1、好的睡眠來(lái)自適量的飲食。

2、物情無(wú)巨細(xì)，自適固其常。

3、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)。

4、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。

5、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。

6、闡述了如何將自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)應(yīng)用于空間激光通信系統(tǒng)工程中，以補(bǔ)償大氣湍流效應(yīng)對(duì)激光束傳輸?shù)挠绊憽?/p>

7、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).

8、天線自適應(yīng)旁瓣相消技術(shù)是抑制有源干擾的有效措施.

9、數(shù)值流形法具有網(wǎng)格劃分簡(jiǎn)單、自適應(yīng)分析方便等優(yōu)勢(shì)，為仿真計(jì)算開避了新的途徑。

10、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)的用戶的另外一種順序訪問它們。

11、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)。

12、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)。

13、基于自適應(yīng)逆控制方法設(shè)計(jì)了主汽溫系統(tǒng)的雙回路擾動(dòng)消除系統(tǒng)。

14、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。

15、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.

16、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)的問題。

17、為了求解文件傳輸問題，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題的遺傳算法。

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

19、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。

20、萬(wàn)物的和平在于秩序的平衡，秩序就是把平等和不平等的事物安排在各自適當(dāng)?shù)奈恢蒙稀W古斯丁

21、為避免各空間的局部收斂問題，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。

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

23、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。

24、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)總開銷，不同程度地提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

25、利用優(yōu)選與正交設(shè)計(jì)等理論，給出了單因素和多因素油藏自適應(yīng)歷史擬合的序貫試驗(yàn)法。

26、為適應(yīng)無(wú)線信道的時(shí)變特性，基于陣列處理中廣泛應(yīng)用的分支干擾相消器結(jié)構(gòu)，我們給出了該方法的rls自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)形式。

27、利用真假目標(biāo)航跡的這種平面性差異，提出了一種基于濾波航跡擬合平面的自適應(yīng)雙門限鑒別算法。

28、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。

29、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。

30、介紹平面陣線性約束自適應(yīng)單脈沖測(cè)角算法原理.

31、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)。

32、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).

33、然后，利用最速下降法，給出盲多用戶檢測(cè)的自適應(yīng)算法。

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

35、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。

36、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)變的問題，實(shí)現(xiàn)沿地層自適應(yīng)地外推測(cè)井資料。

37、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)。

38、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。

39、零件造型包括草圖、放置、定位特征，及零件衍生、與其他零件自適應(yīng)和創(chuàng)建自定義零件庫(kù)等功能。

40、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。

41、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。

42、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。

43、針對(duì)一類不確定非線性系統(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。

44、針對(duì)一類具有不確定參數(shù)的復(fù)雜非線性系統(tǒng)，提出了一種自適應(yīng)積分滑模控制方法。

45、以非線性模型為基礎(chǔ)，在線遞推辯識(shí)為手段，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。

46、介紹一種色度瞬態(tài)校正的改進(jìn)算法，該算法利用低通濾波和核化降噪抑制噪聲的影響，采用自適應(yīng)限幅來(lái)消除振鈴效應(yīng)和假色現(xiàn)象。

47、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。

48、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題，提出用模糊自適應(yīng)整定pid的控制策略。

49、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)存在的主要問題，提出用遺傳算法解決組卷問題。

50、該算法將圖像映射為一個(gè)模糊特征面，通過(guò)圖像自適應(yīng)閾值來(lái)確定模糊增強(qiáng)的渡越點(diǎn)。