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1)  regression process
回归过程
2)  autoregressive process
自回归过程
1.
Random error modeling of inertial sensors based on autoregressive process;
基于自回归过程的惯性敏感器随机误差建模
3)  autoregression process
自回归过程
1.
Secondly,took first order autoregression process as an input image model,and using two-channel 7/5-tap wavelet filter bank which satisfied the perfect reconstruct condition to implement sub-band coding,a.
提出了一种基于一阶自回归过程的双正交7/5小波滤波器的优化算法。
2.
Based on the advantages of the variogram, the autoregression process for aperture simulation developed by L.
Smith自回归过程随机模拟开度的方法,使研究区域的开度满足对数正态分布。
4)  the stationary AR process
平稳自回归过程
1.
The detection capability of the residual EWMA-Chart for the stationary AR process will be studied in this paper.
本文将SPC(Statistical Process Control)技术应用于自相关数据,使用的基本方法是对数据做残差处理,本文定义了一个衡量检验能力的指标,并给出了对于平稳自回归过程数据,在检验过程均值变化方面,残差EWMA-图检验能力强弱的条件。
5)  AR(1) process
一阶自回归过程
6)  discrete autoregressive process
离散自回归过程
补充资料:正规过程和倒逆过程
      讨论完整晶体中声子-声子散射问题时,由于要求声子波矢为简约波矢(见布里渊区),所得到的总波矢守恒条件会相差一个倒易点阵矢量G)。例如对于三声子过程有下列条件
  
  
     , (1)
  式中q1和q2是散射前的声子简约波矢, q3为散射后声子波矢,式(1)中G)的取值应保证q3也是简约波矢。这时会出现两种过程,其一是当q1+q2在简约区内时,可以取倒易点阵矢量G)=0,式(1)则简化为总波矢守恒条件,称为正规过程或N过程。其二是当q1+q2超出简约区时,所取G)应保证q3仍落于简约区内,由于q3与q1+q2相差G),显然q3位于q1+q2的相反一侧,这时散射使声子传播方向发生了倒转,故称为倒逆过程或U过程。U过程总波矢不守恒,但总能量守恒,因为声子频率是倒易点阵的周期函数,而q3与q1+q2只相差一个倒易点阵矢量。N过程在低温长波声子的散射问题中起主要作用。当温度升高,简约区边界附近的声子有较多激发时,U过程变得十分显著,它对点阵热导有重要贡献。
  
  在能带电子与声子散射问题中存在着与式 (1)相仿的总波矢条件
  k+G=k┡±q,
  
     (2)
  式中k与k┡分别为散射前后电子的简约波矢,±号分别对应于吸收或发射q声子。类似的在热中子-声子散射以及晶体中一切波的相互作用过程中,总波矢变化都相差一个倒易点阵矢量G),因此也都有N与U过程之分。这是晶体和连续媒质不同之处,连续媒质对无穷小平移具有不变性,才能求得总波矢守恒,而晶体只具有对布喇菲点阵的平移不变性,因此总波矢守恒条件会相差一个倒易点阵矢量。
  

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