用该方法构造出的小波具有插值性和对称性,因而容易建立信号采样定理。
偏微分方程求解第一离散方程,使之成为一个有限维子空间。
又由于期望用户的能量可能位于信号子空间的某一子空间,所以将检测器限制在降秩子空间上是可行的。
首先利用信号的结构特性并借助于子空间的方法估计得到多用户的频率偏移;
外观跟踪,其中目标视觉表象论坛短的时间间隔为一个线性子空间的代表。
这类方法的基本特征是每次迭代在一个低维子空间寻找最优点。
通过数值试验,分析了不同噪声水准下两种子空间的识别精度和效率。
故事主线是围绕着人们发现了人脑中存在着一种生物互联网络(有点像外太空的亚空间)。
通过仿真实验,验证了闭环子空间模型辨识(closed-loopSMI)算法的有效性。
提出一种根据演化的进度能自动调整搜索范围的自适应机制。
我们提出了一个子空间的内点信赖域算法来求解这个问题,这种方法不需要引入参数或者变换。
构造了特征子空间,并在特征子空间内实现脸部识别。
在机器学习中,子空间信息准则给出推广误差的一种无偏估计。
我们第一次合适的子空间的轨迹鲁检测然后用RANSAC移除那些大型后遗症。
主要研究内容包括:(1)提出一种增量式张量子空间学习的目标跟踪算法。
基于其离散状态空间模型,采用子空间方法进行线性系统识别。
子空间法人脸识别,图像的表示,图像距离度量,多分类器组合。
同时,与常规特征子空间相比,建立自适应特征子空间的运算量大为减少。
为此,本文提出了一种增量张量子空间学习算法,用于跟踪目标的建模与模型更新。
再次,对每一个子空间信号特征向量进行标准化、降维和分类;
新方法保持了噪声子空间处理的高分辨力,并通过信号子空间处理提高了对有限数据误差的稳健性。
在波束空间内,研究了相干信源子空间分解技术和加权子空间拟合技术。
采用最小噪声子空间方法,提出了一种通信信道盲辨识算法。
然后,本人们给出一个封锁方式解这个子空间跟踪问题,并供给实践迭代算法。
计算实例表明了时间节点参数化方法和子空间截断牛顿法在最优控制问题求解中的有效性。
提出了一种基于子空间投影的常规多波束抗干扰算法。
对信号子空间和噪声子空间的正交性进行了分析得出新的估计准则。
文章讨论了伪辛群作用下子空间轨道生成的格的同构条件。