1) minimum variance property
最小方差性
2) linear minimum variance
线性最小方差
1.
In order to improve the precision of the fusion estimation, this paper presents the optimal information fusion fix-interval smoother based on the multi-sensor optimal information fusion criterion weighted by matrix in the linear minimum variance sense.
为了提高融合估计的精度,采用矩阵加权线性最小方差意义下的最优信息融合准则,对多传感器系统,考虑局部估计误差之间的相关性,给出了最优信息融合固定区间平滑器算法。
2.
The algorithm is optimal in the sense of linear minimum variance.
该算法在线性最小方差意义下为最优的。
3) linear minimum-variance
线性最小方差
1.
This algorithm is optimal in the sense of linear minimum-variance.
该算法在线性最小方差意义下是最优的。
2.
The proposed algorithm is optimal in the sense of linear minimum-variance.
针对石油地震勘探、通讯工程、水声探测等许多实际应用领域 ,该文研究 1种在更弱的乘性噪声限制条件下系统的最优状态滤波 ,就乘性噪声矩阵为一般随机矩阵且各观测通道乘性噪声在同时刻相关的情形 ,给出了在线性最小方差意义下的状态最优滤波算法。
4) minimum variance
最小方差
1.
Controller performance assessment method of minimum variance based on adaptive filter;
基于自适应滤波器的最小方差性能评价方法
2.
Inverse design approach for minimum variance observers;
最小方差观测器逆设计实现方法
3.
It only needs routine closed-loop operating data and knowledge of the process time delay using minimum variance as a benchmark in controller performance assessment.
用最小方差准则来评价控制器的性能,仅需过程变量的常规闭环操作数据和过程的时间延迟特性。
5) least-square
最小方差
1.
In the paper,it has been discussed that the approach of determining weights considering the expert s level with geometric mean and least-square for multi-objective group hierarchical decision making,the example is given.
应用几何平均和最小方差等概念,探讨了多目标群体层次决策中考虑决策者水平的权重确定方法,并用实例给予了验证。
2.
The quantitative synthetical appraisement model combined weighted setting value statistic and attribute mathematics and least-square etc.
应用加权集值统计、属性数学和最小方差等方法 ,建立了考虑专家水平的量化综合评估模型 ,对土木工程质量进行多目标多人的综合评估 ,并给出计算实例 。
3.
The track initiation of multi-target in dense noisy environment is concerned A method combined improved Hough transform and least-square criterion is proposed.
主要研究杂波密集环境下多目标航迹起始问题,提出一种改进Hough变换和最小方差准则相结合的航迹起始方法。
6) linear minimum variance optimal fusion
线性最小方差最优融合
补充资料：最小方差估计
分子式：
CAS号：
性质：在系统模型辨识过程中，寻求使实际测量与计算值间的方差达到最小的参数作为参数的估计值的方法。
CAS号：
性质：在系统模型辨识过程中，寻求使实际测量与计算值间的方差达到最小的参数作为参数的估计值的方法。
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