本征矢量的重要意义之一是,它们决定了在一定模态中状态变量的相对值。
最后将获得的样本特征送入模糊分类器进行疵病的识别分类。
我们提出了一种新方法有效地计算特征向量的图像均匀旋转的一套模板。
采用主动外观模型的方法,利用特征向量构建出人脸外形和纹理的统计模型。
同时,数值求解特征向量也是一个困难的事情,尤其对于那些夹角很小的特征向量。
实验结果表明,改进后的算法能更好地选取本征向量,更有效地提取人脸特征。
故障诊断常用的方法是以泵缸体上的振动信号作为系统特征信号来提取故障特征向量。
采用复模态分析求取特征值和特征向量,进而得到系统的模态参数。
将具体某年某月的实际高度场在这组特征向量上的投影定义为极涡系数。
然后对二值化的图像进行特征提取,获得疵病的数字化信息和特征向量。
第四节详述了数值顺序举例以及结果,特别描述了一些产生向量特征的情况。
然后分解该矩阵,结合特征值和其特征向量计算图中各点的谱系数夹角谱特征;
这是由特征向量和特征值的第一基本形式在指定的图片数据。