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1)  chaotic characteristic parameter
混沌特征值
1.
Then these chaotic characteristic parameters are used to train SVM and verify the classification effect.
该算法选取两类水声信号,提取它们的混沌特征值关联维数和h2熵作为目标信息,每类信号各提取32组数据,取两类水声信号各8组数据作为训练样本,训练支持向量机,其它样本用于验证。
2)  chaotic characteristics
混沌特征
1.
The trends of chaotic characteristics changing with the gas velocity and the bed height were deferimend in.
证明四个混沌特征参数的相关性是好的,得到了混沌特性随着气速和床层高度的变化趋势,并且提出气泡行为是流化床内产生混沌运动的重要原因。
3)  chaos [英]['keɪɔs]  [美]['keɑs]
混沌特征
1.
In this paper,we study the chaos characteristics and obtain the correlation dimensions and Lyapunov exponent valnes of ECGS,in combine ation with the common characteristic parameters of ECGs,including the intervals of RR and PR,the amplitudes of R wave,P wave and T wave.
提取心电信号的关联维数和Lyapunov指数等混沌特征参数,结合心电信号的重要特征:RR间隔、PR间隔、R波幅值、P波幅值和T波幅值,作为神经网络驱动型模糊推理系统的输入,对正常和患有心脏疾病的心电信号进行分类诊断。
4)  chaotic characteristic
混沌特征
1.
Recognition of chaotic characteristics of the time series of the monthly delivery rate of central gathering station based on correlation dimension;
基于关联维的联合站月输量时间序列混沌特征识别
2.
This paper discusses chaotic characteristic of the power daily load of Sichuan Province based on saturation correlation dimension, and concludes that daily load time series belong to chaotic series.
基于饱和关联维数法,对四川省全省电力系统日负荷序列的混沌特征进行定量分析,得出日负荷时间序列具有混沌性的结论。
3.
The chaotic characteristic of dynamic properties of NC table was revealed with several approaches.
用混沌理论中的相空间重构、关联维数和最大李雅普诺夫指数等理论与方法,对观测到的数控工作台的动态时间序列信号进行分析,求出其功率谱、相平面轨迹、关联维数和最大李雅普诺夫指数等特征量,多方位揭示数控工作台的混沌特征,断定数控工作台是一个非线性动力学系统,为数控机床动态系统辨识提供依据。
5)  chaos feature
混沌特征
1.
Ship target detection algorithm on sea surface based on block chaos feature of image sequence
基于图像序列区域混沌特征的海面舰船目标检测算法
2.
The change of background\'s chaos feature when there are moving targets was analysed, and a new algorithm based on Lyapunov exponents of image block for moving targets detection on the sea surface, which is used for ship targets detection on the sea surface, was proposed.
为了检测海面背景中的舰船目标,分析了目标存在时背景信号混沌特征的变化,提出了一种基于图像区域Lyapunov指数的目标检测新方法。
6)  chaotic characteristic analysis
混沌特征分析
1.
Application of chaotic characteristic analysis to hemodynamics of cerebral vessels;
混沌特征分析在脑血流动力学中的应用
2.
In this dissertation, chaotic theory has been simply introduced, the methods of chaotic characteristic analysis and chaos control have been reviewed, t.
本论文简要介绍了混沌基本理论,综述了混沌特征分析方法和混沌控制方法及其应用,系统总结了混沌在生物医学工程中的应用,提出了利用小波包分析的方法对混沌信号进行去噪处理,完成了以下工作: (1)设计了一套多普勒超声频谱图像采集系统,解决了将血流信号从多普勒超声诊断仪中提取出来的问题。
补充资料:偏微分算子的特征值与特征函数
      由边界固定的膜振动引出的拉普拉斯算子的特征值问题:是一个典型的偏微分算子的特征值问题,这里x=(x1,x2);Ω是膜所占据的平面区域。使得问题有非平凡解(非零解)的参数λ的值,称为特征值;相应的解称为特征函数。当Ω有界且边界嬠Ω满足一定的正则条件时,存在可数无穷个特征值,相应的特征函数ψn(x)组成l2(Ω)上的完备正交系。乘以常因子来规范ψn(x),使其l2(Ω)模为1,则Ω上的任意函数??(x)的特征展式可写为:当??可以"源形表达",即??满足边界条件且Δ??平方可积时,展式在Ω一致收敛。当??平方可积时,展式平方平均收敛,且有帕舍伐尔公式:
  
  
  对膜振动问题的认识还是相当有限的。能够精确地知道特征值的,只限于矩形、圆盘等少数几种非常简单的区域。对椭圆和一般三角形的特征值精确值,还几乎毫无所知。其他情形就更谈不上了。
  
  将不超过 λ的特征值的个数记为N(λ)。特征值的渐近分布由N(λ)对大 λ的渐近式来刻画。这方面最早的结果是(C.H.)H.外尔在1911年得到的(外尔公式):
  式中表示Ω的面积。R.库朗将余项改进为。对于多角形区域,又有人将余项改进到。各种情况下改进余项估计的工作至今绵延不绝。外尔猜测有一个更强的结果:式中|嬠Ω|是区域边界之长,但尚未被证出。
  
  与此密切相关的是下面的MP公式:(t→+0)
  取一个渐近项时,用陶伯型定理可由它推出N(λ)的外尔公式。第二渐近项与外尔猜想非常相象,但由此证不出外尔猜想。第三项迟至1966年才被M.卡茨导出,后来由H.P.麦基恩与I.M.辛格严格证明,其中h表示鼓膜Ω的洞数。
  
  特征值与膜振动频率有一个直接的换算关系,M.卡茨据此给MP公式一个非常生动的解释:可以"听出"鼓膜的面积|Ω|、周长|嬠Ω|和洞的个数h!由于1-h恰巧是Ω的欧拉-庞加莱示性数,是整体几何中颇受重视的一个不变量,"听出鼓形"或"谱的几何"问题立即引起人们的强烈兴趣,并导致一系列重要的研究。不过一般的特征值反问题,要求从特征值的谱完全恢复Ω,还远远没有解决。
  
  用陶伯型定理得出N(λ)渐近式的方法,由T.卡莱曼于1934年首创,他还得到谱函数的渐近式:(λ→∞),式中δxy当x=y时为1,当x≠y时为0。
  
  上述关于拉普拉斯算子的结果,由L.戈尔丁和F.E.布劳德推广到 Rn的有界区域Ω上的m 阶椭圆算子。尽管推算繁杂,但结果十分简单整齐:;;式中 v(x) 表示集合{ξ||A0(x,ξ)|<1}的勒贝格测度,而是A的最高阶导数项相应的特征形式。特征展开定理亦由L.戈尔丁得出。
  
  对于奇异情形,例如薛定谔方程 的谱问题,可以证明存在谱函数S(x,y,λ),特征展式为。由于可能出现连续谱,S(x,y,λ)一般不一定能写成前述特征函数双线和的形式。判定奇(异)微分算子谱的离散性是很有意义的工作。已经出现各种充分条件。不过关于特征值与特征函数渐近性质的研究,还只是限于少数特例。
  
  在处理‖x‖→∞ 时V(x)→∞的情形,M.卡茨与D.雷等人曾创造了一种系统的概率方法,其中借助数学期望表出格林函数,有效地求出谱函数与特征值的渐近式:
  。
  
  当算子A的系数不光滑,或非一致椭圆,或非自共轭,以及边条件带特征参数或带非定域项等等情形,都出现不少研究结果。还有人考察Au=λBu型的特征值问题,这里A、B都是椭圆算子。
  
  除上述问题外,特征展式的收敛性与求和法也一直受到人们的关注。
  

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参考词条