Coefficient
复杂系数
1.
Research on Complexity Coefficient of Electrical Equipment Maintenance Based on Information Entropy;
基于信息熵的电气设备维修复杂系数的研究
2.
In this paper ,we propose the definition of complexity coefficient of a Boolean function for the first time .
本文首次提出了布尔函数复杂系数的概念，通过计算布尔函数所生成序列的线性复杂度，得出了任意一个布尔函数的线性复杂度均等于该函数的复杂系数，进而给出了一个计算布尔函数多项式表达式的快速算法，并具体计算了所有线性复杂度为12的4元de Bruijn序列所对应的布尔函数；通过对Bent函数复杂系数分布的研究，提出了按照复杂系数对Bent函数进行分类的思想，对某些具体的值，研究了Bent函数计数问题；给出了Bent函数复杂系数取值的界，并举例说明了文中的上下界是最优的；文章还得到了一个判断布尔函数是否为Bent函数的必要条件。
补充资料：波波夫超稳定性
系统输入输出乘积的积分值受限制的条件下的稳定性，1964年罗马尼亚学者V.M.波波夫所提出。对于所研究的系统，如果用u(t)表示输入向量，y(t)表示输出向量,那么在给定正的常数L后，系统输入输出乘积积分值的限制关系可表示为：
式中uT(t)是u(t)的转置向量。如果对于这种限制总能找到相应的正的常数K和δ,使系统状态方程解的一切形式在时间区间0≤t≤t1内都满足条件‖x(t)‖≤K[‖x(0)‖+δ]，这种系统便被称为超稳定的。其中x(0)是系统的初始状态,‖x(t)‖是状态向量x(t)的范数。如果t→∞时,还有x(t)→0，则称系统是超渐近稳定的。超稳定性理论适用于一切类型的控制系统，包括线性系统和非线性系统、定常系统和时变系统。超稳定理论的一个重要应用领域是模型参考适应控制系统。
对于线性定常系统，系统的超稳定性与其传递函数矩阵的正实性之间有着密切关系。澳大利亚学者B.D.O.安德森在1968年证明，系统的超稳定性等价于系统传递函数矩阵的正实性，系统的超渐近稳定性等价于系统传递函数矩阵的严格正实性。正实性和严格正实性是现代网络理论中的两个重要概念。一个传递函数矩阵G(s)为正实的条件是:①,其中宑是s的共轭复数变量,是G(s)的共轭复数矩阵;②G(s)在复变量s的右半开平面上解析,且在虚轴上仅有简单的极点,而对应这些极点的留数矩阵为正定埃尔米特矩阵；③G(s)+GT(s)在s的右半开平面为半正定埃尔米特矩阵，其中GT(s)为G(s) 的转置矩阵。在正实性的条件中，把条件②改为G(s)在包括虚轴在内的右半闭s平面上解析，把条件③改成为G(s)+GT(s)在右半闭 s平面上是正定埃尔米特矩阵，则相应地称传递函数矩阵是严格正实的。
参考书目
V.M.Popov, Hyperstability of Automatic Control Systems, Springer-Verlag, New York, Berlin,1973.
式中uT(t)是u(t)的转置向量。如果对于这种限制总能找到相应的正的常数K和δ,使系统状态方程解的一切形式在时间区间0≤t≤t1内都满足条件‖x(t)‖≤K[‖x(0)‖+δ]，这种系统便被称为超稳定的。其中x(0)是系统的初始状态,‖x(t)‖是状态向量x(t)的范数。如果t→∞时,还有x(t)→0，则称系统是超渐近稳定的。超稳定性理论适用于一切类型的控制系统，包括线性系统和非线性系统、定常系统和时变系统。超稳定理论的一个重要应用领域是模型参考适应控制系统。
对于线性定常系统，系统的超稳定性与其传递函数矩阵的正实性之间有着密切关系。澳大利亚学者B.D.O.安德森在1968年证明，系统的超稳定性等价于系统传递函数矩阵的正实性，系统的超渐近稳定性等价于系统传递函数矩阵的严格正实性。正实性和严格正实性是现代网络理论中的两个重要概念。一个传递函数矩阵G(s)为正实的条件是:①,其中宑是s的共轭复数变量,是G(s)的共轭复数矩阵;②G(s)在复变量s的右半开平面上解析,且在虚轴上仅有简单的极点,而对应这些极点的留数矩阵为正定埃尔米特矩阵；③G(s)+GT(s)在s的右半开平面为半正定埃尔米特矩阵，其中GT(s)为G(s) 的转置矩阵。在正实性的条件中，把条件②改为G(s)在包括虚轴在内的右半闭s平面上解析，把条件③改成为G(s)+GT(s)在右半闭 s平面上是正定埃尔米特矩阵，则相应地称传递函数矩阵是严格正实的。
参考书目
V.M.Popov, Hyperstability of Automatic Control Systems, Springer-Verlag, New York, Berlin,1973.
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