1. 因此筆者介紹了一種自適應(yīng)的非線性預(yù)處理的方法，能夠在去噪聲的同時(shí)很好地進(jìn)行邊緣增強(qiáng)。

2. 提出一種新的自適應(yīng)算法估計(jì)被噪聲污染的正弦波信號(hào)的頻率，依據(jù)IIR窄帶濾波器和自適應(yīng)FIR濾波器的級(jí)聯(lián)，形成快速有效的自適應(yīng)算法。

3. 最后，提出了一種基于小波零數(shù)編碼的自適應(yīng)數(shù)字水印算法。

4. 自適應(yīng)算法中采用了死區(qū)算子,增強(qiáng)了算法的魯棒性.同時(shí)利用自適應(yīng)律進(jìn)行偏差估計(jì).

5. 自適應(yīng)導(dǎo)航的另一個(gè)例子是定制頁(yè)面上所顯示的鏈接，以便領(lǐng)域?qū)＜夷軌蛞杂袆e于具有有限領(lǐng)域知識(shí)的用戶(hù)的另外一種順序訪問(wèn)它們。

6. 主動(dòng)噪聲控制是集聲學(xué)、自適應(yīng)控制及數(shù)字信號(hào)處理等技術(shù)為一體的高新技術(shù)，已成為國(guó)內(nèi)外噪聲控制界的研究熱點(diǎn)。

7. 通常采用LMS算法對(duì)自適應(yīng)橫向?yàn)V波器的加權(quán)系數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)。

8. 首先，對(duì)混有噪聲的腦電信號(hào)給出一種盲分離的自適應(yīng)神經(jīng)算法。

9. 接著介紹了單復(fù)抽頭自適應(yīng)頻域信道均衡器的原理并進(jìn)行仿真,并給出了改進(jìn)的方案即滑窗結(jié)構(gòu)的均衡器.

10. 采取附加動(dòng)量項(xiàng)和自適應(yīng)學(xué)習(xí)步長(zhǎng)的措施，解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部收斂和學(xué)習(xí)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。

11. 通過(guò)引入?yún)��?shù)周期自適應(yīng)律，設(shè)計(jì)出的自適應(yīng)控制策略，使跟蹤誤差方在一個(gè)周期上的積分范數(shù)漸收斂于零。

12. 為了求解文件傳輸問(wèn)題，文章在引入一種新的自適應(yīng)性的交換概率和變異概率的基礎(chǔ)上，提出了一種面向求解文件傳輸問(wèn)題的遺傳算法。

13. 進(jìn)一步，通過(guò)引入最優(yōu)逼誤差的自適應(yīng)補(bǔ)償項(xiàng)來(lái)消除建模誤差的影響。

14. 本文提出了一種運(yùn)動(dòng)自適應(yīng)的幀內(nèi)插算法，可以用于逐行掃描的數(shù)字視頻系統(tǒng)中做幀速率轉(zhuǎn)換。

15. 介紹面陣線性約束自適應(yīng)單脈沖測(cè)角算法原理.

16. 算法在格型預(yù)測(cè)器部分采用快速RLS算法，而在自適應(yīng)橫向?yàn)V波器部分采用LMS算法，并加以適當(dāng)改進(jìn)。

17. 然后，利用最速下降法，給出盲多用戶(hù)檢測(cè)的自適應(yīng)算法。

18. 傳統(tǒng)的工作流系統(tǒng)靈活性不強(qiáng)，缺乏對(duì)動(dòng)態(tài)性和自適應(yīng)性需求的支持，不足以應(yīng)付復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)流程。

19. 并以工業(yè)電爐為控制對(duì)象，通過(guò)在線辨識(shí)模糊模型獲得模糊控制規(guī)則，實(shí)現(xiàn)了模糊自適應(yīng)控制。

20. 為避免各空間的局部收斂問(wèn)題，文中使用正弦函數(shù)和余弦函數(shù)自適應(yīng)控制交叉概率和變異概率以保證群體的多樣性。

21. 結(jié)果表明，神經(jīng)模糊控制器不僅具有令人滿(mǎn)意的靜、動(dòng)態(tài)性能，而且具有很強(qiáng)的魯棒性和自適應(yīng)性。

22. 以偽陀螺、磁強(qiáng)計(jì)與地球敏感器構(gòu)成的姿態(tài)測(cè)量系統(tǒng)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了自適應(yīng)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法。

23. 結(jié)果表明：在不同環(huán)境下采用不同大小的數(shù)據(jù)分組，經(jīng)過(guò)控制幀速率自適應(yīng)都能有效地降低系統(tǒng)總開(kāi)銷(xiāo)，不同程度地提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

24. 在NNI對(duì)彎曲關(guān)節(jié)進(jìn)行在線辨識(shí)的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)NNC的權(quán)系數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，使系統(tǒng)具有自適應(yīng)性。

25. 根據(jù)小波閾值估計(jì)理論，通過(guò)最小化風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)，可計(jì)算自適應(yīng)于數(shù)據(jù)的閾值，提高估計(jì)的信噪比。

26. 利用真假目標(biāo)航跡的這種面性差異，提出了一種基于濾波航跡擬合面的自適應(yīng)雙門(mén)限鑒別算法。

27. 文章給出了基于高階疊層型勒讓德基函數(shù)的矩量法公式，并引入自適應(yīng)積分方法來(lái)加速其求解過(guò)程。

28. 以橫截面道路模型結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，提出了一種基于地形匹配的自適應(yīng)道路模型的建模方法。

29. 計(jì)算區(qū)域?yàn)槔哮f崗、沙洛圍、大石、黃埔水位站組成的閉合區(qū)域,采用貼體自適應(yīng)網(wǎng)格技術(shù).

30. 同時(shí)引入聚類(lèi)分析有效性評(píng)價(jià)的F統(tǒng)計(jì)量，實(shí)現(xiàn)了模糊聚類(lèi)的自適應(yīng)性，避免了聚類(lèi)數(shù)目選取上存在的主觀性。

31. 并利用同相軸自動(dòng)追蹤和時(shí)頻分析技術(shù)，解決子波時(shí)變的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)沿地層自適應(yīng)地外推測(cè)井資料。

32. 在本文中，我們針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)MMSE自適應(yīng)接收機(jī)在頻率非選擇性衰落信道中的相位滑動(dòng)和失鎖問(wèn)題，提出了一種無(wú)需進(jìn)行訓(xùn)練和信道參數(shù)估計(jì)的盲差分自適應(yīng)接收機(jī)。

33. 該方法是將拾振器的輸出信號(hào)作為FIR橫向?yàn)V波器的輸入，用自適應(yīng)RLS算法對(duì)FIR橫向?yàn)V波器系數(shù)進(jìn)行辨識(shí)而最終獲得可以恢復(fù)拾振器原始輸入信號(hào)的反卷積濾波器。

34. 結(jié)果表明，自適應(yīng)隔離器系統(tǒng)具有良好的抗沖擊特性，尤其是在沖擊載荷較強(qiáng)，系統(tǒng)會(huì)發(fā)生二次碰撞時(shí)，系統(tǒng)的抗沖擊效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)減振元件。

35. 利用混合選擇策略對(duì)個(gè)體進(jìn)行選擇，雙重自適應(yīng)交叉將分階段交叉與正弦自適應(yīng)交叉方法相結(jié)合得到交叉概率，提出的連續(xù)變異策略采用連續(xù)的粗搜到細(xì)搜的過(guò)程。

36. 該算法采用了簡(jiǎn)單快速的自適應(yīng)空間域?yàn)V波和代數(shù)運(yùn)算，提高了圖像質(zhì)量。

37. 本文以推算航位、GPS、勞蘭C這三種導(dǎo)航技術(shù)組成的組合導(dǎo)航系統(tǒng)為對(duì)象，深入研究了信息融合技術(shù)，主要是卡爾曼濾波技術(shù)、聯(lián)邦濾波技術(shù)和自適應(yīng)濾波技術(shù)在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用。

38. 針對(duì)一類(lèi)不確定非線性系統(tǒng)，本文提出了一種具有連續(xù)監(jiān)督控制功能的組合型自適應(yīng)模糊控制方法。

39. 針對(duì)一類(lèi)具有不確定參數(shù)的復(fù)雜非線性系統(tǒng)，提出了一種自適應(yīng)積分滑�？刂品椒ā�

40. 以非線性模型為基礎(chǔ)，在線遞推辯識(shí)為手段，【zao jv.自適應(yīng)造句】提出了一種交直流并聯(lián)輸電系統(tǒng)的自適應(yīng)控制方法。

41. 本文把求解接收信號(hào)相關(guān)矩陣和自適應(yīng)盲均衡代價(jià)函數(shù)法結(jié)合起來(lái)，提出了一種適合時(shí)變信道的盲均衡新算法。

42. 推薦采用的自適應(yīng)壓力迭代法有利于計(jì)算速度的提高。

43. 針對(duì)板帶熱連軋機(jī)傳統(tǒng)活套高度控制策略存在的問(wèn)題，提出用模糊自適應(yīng)整定PID的控制策略。

44. 自適應(yīng)控制通過(guò)引進(jìn)參數(shù)自適應(yīng)機(jī)制，在常參數(shù)不確定性存在的情況下，自適應(yīng)控制系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)跟蹤誤差漸收斂于零。

45. 第一，介紹自適應(yīng)題庫(kù)系統(tǒng)的概念和結(jié)構(gòu)，分析了傳統(tǒng)題庫(kù)系統(tǒng)存在的主要問(wèn)題，提出用遺傳算法解決組卷問(wèn)題。

46. 提出了一種新的自適應(yīng)演化算法，用來(lái)解決碼分多址系統(tǒng)中的多用戶(hù)檢測(cè)問(wèn)題。

47. 文中在標(biāo)準(zhǔn)全雙工選擇式ARQ滑動(dòng)窗口協(xié)議的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種具有多種自適應(yīng)措施的全雙工選擇式ARQ協(xié)議，并在此設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上給出了相應(yīng)的算法。

48. 例如，價(jià)值59475美元的總統(tǒng)座駕凱迪拉克DTS，已經(jīng)具備偏道警告、盲點(diǎn)預(yù)警及自適應(yīng)巡航控制的功能。

49. 本文基于天線陣列的單次快拍數(shù)據(jù)，分析和校正了自適應(yīng)天線的單元互耦效應(yīng)。

50. 利用不同的方法，測(cè)量并比較了用于自適應(yīng)光學(xué)補(bǔ)償實(shí)驗(yàn)的對(duì)流湍流池的相干長(zhǎng)度。

51. 同時(shí)基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)建立了巖體力學(xué)參數(shù)與邊坡抗滑力和下滑力的映射模型，分析得到抗滑力和下滑力的統(tǒng)計(jì)特征。

52. 分析了雜波和噪聲對(duì)干涉相位的影響情況,研究了相位門(mén)限法和雙門(mén)限動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)法,并提出了一種自適應(yīng)門(mén)限檢測(cè)法.

53. 針對(duì)滿(mǎn)足一定條件的一類(lèi)不確定部分上界不確知的系統(tǒng)，提出了一種參數(shù)自適應(yīng)積分滑模控制策略。

54. 提出了彈上無(wú)線電高度表因外因?qū)е赂叨戎甘井惓�時(shí)，使導(dǎo)彈具有一定的自適應(yīng)能力，避免導(dǎo)彈飛行試驗(yàn)失敗的改進(jìn)方案。

55. 本文介紹了自適應(yīng)低通濾波器的原理以及自適應(yīng)算法，并舉例說(shuō)明了如何用MATLAB軟件設(shè)計(jì)自適應(yīng)低通濾波器。

56. 概述兩階段自適應(yīng)群團(tuán)抽樣方法的技術(shù)思路和原理。

57. 為了補(bǔ)償數(shù)據(jù)傳輸中的動(dòng)態(tài)群時(shí)延，提出了一種簡(jiǎn)單有效的基帶自適應(yīng)的補(bǔ)償算法。

58. 這些專(zhuān)題包括離散變換，譜估計(jì)理論，空間譜估計(jì)，自適應(yīng)濾波算法和數(shù)字濾波器。

59. 在軟件工程領(lǐng)域，許多框架或產(chǎn)品都聲稱(chēng)具有自適應(yīng)性。

60. 為適應(yīng)環(huán)境的變化，文中利用高速數(shù)字信號(hào)處理器，通過(guò)電路設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)微帶共形天線陣信號(hào)的自適應(yīng)處理。

61. 自適應(yīng)陷波器只需估計(jì)一個(gè)參數(shù)。

62. 為保證雙機(jī)架可逆冷軋機(jī)軋制中帶鋼恒張力,設(shè)計(jì)了恒張力簡(jiǎn)單自適應(yīng)控制系統(tǒng).

63. 經(jīng)典的基于對(duì)象精確數(shù)學(xué)模型的PID控制方法的自適應(yīng)性較差，難以適應(yīng)具有非線性、時(shí)變不確定性的被控對(duì)象。

64. 等方向性噪聲是室內(nèi)聲學(xué)環(huán)境中的一個(gè)顯著特征，對(duì)于很多麥克風(fēng)陣列和自適應(yīng)消噪系統(tǒng)而言，具有重要意義。

65. 本文還研究了自適應(yīng)表項(xiàng)刷新算法，提出了一種收斂速度較快的改進(jìn)弦線算法。

66. 根據(jù)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速這一關(guān)鍵因素,實(shí)現(xiàn)了動(dòng)衡測(cè)試的自適應(yīng)過(guò)程.

67. 為了快迅和精確地控制這些參數(shù)，提出強(qiáng)迫解耦的概念，采用計(jì)算機(jī)全系數(shù)自適應(yīng)控制方法。

68. 自適應(yīng)行為管理程序不僅能通過(guò)儀表板發(fā)送通知，還可以根據(jù)規(guī)定的條件通過(guò)電子郵件、尋呼機(jī)或者手機(jī)來(lái)發(fā)送通知。

69. 對(duì)雙向抽頭濾波器和預(yù)測(cè)誤差濾波器這兩種自適應(yīng)濾波器的特性進(jìn)行了分析，并在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行了數(shù)值仿真。

70. 為了改進(jìn)此缺點(diǎn)，基于GOP的整體情況自適應(yīng)調(diào)整I幀的量化參數(shù)，從而避免緩沖區(qū)溢位與跳幀的問(wèn)題。

70. 造 句 網(wǎng)(在線造句詞典)祝您造句快樂(lè),天天進(jìn)步!

71. 高風(fēng)速時(shí)，變論域自適應(yīng)模糊控制器控制槳距角，機(jī)組能準(zhǔn)確地保持在額定功率發(fā)電。

72. 以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的自適應(yīng)共振理論為基礎(chǔ)，研究了用光標(biāo)在電腦屏幕上進(jìn)行手寫(xiě)輸入的字符識(shí)別方法。

73. PPM是自適應(yīng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)，基于上下文建模和預(yù)測(cè)。

74. 部分自適應(yīng)的NPN和確定性的IDO都是無(wú)死鎖，無(wú)活鎖且最短的路由算法。

75. 在結(jié)合推進(jìn)波前法和法向偏移法各自的優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，提出了新的網(wǎng)格自動(dòng)自適應(yīng)生成方法。

76. 根據(jù)對(duì)冷銑刨機(jī)消耗功率和發(fā)動(dòng)機(jī)輸出功率影響因素的理論分析，選擇了機(jī)器的作業(yè)速度作為功率自適應(yīng)控制參數(shù)。

77. 為給上星海洋雷達(dá)高度計(jì)提供技術(shù)先導(dǎo)，研制了機(jī)載海洋雷達(dá)高度計(jì)，其核心工作部分是自適應(yīng)控制系統(tǒng)。

78. 文章提出了一種新的自適應(yīng)滑濾波方法，并據(jù)此設(shè)計(jì)自適應(yīng)高斯核滑濾波來(lái)抑制紅外圖像中的隨機(jī)噪聲。

79. 該文提出一種與文本無(wú)關(guān)的自適應(yīng)說(shuō)話人確認(rèn)方法。

80. 當(dāng)然，我們研發(fā)自適應(yīng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)是自動(dòng)式反射鏡，尤其是具有電子控制模塊的多元素雙晶片校正器。

81. 采用遺傳算法對(duì)神經(jīng)元增益在線自適應(yīng)調(diào)整，而遺傳算法使用了遞增式算法，在每個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)都有一個(gè)穩(wěn)定的增益值輸出，并遞增地向最優(yōu)方向發(fā)展。

82. 仿真結(jié)果表明，在保證數(shù)值算法的穩(wěn)定性和精度上，時(shí)間分裂法和時(shí)間步長(zhǎng)自適應(yīng)算法起著重要的作用。

83. 針對(duì)彩色圖像去噪問(wèn)題，提出了一個(gè)具有自適應(yīng)性的去噪迭代模型。

84. 仿真結(jié)果表明，參數(shù)自適應(yīng)時(shí)滯補(bǔ)償器對(duì)大時(shí)滯不確定過(guò)程及復(fù)雜高階過(guò)程均有良好的自適應(yīng)跟蹤及預(yù)估補(bǔ)償能力。

85. 對(duì)自適應(yīng)內(nèi)插法進(jìn)行了重點(diǎn)分析，并用硬件實(shí)現(xiàn)了該內(nèi)插方法，得到較好的主觀視覺(jué)效果。

86. 仿真結(jié)果表明，與光突發(fā)交換相比，自適應(yīng)光交換能有效降低IP包丟失率和端對(duì)端時(shí)延。

87. 本文提出了一種用自適應(yīng)濾波器對(duì)語(yǔ)音的混聲進(jìn)行分離的方法。

88. 基于PID控制方式和一般模糊控制方式在電鍋爐溫控系統(tǒng)中的不足，提出了一種具有自調(diào)整因子的自適應(yīng)模糊控制器，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示其控制效果明顯優(yōu)于一般模糊控制。

89. 本實(shí)用新型是一種字釘型手戳的改進(jìn)。手戳的特點(diǎn)是具有自適應(yīng)性。

90. 自適應(yīng)表示的另一個(gè)例子是用來(lái)解釋頁(yè)面內(nèi)不同元素的語(yǔ)言。

91. 并利用極大類(lèi)間方差作為信息測(cè)度，對(duì)自適應(yīng)窗口分割算法作了改進(jìn)。

92. 利用本文所得到的自適應(yīng)算法對(duì)一幅含有噪聲的航拍圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)實(shí)驗(yàn),結(jié)果令人滿(mǎn)意.

93. SP2應(yīng)用了最新的高級(jí)自適應(yīng)抗鋸齒采樣算法，新的引擎和現(xiàn)有引擎相比在速度上有了顯著的提升。

94. 提出一種新的自適應(yīng)時(shí)變?yōu)V波器設(shè)計(jì)方法，并將其應(yīng)用于變速齒輪箱齒輪故障診斷中。

95. 到2011年夏天，為了與美國(guó)國(guó)家太陽(yáng)天文臺(tái)合作，大熊天文臺(tái)將目前的自適應(yīng)光學(xué)系統(tǒng)升級(jí)為349單元。

96. 為尋求算法自適應(yīng)過(guò)程的內(nèi)部規(guī)律，結(jié)合旅行商問(wèn)題，采用參數(shù)控制、設(shè)置信息素范圍的方法進(jìn)行探討。

97. 重點(diǎn)分析了衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的路由選擇，提出了適合于衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的基于路由服務(wù)器的自適應(yīng)備份路由方案。

98. 本發(fā)明屬于圖像處理和視覺(jué)恢復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于自適應(yīng)映射的紅綠色盲矯正方法。

99. 提出了一種DCT域自適應(yīng)圖像水印算法.

100. 課題以貼片機(jī)自適應(yīng)光源為研究背景，選擇基于數(shù)字信號(hào)處理器的圖像處理系統(tǒng)為研究對(duì)象(自適應(yīng)造句 )，具體較強(qiáng)的實(shí)際意義。

101. 本文提出一種針對(duì)空時(shí)格形碼的軟判決自適應(yīng)雙向解碼算法.

102. 本文將高階矩量法與自適應(yīng)積分方法相結(jié)合，分析電大尺寸的電磁散射問(wèn)題。

103. 采用多固定模型和一個(gè)基于M2SPSA自適應(yīng)模型相結(jié)合的多模型方法，對(duì)未建模被控對(duì)象進(jìn)行自適應(yīng)控制。

104. 通過(guò)對(duì)彩色圖像的特征描述的分析，提出了一種與圖像空間特徵相關(guān)的自適應(yīng)色域匹配算法。

105. 介紹了全液壓推土機(jī)行走控制的關(guān)鍵技術(shù)，重點(diǎn)給出了行走方向與速度控制及功率自適應(yīng)控制等主要環(huán)節(jié)的控制策略和控制方法。

106. 算法的一個(gè)特點(diǎn)是能夠配置閉環(huán)極點(diǎn)，克服了一般自適應(yīng)控制二次型性能指標(biāo)中加權(quán)陣選擇的困難。

107. 這里將貪婪法與自適應(yīng)交叉變異算子引入到遺傳算法中，設(shè)計(jì)了一種混合遺傳算法，解決貨箱的拼箱優(yōu)化問(wèn)題。

108. 針對(duì)隨機(jī)噪聲具有未知協(xié)方差的一類(lèi)隨機(jī)非線性時(shí)變滯系統(tǒng)，研究了輸出反饋自適應(yīng)控制問(wèn)題。

109. 應(yīng)用實(shí)時(shí)圖像雅可比矩陣進(jìn)行跟蹤系統(tǒng)自適應(yīng)控制。

110. 在此基礎(chǔ)上，提出了自適應(yīng)最優(yōu)解耦控制策略，有效消除了助力器與加載通道以及加載通道相互之間的耦合作用，提高了加載指令的跟蹤精度。

111. 通常，用戶(hù)的概要文件會(huì)被存儲(chǔ)，并且該概要文件可被用來(lái)提供自適應(yīng)性。

112. 采用前向差分預(yù)測(cè)算法預(yù)測(cè)控制區(qū)域內(nèi)的殘余誤差信號(hào)，然后利用自適應(yīng)LMS算法，得到最優(yōu)的噪聲控制濾波器。

113. 此外，這個(gè)系統(tǒng)具有自適應(yīng)性，可以根據(jù)關(guān)鍵詞匹配推薦一些有價(jià)值的話題。

114. 采用輸出信號(hào)的廣義高斯分布似，基于互信息最小化目標(biāo)函數(shù)自適應(yīng)調(diào)整均衡器的系數(shù)。

115. 該方法基于廣義旁瓣相消器結(jié)構(gòu)，可方便地進(jìn)行部分自適應(yīng)，降低運(yùn)算量。

116. 提出了一種基于自適應(yīng)原理的新型姆歐繼電器.

117. 本文通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明，對(duì)于一類(lèi)含有未建模動(dòng)態(tài)的多輸入多輸出不確定雙線性系統(tǒng)，單純地利用自適應(yīng)解耦控制策略并不能取得滿(mǎn)意的控制效果。

118. 與自適應(yīng)遺傳算法相比，混合遺傳算法的優(yōu)化質(zhì)量略有改善，優(yōu)化效率有明顯的提高。

119. 本文設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)的毫米波多波束天線。

120. 本文提出一種基于自適應(yīng)預(yù)測(cè)的無(wú)損壓縮方法，該方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自學(xué)習(xí)的能力，自適應(yīng)的調(diào)整預(yù)測(cè)器的預(yù)測(cè)系數(shù)。

121. 該算法具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的特點(diǎn)。

122. 本文應(yīng)用DFT的“重迭保留”法和循環(huán)卷積定理、LMS算法原理，導(dǎo)出了頻域自適應(yīng)濾波的LMS算法的公式。

123. 該文以負(fù)阻振蕩器設(shè)計(jì)及自適應(yīng)遞推算法為基礎(chǔ)，提出了負(fù)阻振蕩器的最佳自適應(yīng)遞推設(shè)計(jì)方法。

124. 該算法把常規(guī)自適應(yīng)天線相消法的權(quán)矢量向信號(hào)子空間投影，減小了噪聲子空間對(duì)權(quán)矢量的影響。

125. 證明了自適應(yīng)控制系統(tǒng)的所有信號(hào)全局一致有界，調(diào)節(jié)誤差漸收斂到零。

126. 針對(duì)血管的疊加與分叉問(wèn)題，本文提出了一種基于象素方向信息測(cè)度約束的自適應(yīng)血管跟蹤方法。

127. 第三，采用二項(xiàng)分布函數(shù)完成自適應(yīng)題庫(kù)系統(tǒng)中難度比例的控制。

128. 對(duì)遺傳算法的特性進(jìn)行了研究，在其基礎(chǔ)上引入了隔離小生境技術(shù)和自適應(yīng)機(jī)制，提出一種改進(jìn)算法。

129. 動(dòng)衡機(jī)的精度主要取決于強(qiáng)背景噪聲干擾下小信號(hào)的提取能力，要求濾波對(duì)信號(hào)的變化具有自適應(yīng)性。

130. 它借助于自適應(yīng)數(shù)字陷波濾波器提取偏心信號(hào)，消除偏心影響。

131. 從自適應(yīng)控制算法與參數(shù)估計(jì)算法的對(duì)偶性出發(fā)，提出了自適應(yīng)控制算法的一種統(tǒng)一格式。

132. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的空頻二維自適應(yīng)調(diào)制算法可以在保證系統(tǒng)目標(biāo)傳輸速率和目標(biāo)誤比特率的前提下，進(jìn)一步減小系統(tǒng)所需要的均發(fā)射功率。

133. 峰值檢波采用自適應(yīng)檢波電路，限幅放大器采用兩級(jí)差分放大器構(gòu)成。

134. 該自適應(yīng)多用戶(hù)檢測(cè)方法不需要發(fā)送訓(xùn)練序列.

135. 針對(duì)單調(diào)階躍響應(yīng)的單變量系統(tǒng)，提出一種基于簡(jiǎn)化模型的自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制算法。

136. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種新型的優(yōu)化算法，可以替代自適應(yīng)均衡算法中的橫向?yàn)V波器，在數(shù)字通信系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用。

137. 將模糊控制的方法應(yīng)用到工業(yè)鍋爐PID控制系統(tǒng)的參數(shù)調(diào)節(jié)中去，實(shí)現(xiàn)了PID參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)。

138. 本文主要研究了隨機(jī)系統(tǒng)中比較典型的一個(gè)問(wèn)題：雙態(tài)自適應(yīng)控制。

139. 觀測(cè)器中引入自適應(yīng)補(bǔ)償項(xiàng)，當(dāng)出現(xiàn)偏差后將時(shí)故障及建模不確定項(xiàng)進(jìn)行補(bǔ)償。

140. 該方法用截止頻率自適應(yīng)低通濾波器代替?zhèn)鹘y(tǒng)模型的純積分環(huán)節(jié)，有效的抑制了直流分量和積分初值問(wèn)題。

141. 訓(xùn)練階段的相關(guān)算法與工作階段的LMS算法可結(jié)合在同一個(gè)橫向?yàn)V波器結(jié)構(gòu)中，從而加速了自適應(yīng)信道估計(jì)器的收斂過(guò)程。

142. 本征音自適應(yīng)是一種快速自適應(yīng)算法，它根據(jù)對(duì)說(shuō)話人矢量全空間的本征分析指導(dǎo)參數(shù)更新。

143. 本論文緊密結(jié)合國(guó)防裝備研制的科研任務(wù)，重點(diǎn)對(duì)天線旁瓣自適應(yīng)相消技術(shù)進(jìn)行了研究。

144. 設(shè)計(jì)了一種典型的自適應(yīng)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的IIR陷波濾波器，用來(lái)探測(cè)和跟蹤頻率隨時(shí)間變化的信號(hào)。

145. TiVo根據(jù)您的看電視慣來(lái)自適應(yīng)地確定您可能希望觀看的節(jié)目，但這種自適應(yīng)性是極其受限制的。

146. 實(shí)驗(yàn)證明，此控制系統(tǒng)具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性與自學(xué)習(xí)能力，表明了該方案的正確性與實(shí)用性。

147. 討論了擴(kuò)展雙線性系統(tǒng)的自適應(yīng)控制問(wèn)題。

148. 針對(duì)純文本文檔在傳輸過(guò)程中易受到攻擊的特點(diǎn)，提出了一種基于文本圖像的純文本自適應(yīng)水印算法。

149. 為減輕多重共線性的影響，提出改進(jìn)算法：偽自適應(yīng)數(shù)據(jù)算法。

150. 研究了機(jī)器人部分狀態(tài)反饋自適應(yīng)跟蹤控制問(wèn)題，提出兩種通用的動(dòng)態(tài)濾波器設(shè)計(jì)方法。