1) minimum eigenvalue separation
特征值分离度
1.
At the same time,the minimum eigenvalue separation estimation problem is solved.
同时,也解决了特征值分离度的估计问题。
2) character separation
特征分离
1.
Methods The fuzzy pattern recognition with character separation was used to classify vehicles accoding to the curve from the loop sensor since there is a set of characters which can uniquely describe a kind of curve.
方法采用特征分离的模糊模式识别方法，根据每类车辆感应曲线的特点，找出一组特征唯一地描述该类车辆，从而进行匹配分类。
5) Spectrum-eigenvalue distribution
谱密度-特征值分布
补充资料：特征值
分子式：
CAS号：
性质：又称本征值。设A是向量空间的一个线性变换，如果空间中某一非零向量 通过变换A后所得到的A 和 仅差一个常数因子，即A =k ，则称k为A的特征值，称 为属于特征值k的A之特征向量或特征矢量(eigenvector)。如在求解薛定谔波动方程时，在波函数满足单值、有限、连续性和归一化条件下，势场中运动粒子的总能量(正)所必须取的特定值，这些值就是正的本征值。
CAS号：
性质：又称本征值。设A是向量空间的一个线性变换，如果空间中某一非零向量 通过变换A后所得到的A 和 仅差一个常数因子，即A =k ，则称k为A的特征值，称 为属于特征值k的A之特征向量或特征矢量(eigenvector)。如在求解薛定谔波动方程时，在波函数满足单值、有限、连续性和归一化条件下，势场中运动粒子的总能量(正)所必须取的特定值，这些值就是正的本征值。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条