方差矩阵造句

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起初其研究的重点是全空时的最优处理，但是其计算量和实现的复杂度令人们难以接受，并且难以获得估计协方差矩阵所需的足够多的样本数。
构造适当的代价函数，避免了对数似然函数的使用，该方法对色噪声协方差矩阵特征值分散具有稳健性，同时具有较低的计算复杂度和适用于相关甚至相干源等优点。
把阵列天线采集的训练样本的协方差矩阵进行适当变换之后送入svm训练器进行学习，然后根据这个学习机对未知样本进行svm的函数拟合，得到信源方向。
当发射端具有信道协方差矩阵信息时，使得平均信道容量达到最大的发射方向和信道状态协方差反馈矩阵的特徵矢量相一致，而相应的发射天线上的最优功率分配则难以解析获得。
针对短基线模糊度的快速解算，提出了一种实时估计观测值方差-协方差矩阵的方法，改进了观测值的统计模型。算例显示这种方法能提高模糊度瞬时解算的成功率。
假设源信号是独立的且非常态，信号的伪协方差矩阵能增加约束条件，从而可证明二阶统计量能够完全分离复值混合信号，而且对信号是否平稳不作要求。
本文首先推导了既考虑空间相关，又考虑时间相关的最优插值算法，由于应用了时间相关的协方差矩阵，就使这个算法具有动态处理时间错位的观测数据的能力。
以协方差矩阵行列式值和最佳指数值(组合波段标准差之和除以相关系数之和)为评价标准，得出对于tm原始波段而言，最佳的彩色合成组合是tm4 、 3 、 7和tm4 、 3 、 5 ；综合几种变换图像的彩色合成的最佳组合是mnf1 、 br 、 ndvi 。
通过调整输入参数，最后得到在统计意义上最佳的推荐值及相应推荐值的协方差矩阵，并用origin程序画出相关系数的三维空间图，形象地显示了协方差矩阵的意义及各个能点之间截面的相关性。
在第三章讨论了一种在环境噪声为白噪声而阵元噪声为空间非平稳情况下的doa估计问题，给出了一种有效的估计阵元噪声功率的方法，进而利用估计的噪声协方差矩阵进行预处理而实现色噪声环境下的doa估计，理论分析和仿真结果均表明了本章提出的方法的有效性。
用方差矩阵造句挺难的，這是一个万能造句的方法
第二章“证券投资风险的度量”分为三个小节： 1 、讨论单个证券风险用标准差( ) 、方差( ~ 2 ) 、变差系数( cv )以及系数度量，构造了单个证券的投资风险统计指标体系； 2 、讨论了用标准差和方差、方差?协方差矩阵、方差?协方差矩阵的特征值来度量组合证券的投资风险； 3 、计算了衡量证券组合系统性风险的系数值，并分析了系数的含义和预测能力的可靠性。
为了分析迭代译码的收敛特性,本文从不同角度出发,在研究了传统的互信息方法的基础上,本文首次提出并使用了平均信源熵和用协方差矩阵最大特征值表征其抖动这两种方法,使迭代过程的收敛分析变得简单方便。
这些成果包括：建立考虑了时间相关的方差矩阵和时空相关的最优插值算法；对卡尔曼滤波算法进行了svd简化以及建立了显式的状态转移矩阵；将t p实时卫星数据进行调和分析并与数值模型进行同化处理。
在确定协方差矩阵的时候，以往的做法是将所有不同观测时刻的数据当作同一时刻的数据应用；本文在形成协方差矩阵时，不仅考虑空间相关，而且应用了时间相关，对观测数据的应用依照其得到时间的不同分别处理到协方差矩阵的建立中，并根据其在时间上的相关强弱给予不同的权重值，使得对观测数据的应用更接近实际情况。
主要研究工作为：第一章，回顾和展望金融衍生市场的发展历史、现状和未来，综述国内外关于风险投资的理论与方法，论述建立和发展我国金融衍生市场的必要性及重要意义；第二章，建立投资者的随机期望效用与投资风险之间的关系? ?平均随机占优；第三章，均值方差模型协方差矩阵的灵敏度分析与模糊分析；第四章，回顾了期权的概念、期权的价格关系和black - scholes期权定价公式，提出了欧式看涨期权价格的折现值所满足的微分方程；第五章，回顾了金融衍生品风险的概念及其分类，总结了金融衍生品的风险管理理论和金融衍生品风险计量和评估方法。
针对投影预变换在大信噪比时性能下降的缺点，提出了一种改进的基于投影预变换自适应波束形成算法，通过对阵列协方差矩阵进行降维处理，既可抑制扰动误差又可降低运算量，增强阵列的sinr输出，具有良好的波束合成性能和较快收敛速度。
本文首先介绍了几种常用的机动目标跟踪模型,并把现在较为常用的“当前”统计模型作为本文研究的目标模型,并列出了基于该模型下的卡尔曼滤波算法;此外,在状态矢量最优加权估计理论的基础上,引入了目标状态最优估计误差协方差矩阵,提出了一种最优加权估计算法,并进行了目标跟踪仿真。
系统研究了阵元域和波束域高分辨方位估计方法的稳健性，建立了阵列误差模型，针对均匀线列阵提出了一种基于阵列输出协方差矩阵的加权toeplitz化高分辨方位估计方法，能够显著提高存在阵列误差情况下方位估计方法的高分辨性能。
但是，在实际系统中总存在有误差，包括自适应训练样本有限次快拍引起的协方差矩阵的估计误差和各种系统误差，误差使得实际阵列流形与理想阵列流形存在差异，这时自适应阵列信号处理的性能会急剧下降。
文摘:本文对多点同步测量方法记录的舰艇噪声数据,采取在时域上作滤波、时延补偿和互相关得到输入输出协方差矩阵,然后从输入输出协方差矩阵计算在网络意义和偏相干意义下输入对输出的贡献以及其它有用的量。