經計算機*表明,新算法與原算法相比,收斂*能有所改善,收斂速度加快,穩態剩餘誤差減小。
該方法首先估計時延,然後再對剩餘誤差進行相位估計,從而擴大了算法適用的運動誤差範圍。
理論分析和*實驗均表明該算法與恆模算法相比,在收斂過程中加快了收斂速度,收數後又能減小對均衡器參數的誤調,具有更小的穩態剩餘誤差。
然後在輸入圖像人臉初定位的基礎上,利用嘴部的主元特徵,通過最小剩餘誤差能量的判決準則實現人臉嘴部區域的自動定位。
擬合與時間相關的QTL基因型的期望均值向量和剩餘誤差的協方差矩陣是動態*狀功能定位的核心內容。