Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Y Tế - Sức Khoẻ
Y học thường thức
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 8
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 8
Triều Vĩ
65
40
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Hãy xem xét một tập hợp các vector ngẫu nhiên M-chiều, {x}, phạm vi trong đó là một phần hoặc tất cả các không gian Euclide chiều P. Một eigenbasis hiệu quả để đại diện cho {x} đòi hỏi rằng các eigenvectors ít nhất được sử dụng để mô phỏng {x} đến một mức độ mong muốn của MSE dự kiến | A zv A r . r I I IZ I I x -T- r Appendix 9A Description of the Karhunen-Loeve Transform 265 Consider a set of M-dimensional random vectors x the range of which is part or all of P-dimensional Euclidean space. An efficient eigenbasis to represent x requires that the fewest eigenvectors be used to approximate x to a desired level of expected MSE. Suppose that any sample pattern vector x x1 x2 . xM T from this set belongs to L possible pattern classes mi l 1 2 . L where the a priori probability of the occurrence of the lth class is p mi . Further assume that each class is centralized by subtracting the mean Hi of the random pattern vectors xi in that class. Denoting the centralized observation from mi by Zi we write Zi xi - Hi 9A.1 The centralized pattern vector Zi can be represented by a special finite expansion of the following form M Zi 2 cim m 9A.2 m 1 where m are orthonormal deterministic vectors satisfying the condition m k Smk 9A.3 and 8mk is the Kronecker delta function Smk f 1 m k 9A.4 mk 0 m k while the coefficients cim satisfy E cim 0 E ci 0 9A.5 and are mutually uncorrelated random coefficients for which L 52 p mi E cimCik pmsmk 9A.6 i 1 The deterministic vectors m in 9A.2 are termed the KLT basis functions. These vectors are the eigenvectors also known as principal components of the covariance matrix R of z L R p mi E ZizT 9A.7 i 1 and Km pm 9A.8 266 Introduction to Feature Extraction are their associated eigenvalues where pm are the standard deviations of the coefficients. Since the basis vectors are the eigenvectors of a real symmetric matrix they are mutually orthonormal. The eigenvectors m of the covariance matrix R and their corresponding eigenvalues km are found by solving R m Àm m 9A.9 Denoting the KLT basis vectors 1 2 . M in matrix notation the KLT transformation pair for pattern vector Zi and the coefficients of the expansion Ci may be expressed as Zi Ci 9A.10 Cl T Zi 9A.11 It is important to arrange the KLT coordinate vectors m in descending .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 1
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 2
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 3
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 4
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 5
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 6
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 7
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 8
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 9
Advanced Methods and Tools for ECG Data Analysis - Part 10
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.