1) weighted decision function
加权判决函数
2) weighted criterion function
加权判别函数
3) decision weighting
判决加权
1.
In order to reduce the impact of decision errors and noise fluctuations on estimation, firstly this paper analyzes the decision weighted RLS (Recursive Least Squares) estimation, and then modifies it to obtain improved RLS estimation based on modified decision weighting.
为了进一步降低判决差错和噪声波动对估计的影响,首先介绍了对无线信道的判决加权递推最小二乘盲估计,然后修正估计的判决方式,得到改进的判决加权递推最小二乘估计,最后仿真比较了移动环境下的无线信道各种估计与延迟扩展、多普勒频移及信噪比的关系和性能。
4) verdict function
判决函数
1.
It discusses how to utilize numerical value system and verdict function to resolve bus collision in the description of VHDL and simulation of system.
针对运用VHDL语言进行系统描述和系统仿真中出现的总线冲突问题及不确定值的传递问题 ,阐明了运用判决函数解决总线冲突的方案及判决函数的算法实现 ;并简要说明了运用更大的数值系统为判决函数提供更多的结点信息来解决不确定值的传递问题的方
5) weighting function
加权函数
1.
The methods used in NMR logging include the T 2 cut?off value, T 2 spectra BVI and BVI weighting function.
NMR测井确定BVI方法有T2 截止值方法 ,频谱BVI(简称SBVI)方法和BVI加权函数方法。
2.
A summarization of the selection methods for the weighting function matrix in mixed sensitivity H_∞control is presented in the paper.
总结了混合灵敏度H∞控制算法中加权函数阵的选择方法,提出了一种新的选择加权函数矩阵的思想。
3.
A practical selection of weighting function and the order reduction of the controller are presented.
提出了实用的加权函数选择方法和一种控制器降阶方法。
6) weighting functions
加权函数
1.
To prevent disturbance which caused by parametric uncertainties and load torque disturbance, this paper converted control problem of permanent magnet synchronous motor to H∞ mixed sensitivity problem through choosing suitable weighting functions.
针对永磁同步电机伺服系统中存在的模型参数不确定性和负载扰动问题,引入H∞混合灵敏度设计方法设计了H∞鲁棒控制器,并讨论了加权函数的选择。
2.
Aiming at the delay and no specific selection of weighting functions, a new algorithm is brought forward.
本文依据H∞控制理论，结合H∞混合灵敏度加权函数的选择，提出了一种<WP=3>SISO系统基于多目标遗传算法（MOGAS）的H∞混合灵敏度加权函数优化控制设计方法。
3.
Based on the main performance index required,the weighting functions are optimized by genetic algorithm(GA)and H∞ controller with good performance is obtained.
为了使系统达到给定的性能指标要求,采用遗传算法对加权函数的选择进行了优化,从而获得了性能优化的H∞控制器。
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