1) quartic SVD
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四重奇异值分解
1.
In this paper, a new digital image watermarking algorithm in wavelet packets based on quartic SVD is proposed.
结合奇异值分解和小波包分解的特点,提出了一种基于四重奇异值分解的小波包数字图像水印算法。
2) 4DSVD
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四维奇异值分解
3) Singular value decomposition
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奇异值分解
1.
Application of singular value decomposition (SVD) in solution of T_2 relaxation spectra from nuclear magnetic resonance (NMR) log data;
应用奇异值分解算法的核磁共振测井解谱方法
2.
Random noise attenuation using predictive filtering in F-X domain by singular value decomposition;
F-X域奇异值分解预测滤波法随机噪声衰减
3.
Application of matrix singular value decomposition (SVD);
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矩阵奇异值分解(SVD)的应用
4) Singular Value Decomposition(SVD)
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奇异值分解
1.
To analyse the possible interactions among multiple flexible AC transmission system(FACTS) controllers in a power system,an approach based on the singular value decomposition(SVD) is proposed for the analysis of interactions between thyristor controlled series compensator(TCSC) and static Var compensator(SVC).
针对电力系统中多台灵活交流输电装置(FACTS)控制器之间可能存在的交互影响问题,以可控串联补偿器(TCSC)和静止无功补偿器(SVC)2种FACTS控制器为研究对象,提出了一种基于奇异值分解(SVD)的交互影响分析方法,定量分析了新英格兰10机39节点电力系统中同时装设TCSC和SVC时,2台FACTS装置之间可能存在的交互影响问题及电气参数对交互作用的影响。
2.
First of all,D-H matrix is used to construct a kinematics model and a geometric parameter identification model for the robot,singular value decomposition(SVD) for Jacobian matrix is given,and elementary row operations are applied to the last 5 rows of the matrix to find the geometric parameters to be compensated.
首先,使用D-H矩阵对机器人建立了运动学模型和几何参数识别模型,对雅可比矩阵进行奇异值分解并对分解后的正交阵的最后5行进行初等行变换,以确定需要补偿的几何参数。
3.
According to inverse problem mathematical model of one dimensional wave equation,the singular value decomposition(SVD) technique is applied to analyze the characteristics of inversion equations.
基于一维波动方程反问题的数学模型,应用奇异值分解分析算子方程的不适定性。
5) SVD
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奇异值分解
1.
Watermarking Algorithm for Digital Image Based on DCT and SVD;
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一种基于离散余弦变换和奇异值分解的数字水印算法
2.
A Shot Detection Algorithm Based on SVD and Feature-level Fusion;
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基于奇异值分解和特征融合的镜头检测算法
3.
Digital Image Watermarking Algorithm Based on DWT and SVD;
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基于小波变换和奇异值分解的数字水印算法
6) singularity value decomposition
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奇异值分解
1.
Fault pattern recognition of rolling bearing based on singularity value decomposition and support vector machine;
基于奇异值分解和支持向量机的滚动轴承故障模式识别
2.
An improved method of detecting abrupt information based on singularity value decomposition in noise background;
噪声背景下检测突变信息的奇异值分解技术
3.
Neural Networks Method of Bearing Fault Diagnosis Based on Singularity Value Decomposition;
基于奇异值分解的滚动轴承故障诊断的神经网络方法
补充资料:力学量的可能值和期待值
在量子力学中,力学量F用作用于波函数上的算符弲表示。在数学上,对于一个算符,满足
的函数 ui(r)称为弲的本征函数,式中Fi是与r无关的数,称为本征值。如果ui(r)描写微观粒子的状态,则它必须满足单值、连续和有限的标准条件。在这种限制之下,上式中的本征值可以取一系列分立值,或取一定范围内的连续数值。
在测量力学量F时,观察到的只能是它的本征值。若一个力学量的本征值具有分立谱,我们说这个力学量是量子化的。
量子力学中假定力学量的全部本征函数组成一个完全系;这意思是说:描写体系的任一状态的波函数ψ都可以用力学量的本征函数ui展开:
在ψ和ui都是归一化的情况下,上式中的展开系数сi具有如下的物理意义:在ψ态中测量力学量时,得到结果为Fi的几率是|сi|2。
因此,若微观粒子的定态波函数是某力学量算符的本征函数ui(r),则在这一状态中,力学量F取确定值Fi。
在ψ态中对力学量进行多次测量,把所得结果加以平均,就得出力学量在ψ态中的期待值,以〈F〉表示:
上式称为力学量的期待值公式。如果ψ不是归一化的,那么期待值公式应写为
的函数 ui(r)称为弲的本征函数,式中Fi是与r无关的数,称为本征值。如果ui(r)描写微观粒子的状态,则它必须满足单值、连续和有限的标准条件。在这种限制之下,上式中的本征值可以取一系列分立值,或取一定范围内的连续数值。
在测量力学量F时,观察到的只能是它的本征值。若一个力学量的本征值具有分立谱,我们说这个力学量是量子化的。
量子力学中假定力学量的全部本征函数组成一个完全系;这意思是说:描写体系的任一状态的波函数ψ都可以用力学量的本征函数ui展开:
在ψ和ui都是归一化的情况下,上式中的展开系数сi具有如下的物理意义:在ψ态中测量力学量时,得到结果为Fi的几率是|сi|2。
因此,若微观粒子的定态波函数是某力学量算符的本征函数ui(r),则在这一状态中,力学量F取确定值Fi。
在ψ态中对力学量进行多次测量,把所得结果加以平均,就得出力学量在ψ态中的期待值,以〈F〉表示:
上式称为力学量的期待值公式。如果ψ不是归一化的,那么期待值公式应写为
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