1) orthogonal centroids algorithm
正交质心算法
1.
Ear recognition based on wavelet transform and orthogonal centroids algorithm
基于小波变换和正交质心算法的人耳识别研究
2) orthogonal algorithm
正交算法
1.
The article introduces the specific realization of orthogonal algorithm of least square method,and the use of orthogonal algorithm is one of the most effective calculating method developed on the state estimation so far.
介绍最小二乘法的正交算法的具体实现以及它在状态估计中的应用。
3) Centroid algorithm
质心算法
1.
The results of simulation achieved by C++ demonstrate show that the weight centroid algorithm has a better accuracy.
为进一步提高精度,采用了求质心和加权质心的方法,并用C++实现仿真比较,仿真结果表明:加权质心算法具有较高的精度,整个定位过程中节点间无需额外的通信开销,具有广泛的实用性。
2.
Based on the application of wireless sensor network,this paper put forward a novel method of a self-adaptive grade positioning algorithms which adopt an idea of event-driven and combine the method of centroid algorithm and Dv-Hop algorithm.
本文基于应用,采用事件触发机制,融合了两种已有的无线传感器网络节点自定位算法:质心算法和Dv-Hop算法,提出了一种自适应分级定位算法。
3.
The inference of anchors to unknown nodes and centroid algorithm are included.
该算法结合了anchors对未知节点的影响因子和质心算法。
4) orthogonalization algorithm
正交化算法
1.
The reason for deteriorated performance of conventional orthogonalization algorithms for adaptive jamming cancellation at low jamming to noise ratio (JNR) was analyzed.
分析了传统的正交化算法在干噪比较低时，干扰对消效果不佳的原因。
2.
Nulls shift from the interferences directions when the orthogonalization algorithm for adaptive beam- forming is used and the algorithm fails to work when the interferences are coherent.
该算法利用修正空间平滑技术克服正交化算法不能工作于相干干扰环境的缺点;利用总体最小二乘方法得到噪声子空间,总体最小二乘处理减轻了噪声的影响,因而估计的噪声子空间接近真实噪声子空间,干扰方向形成零点。
3.
It is well known that the orthogonalization algorithm is based on the signal subspace to resolve targets and it fails to work when interfering signals are coherent.
正交化超分辨算法在大信噪比时性能优良且运算量小,但由于正交化算法是一种信号子空间方法,因而在干扰相干时失效,而空间平滑方法已广泛应用于自适应阵列相干信号的分离。
6) optimal othogonal centroid
最优正交质心
补充资料：Fourier级数(关于正交多项式的)
Fourier级数(关于正交多项式的)
rthogonal polynomials) Fourier series (in
F血的er级数(关于正交多项式的)【I饭的er sedes(加川如卿.1州ylm血‘);。”晓p，八(no opTOroHa‘-眼M，。oro呱。aM)] 形式为 艺。。p。(l) 月之0的级数，其中{尸。}是在区间(a，b)上关于权函数h正交的多项式系(见正交多项式(ort加即间即妙-no而alS))，系数{。。}由公式 b a。一J儿(*)f(*)尸。〔二)、(2)给出.这里，f属于函数类L:=L之f(a，b)，h]，即它的平方在正交性区间(a，b)上关于权函数h可和(玫比g比可积). 对任意正交级数，(l)的部分和{s。(x，f)}是f的依L:度量的最佳逼近，且a，满足条件 浊a。=0·(3)在证明级数(l)在一个点x或在(a，b)中的某个集合上收敛时，通常利用等式f(x)一s。(戈，f)=拜。汇a。(甲二)只十;一a。+:(价二)只(x)l，其中{a。(叭)}是辅助函数毋二的Founer系数，对于固定的x， 川门=力匕2二丛兰上.。。(。.bl. X一汇而拼。是由Cll南.川回{抽均.以公式(Ch由toffel一Dar·boux fonn“巨)给出的系数.如果正交性区间[a，b]有限，毋乒几且序列笼只圣在给定的点x有界，则级数(l)收敛到值f(x). 对于f6L一L:l(a，b)，h」，即在区间(a，b)上关于权函数h可和的函数类，也可定义系数(2).对有限区间!a，b]，如果f“L，【(a，b)，hl且序列{凡}在整个区间[a，b]上一致有界，则条件(3)成立.在这些条件下，在点x可a，bJ处如果叭〔L，I(a，b)，h]，则级数(l)收敛到值f(x). 设A是区间(a，b)中的某个集合，序列王尸。}在A上一致有界，设B=[a，b〕\A，记L，(A)‘L，【A，川是在A上关于权函数h的p次可和的函数类.如果对固定的x已Al，有叭任L，(A)及叭。
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