1) Discrete Moments
离散矩
1.
After recalling some properties of rank 3 orthogonal wavelets,relations between the number of filters,symmetry,vanishing moments and discrete moments are discussed.
对具有消失矩性质的3带对称正交小波进行参数化,给出正交小波的几个重要性质,同时讨论滤波器系数长度、对称中心点、消失矩和离散矩之间的联系,通过放弃线性方程组中的几个消失矩条件来引入尺度函数的三阶离散矩作为参数。
2) Multi-moment
多离散矩
1.
On the Spherical Yin-Yang Grid and Application of a Novel Multi-moment Finite Volume Method;
球面阴阳网格与新型多离散矩有限体积方法的应用研究
3) discrete orthogonal moments
离散正交矩
1.
A new stereo matching approach based on Tchebichef discrete orthogonal moments is proposed.
通过引入Tchebichef离散正交矩提出了一种新的基于双目立体匹配的方法,该方法利用了Tchebichef离散正交矩在图像空间中的正交性来描述图像的灰度分布特征,然后根据该分布特征对图像对进逐行逐像素匹配,视差计算通过逆变换或者通过比较重建图像的灰度值进行估计,从而得到视差图。
2.
Reconstruction experiments show that,compared with discrete orthogonal moments of one variable,moments of two variables have les.
重建实验结果表明,相对于同系数的单变量的离散正交矩,两变量离散正交矩的重建误差更小。
4) relative dispersion matrix
离散度矩阵
1.
The paper to the traditional Fisher linearity distinguished has made the thorough analysis,Because between the sample class relative dispersion matrix cannot very good be away from the near sample class separately,Has redefined between the sample class relative dispersion matrix for this this article .
论文对传统的Fisher线性判别作了深入的分析,由于样本类间离散度矩阵不能很好的分开距离较近的样本类,为此该文又重新定义了样本类间离散度矩阵。
5) discrete moment invariants
离散不变矩
6) semidiscrete decomposition
半离散矩阵分解
1.
Research of the improved semidiscrete decomposition on web page information retrieval;
半离散矩阵分解改进算法在网页信息检索中的应用研究
补充资料：离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示
(1)
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
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