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搜索资源 - subspace projection
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Subspace Projection Based Blind Channel Order
Estimation of MIMO Systems
m file for a classical channel order estimation method -Subspace Projection Based Blind Channel OrderEstimation of MIMO Systemsm file for a classical channel order estima
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像的许多个空间中的一个。不管子空间的具体形式如何，这种方法用于图像识别的基本思想
都是一样的，首先选择一个合适的子空间，图像将被投影到这个子空间上，然后利用对图像
的这种投影间的某种度量来确定图像间的相似度，最常见的就是各种距离度量。-Like much of a space. Regardless of the specific sub-space form, this method has been applied to image recognition are the same
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基于投影逼近的子空间跟踪（PAST）方法，用于自适应盲信号分离-Based on the projection approximation subspace tracking (PAST) method for adaptive blind signal separation
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分类器设计的好坏对于图像识别效果有着重要影响. 本文基于黄等所提出的识别方法,定义了一类更
广泛的隶属函数,并借助于投影算子理论、子空间理论,对所提隶属函数的性质进行了深入的理论分析,证明了所提隶
属函数所具有的若干良好特性,-Classifier design is good or bad for the image recognition results have an important impact. Yellow, etc. Based on the proposed reco
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Projection Approximation Subspace Tracking &
An Extension of the PASTd Algorithm to Both Rank and Subspace Tracking
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人脸识别 特征提取 代数特征抽取 子空间学习 投影寻踪 仿生模式识别 核方法-Face recognition feature extraction feature extraction algebra subspace projection pursuit learning pattern recognition of nuclear methods
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采用正交投影生成子空间算法来进行最大似然估计，程序已经运行出结果。可以放心使用-Orthogonal subspace projection algorithm for generating maximum likelihood estimates, the program has run out of results. Safe to use
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投影逼近子空间跟踪(past)算法的实现以及和多重信号分类(music)算法的对比。内附注释-Projection approximation subspace tracking (past) algorithm and implementation as well as multiple signal classification (music) algorithm comparison. Included comments
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Projection Based M-Estimator ,一个基于M
-Estimator估计器的投影程序，能够很好的估计，计算机图像领域的线性、异方差（椭圆和 基础矩阵）和子空间等。- using the base class for linear, heteroscedastic (ellipse and fundamental matrix) and subspace estimation are included in the program.
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MIMO雷达模型下一种子空间谱估计方法，采用过估计的方法，以避免信源数估计的问题，直接对数据协方差矩阵进行变换，从而构造了信号子空间投影矩阵和噪声子空间投影矩阵，不需要像经典的MUSIC一样对其进行特征分解，完全避开了在一般非理想情况下MUSIC算法必须面对的识别小特征值与大特征值的麻烦，降低了复杂度，而且该方法不受快拍数的影响，在相干源情况下也能准确的估计目标的入射角，不会出现伪峰。-A subspace based DOA (Direction-Of-Arrival) estimation
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Subspace Tracking in Colored Noise Based on Oblique Projection
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Fisherface方法的实现是在PCA数据重构的基础上完成的，首先利用PCA将高维数据投影到低维特征脸子空间，然后再在这个低维特征脸子空间上用LDA特征提取方法得到Fisherface。程序中使用参数寻优的方法来寻找最佳投影维数，以达到比较理想的识别效果。-The Fisherface method implemented in the PCA data reconstruction based on the completion of the first use of PCA project
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本文提出了一种复杂条件下基于子空间梯度方向直方图跟踪的方法，通过大量样本的离线训练构建目标的投影子
空间，并用梯度方向直方图在子空间的投影作为新的目标描述特征．为了满足实时性的要求，采用积分直方图方法
提高粒子特征的计算速度；然后结合粒子滤波方法在子空间中计箅粒子与训练样本集之间的相似度，进而估计目标
的运动参数．实验结果表明，该方法能够在光照变化、噪声干扰、模糊、目标姿态和尺度改变，以及部分遮捎等恶劣条
件下实现准确跟踪，比传统的跟踪方法具有更高的跟踪精度和跟踪鲁棒性，能够满足
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A Comparative Study for Orthogonal Subspace
Projection and Constrained
Energy Minimization
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The key concept in principal component analysis (PCA) is to reduce a high dimensional data volume into a lower dimensional space, where the low dimensional data con-tams most of the useful information/variance contained in the original data set. The
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用于多用户检测的子空间分解、近似子空间投影算法，程序可以独立运行。-Subspace decomposition for multi-user detection, approximation subspace projection algorithm, the program can be run independently.
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一些自适应信号处理的算法，感应双馈发电机系统的仿真，基于互功率谱的时延估计，多元数据分析的主分量分析投影，GPS和INS组合导航程序，数学方法是部分子空间法。- Some adaptive signal processing algorithms, Simulation of doubly fed induction generator system, Based on the time delay estimation of power spectrum, Principal componen
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信号处理中的旋转不变子空间法，数学方法是部分子空间法，关于小波的matlab复合分析，利用matlab GUI实现的串口编程例子，多元数据分析的主分量分析投影，采用累计贡献率的方法，阐述了负荷预测的应用研究,matlab开发工具箱中的支持向量机。-Signal Processing ESPRIT method, Mathematics is part of the subspace, Matlab wavelet analysis on complex, Use serial programmi
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数学方法是部分子空间法，对信号进行频谱分析及滤波，多元数据分析的主分量分析投影，主要是基于mtlab的程序，各种kalman滤波器的设计，利用自然梯度算法，包括调制，解调，信噪比计算，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- Mathematics is part of the subspace, The signal spectral analysis and filtering, Principal component analysis of multivariate data analys
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自己编的。采用GPS仿真信号，基于子空间正交投影的抗干扰DOA估计算法，-Using GPS signal simulation, based on subspace orthogonal projection interference DOA estimation algorithm,
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