向量值函数

摘要： In the framework of Clifford analysis,a generalized Clifford-Fourier transform is considered.This transform is given by a similar operator exponential as the classical Fourier transform but containing generators of Lie superalgebra sop(1 |2) (containing Lie algebra sl2 as its even subalgebra).Some further properties of the Clifford-Fourier transform,such as differential formula,multiplication formula,Plancherel Theorem and Parsevel's Identity,are developed.As an application,a Heisenberg-Pauli-Weyl type uncertainty principle for the Clifford-Fourier transform is proven.%在Clifford分析框架下,考虑一种基于超李代数sop(1 |2)的Clifford-Fourier变换,该超李代数包含经典李代数sl2为其偶子代数.介绍定义以及已有的相关性质,研究该变换与经典Fourier变换类似的性质,如微分公式、乘法公式、Plancherel定理以及Parsevel等式等.根据Holder不等式以及前面推导的结论,证明了Heisenberg-Pauli-Weyl型不确定原理.

摘要： 讨论向量值函数Riemann可积与连续性之间的关系,以及空间的Lebesgue性质(即取值于该空间的所有Riemann可积向量值函数必几乎处处连续).通过反例进一步说明lp(1

摘要： 引入向量值函数的概念与向量值函数的范数,给出向量值函数连续与可微的条件,引进向量值函数列及其收敛性的概念.讨论向量值函数列的收敛性与一致收敛性,给出向量值函数列一致收敛的判定方法.得到结论:当一致收敛的向量值函数列的每一项都连续时,极限向量值函数是连续的.

摘要： Lagrange multiplier is an important method to solve conditional extreme problems. This paper gives a new method to deduce the Lagrange multipliers by using the symbolic⁃graphic combination method, which is more intuitive than pure algebraic method in the textbook.%拉格朗日乘数法是求条件极值的重要方法，该文通过数形结合给出定理推导的新路径，相比教材上纯代数推导更直观，体现了＂几何意义＂的重要性。

摘要： 应用初等的方法讨论了取值于Banach空间上的向量值函数的柯西型积分的连续性、可导性、解析性和高阶导数公式,以及柯西型积分在具有可数基的Banach空间中的性质.

摘要： In this paper, we generalize the Adams inequality of the case of scalar functions to the case of vector functions. When n=2k, we prove that the Adams inequalities under two equivalent Sobolev norms are both true. Moreover, the two supremums of the inequalities are equal to each other. This kind of vector valued inequality can be used in some systems of partial differential equations arising out of geometric and physical problems to which are not suitable to apply the inequality for scalar functions.%本研究把标量函数的Adams不等式推广到向量值函数的情形,证明了当n=2k时,采用两种等价的范数,向量值函数的Adams不等式都是成立的,并且这2个不等式的上确界是相等的. 该向量值函数的Adams不等式,可以应用到物理和几何中常出现的方程组,而传统的Adams不等式不具备这样的能力.

摘要： 基于对弱伪连续实值函数的研究,提出向量值函数关于锥的弱伪连续定义,并建立了向量值函数Rk+弱伪连续与实值函数弱伪连续的对应关系.作为弱伪连续向量值函数的应用,给出了弱伪连续下的向量值Ky Fan点的存在性定理,并通过该定理证明了伪连续向量值支付下的多目标博弈弱Pareto-Nash平衡点的存在性定理.

摘要： 用初等的方法讨论了取值于具有可数基的Banach空间上的向量值函数的连续、可导、解析、可积及解析的充要条件等性质,得出取值于可数基的Banach空间上的向量值函数解析的两个充要条件.

摘要： EMD(经验模态分解)作为处理非平稳信号的一种有效工具,近年来在数字几何处理领域开始受到关注。但是现有的曲面上EMD方法对于向量值函数采用对每个分量单独处理的方式进行分解,忽略了各个分量之间的相关性。为此,本文提出了一种曲面上向量值函数的EMD方法。方法通过流形薄板样条插值计算向量值函数的包络,并建立向量值函数的筛分停止准则进行整体筛分;同时针对带有边界的曲面,通过在边界处引入附加的极值点作为约束,减少了现有的曲面上EMD 方法进行分解时出现的边界效应。通过对典型的三维几何模型进行实验显示本文方法能够取得较好的效果。

摘要： 本文给出了直接法简单特征灵敏度分析的一般表达式，并将特征值问题的Taylor 展开与向量值函数的有理逼近结合起来，提出了一种新的结构动力重分析方法。数值算例表明，对结构设计参数作大修改时，本方法能够给出高精度的逼近结果。本文提出的方法不需要系统的全部模态，因此，适用于大型复杂结构的动力重分析。

摘要： 基于向量值正则核函数逼近的模拟电路故障诊断方法，包括如下步骤：（1）获取模拟电路的故障响应电压信号；（2）对采集的信号进行小波包变换，计算小波包系数能量值作为特征参量；（3）应用量子粒子群算法优化向量值正则核函数逼近的正则化参数和核参数，训练故障诊断模型。（4）应用训练完成的诊断模型，对电路故障进行识别。该发明中向量值正则核函数逼近方法的分类性能优化其他的分类算法，同时应用量子粒子群算法优化参数亦优于传统获取参数的方法，本发明提出的故障诊断方法可高效地诊断出电路的元件故障，包括软故障及硬故障。

摘要： 本申请提供一种信用分的获取、特征向量值的输出方法及其装置，该信用分的获取方法包括：获得用户的输入数据，并将所述输入数据提供给深度神经网络；通过所述深度神经网络对所述输入数据进行处理，得到信用概率值；利用所述深度神经网络输出的所述信用概率值获取所述用户的信用分；其中，在深度神经网络内，选取缩放双曲正切函数作为激活函数，并使用所述缩放双曲正切函数对上一级别输出的第一特征向量值进行计算，得到第二特征向量值，并将所述第二特征向量值输出给下一级别。通过本申请的技术方案，可以增强信用分的稳定性，避免信用分发生较大变化，提高使用体验。

摘要： 本发明涉及一种面向量化分块压缩感知的螺旋式逐块测量值预测方法，包括以下步骤：按照螺旋次序，依次对当前第i个图像块xi进行独立观测得到当前图像块的测量值，其中，每个图像块均使用相同的观测矩阵；根据当前图像块的螺旋次序，对测量值执行测量值的多方向预测，得到最优的预测残差；对当前图像块最优的预测残差进行量化输出，获得量化值；对量化分块压缩感知系统的测量端的量化值进行反量化，得到当前图像块的重构残差；将重构残差与候选块的重构测量值相加得到当前图像块的重构测量值，随后进行缓存，为后续图像块的测量值预测做准备。本发明能够提高QBCS的整体率失真性能。

摘要： 本公开提供了具有低动态误差向量量值的射频功率放大器。低动态误差向量量值(EVM)的多级射频(RF)功率放大器(PA)的第一级可以包括配置为接收使能信号并且响应于该使能信号来开启从而激活第一级的第一有源装置。该RF PA还包括与第一有源装置串联耦接并且配置为接收主电源电压的第二有源装置。第二有源装置可以在第一有源装置的两端提供小于主电源电压并且与主电源电压无关的第一电源电压。第一有源装置或者第二有源装置中的一个可以配置为接收RF输入信号并且将放大的RF输出信号传送到RF PA电路的第二级。

摘要： 基于向量值正则核函数逼近的模拟电路故障诊断方法，包括如下步骤：（1）获取模拟电路的故障响应电压信号；（2）对采集的信号进行小波包变换，计算小波包系数能量值作为特征参量；（3）应用量子粒子群算法优化向量值正则核函数逼近的正则化参数和核参数，训练故障诊断模型。（4）应用训练完成的诊断模型，对电路故障进行识别。该发明中向量值正则核函数逼近方法的分类性能优化其他的分类算法，同时应用量子粒子群算法优化参数亦优于传统获取参数的方法，本发明提出的故障诊断方法可高效地诊断出电路的元件故障，包括软故障及硬故障。

摘要： 本发明公开了基于景点特征组合向量值智能规划周边旅行线路的方法，包括：所有景点信息构建特征值和特征组合向量，所述特征组合向量包括：景点ID、位置坐标信息、适合的行程偏好、适合的天气条件、适合的人流密度、现值，基于此数据通过聚类、分类算法得到各种条件下的最优向量值(期望值)，当用户发起周边智能线路规划需求时，根据当前位置坐标信息、景点偏好信息、天气信息，景区人流密度信息构造新样本并和历史样本合并，通过推荐算法，得到输出的最优旅游新路规划。有效地解决了游客在游玩中需要求助的问题，不仅使游客在享受游玩的乐趣的同时，还增强了安全保障，能够给游客的旅游出行和景点旅游带来较大的安全性和便捷性。

摘要： 本发明涉及一种面向量化分块压缩感知的螺旋式逐块测量值预测方法，包括以下步骤：按照螺旋次序，依次对当前第i个图像块xi进行独立观测得到当前图像块的测量值，其中，每个图像块均使用相同的观测矩阵；根据当前图像块的螺旋次序，对测量值执行测量值的多方向预测，得到最优的预测残差；对当前图像块最优的预测残差进行量化输出，获得量化值；对量化分块压缩感知系统的测量端的量化值进行反量化，得到当前图像块的重构残差；将重构残差与候选块的重构测量值相加得到当前图像块的重构测量值，随后进行缓存，为后续图像块的测量值预测做准备。本发明能够提高QBCS的整体率失真性能。

摘要： 本发明涉及一种用于对向量值图像去噪的设备(100)，设备(100)包括：生成器(10)，其被配置为生成初始损失函数(L_I)，所述初始损失函数包括定义针对所述向量值图像的每个像素的相关噪声的模型的至少一个初始协方差矩阵(ICM)；处理器(20)，其被配置为通过修改所述初始协方差矩阵(ICM)的至少一个子矩阵和/或至少一个矩阵元素基于所述初始损失函数来提供包括至少一个最终协方差矩阵(FCM)的集合的最终损失函数(L_F)；以及噪声抑制器(30)，其被配置为使用包括所述至少一个最终协方差矩阵(FCM)的所述集合的所述最终损失函数(L_F)对所述向量值图像去噪。

摘要： 公开了一种测试和测量系统。该系统包括：数据储存装置，具有接收的同相（I）正交（Q）码元的数据描述。接收的IQ码元从与减损相关联的传送器接收，并且接收的IQ码元由于所述减损而从对应的理想IQ码元被修改。计算机处理器耦合到所述数据储存装置并且生成误差向量量值（EVM）函数，误差向量量值函数关于指示所述减损的多个减损参数描述接收的IQ码元和理想IQ码元之间的差异。处理器然后确定减损参数的值，减损参数的值量化减损。所述值通过选择使EVM函数最小化的减损参数的值来确定。

摘要： 本申请提供一种信用分的获取、特征向量值的输出方法及其装置，该信用分的获取方法包括：获得用户的输入数据，并将所述输入数据提供给深度神经网络；通过所述深度神经网络对所述输入数据进行处理，得到信用概率值；利用所述深度神经网络输出的所述信用概率值获取所述用户的信用分；其中，在深度神经网络内，选取缩放双曲正切函数作为激活函数，并使用所述缩放双曲正切函数对上一级别输出的第一特征向量值进行计算，得到第二特征向量值，并将所述第二特征向量值输出给下一级别。通过本申请的技术方案，可以增强信用分的稳定性，避免信用分发生较大变化，提高使用体验。