1) Noise-Adjusted Principal Component Analysis
噪声调整主分量分析
2) Noise-adjusted principal components analysis
基于噪声调节的主成分分析
3) noise measurement and analysis
噪声测量分析
1.
A noise measurement and analysis system,used for quality control on production line of bearing,has been investigated and developed with the combination of background noise separation and weight factor setting in this paper.
本文采用分离背景噪声与设置权重因子相结合的方法,研究开发出一套轴承噪声测量分析系统,适用于工业生产流水线上的轴承质量控制。
4) noise analysis
噪声分析
1.
Noise Analysis of Infrared Image and Muti-dim-small Target s Enhancement;
红外图像的噪声分析和弱小目标的增强
2.
Data process of spectroscopic surface plasmon resonance analyzer based on noise analysis
基于噪声分析的波长表面等离子体共振分析仪的数据处理
3.
Using some new decision supporting theories, an intelligent decision supporting system can be created to conduct the noise analysis of SARS epidemic situation, forecast the evolution direction of the epidemic, and give proper solution.
通过运用新的数据分析和决策支持理论 ,建立智能的决策支持系统 ,对现有的疫情进行数据噪声分析、灾变趋势预测以及提出科学决策。
5) Noise Component
噪声分量
1.
Separation of Precision Clock Noise According to Noise Components and Estimation of f~(-1) Random Process in White Noise;
精密时钟噪声的按噪声分量分解与白噪声中f~(-1)随机过程的最优估计
6) noise ICA
噪声独立分量分析
1.
In order to remove the bias,a noise ICA algorithm based the noise model is introduced and the multi-user detection method based this algorithm is deduced.
针对独立分量分析算法忽略噪声这一缺点,引入基于噪声模型的噪声独立分量分析,得到基于噪声独立分量分析的多用户检测方法。
补充资料：主成分分析
| 主成分分析 principal component analysis 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。但是，在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。 |
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