直升机空气动力学基础(第3版) [英]John、Si 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《直升机空气动力学基础(第3版)》主要讲述旋翼在悬停、垂直飞行、前飞和爬升时涉及的气动原理,围绕Sikorsky公司的单旋翼带尾翼结构进行阐述,而针对这些飞行姿态的研究目前已经发展到了包含推力和相关品质方面的研究成果阶段 介绍了整机特性的研究,例如整机性能、稳定性和劋纵性,并讨论了气动研究中的重要领域,也援引了一些实际的气动设计实例。《直升机空气动力学基础(第3版)》着重针对UAVs和MAVs进行了独特的分析思考,并且对桨叶动力学的讨论,既包括了挥舞摆振运动也包括了地面效应。在桨尖设计、前飞旋翼气流特性、沙盲现象、桨叶航行和装载等方面中也添加了新的内容。《直升机空气动力学基础(第3版)》适合从事直升机研究的工程技术人员阅读,也可供大专院校相关专业师生参考。
¥245.98定价:¥767.94 (3.21折)
直升机空气动力学基础【售后无忧】 线上线下同步销售,请咨询客服查询库存后下单,避免纠纷。
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¥256.00定价:¥522.00 (4.91折)
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¥241.40定价:¥754.20 (3.21折)
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¥241.19定价:¥753.57 (3.21折)
直升机空气动力学基础(第3版)[英]John、Simon Newman国防工业出版社【现货实拍 可开发票 下单速发 正版 代寻稀缺书老书,有问题可联系在线客服15011482491
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核自适应滤波【可开电子发票】 线上线下同步销售,请咨询客服查询库存后下单,避免纠纷。
《核自适应滤波》首先通过一个被称为再生核的正定函数推导出再生核希尔伯特空间(ReproductionKernelHilbertSpaces,RKHS)理论,该理论可以将输入数据非线性变换到高维特征空间。如果在RKHS空间将要进行的滤波和自适应操作可以表示为投影样本的内积,那么在输入空间这些操作就可以直接通过核评价公式(KernelEvaluations)来计算。 基于此方法,我们将进一步介绍RKHS空间的自适应滤波算法家族:·核小均方算法;·核仿射投影算法;·核递归小均方算法;·扩展核递归小均方算法。 这些核学习算法在两个重要领域自适应滤波和神经网络之间构建了一个紧密桥梁,并且将误差修正学习和记忆学习两大重要方法学完美地集于一身。将RKHS方法应用于非线性滤波设计的瓶颈在于如何正则化、选择合适的核函数以及如何对滤波器生长过程进行削减。本书将采用严格的数学推导形式,指出
¥162.00定价:¥334.00 (4.86折)
直升机空气动力学基础 [英]John、Simon Newman 著;王建新、张璇子、吴冠桢 译 国防工业出版社 9787 正版图书,下单速发,可开发票
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¥314.00定价:¥629.00 (5折)
直升机空气动力学基础 [英]John、Simon Newman 著;王建新、张璇子、吴冠桢 译 国防工业出版社【可开电子 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
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¥223.00定价:¥449.00 (4.97折)
直升机空气动力学基础(第3版)[英]John、Simon Newman 著;王建新、张璇子、吴冠桢 译国防工业出版社97 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
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¥267.00定价:¥637.00 (4.2折)
核自适应滤波[美]Weifeng、Jose、[加拿大]Simon Haykin 著;田亚娟、张峰、肖忠祥、程国建 译国防 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
《核自适应滤波》首先通过一个被称为再生核的正定函数推导出再生核希尔伯特空间(ReproductionKernelHilbertSpaces,RKHS)理论,该理论可以将输入数据非线性变换到高维特征空间。如果在RKHS空间将要进行的滤波和自适应操作可以表示为投影样本的内积,那么在输入空间这些操作就可以直接通过核评价公式(KernelEvaluations)来计算。 基于此方法,我们将进一步介绍RKHS空间的自适应滤波算法家族:·核小均方算法;·核仿射投影算法;·核递归小均方算法;·扩展核递归小均方算法。 这些核学习算法在两个重要领域——自适应滤波和神经网络之间构建了一个紧密桥梁,并且将误差修正学习和记忆学习两大重要方法学完美地集于一身。将RKHS方法应用于非线性滤波设计的瓶颈在于如何正则化、选择合适的核函数以及如何对滤波器生长过程进行削减。本书将采用严格的数学推导形式,
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核自适应滤波 [美]Weifeng、Jose、[加拿大]Simon Haykin 著;田亚娟、张峰、肖忠祥、程国建 译 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《核自适应滤波》首先通过一个被称为再生核的正定函数推导出再生核希尔伯特空间(ReproductionKernelHilbertSpaces,RKHS)理论,该理论可以将输入数据非线性变换到高维特征空间。如果在RKHS空间将要进行的滤波和自适应操作可以表示为投影样本的内积,那么在输入空间这些操作就可以直接通过核评价公式(KernelEvaluations)来计算。 基于此方法,我们将进一步介绍RKHS空间的自适应滤波算法家族:·核最小均方算法;·核仿射投影算法;·核递归最小均方算法;·扩展核递归最小均方算法。 这些核学习算法在两个重要领域——自适应滤波和神经网络之间构建了一个紧密桥梁,并且将误差修正学习和记忆学习两大重要方法学完美地集于一身。将RKHS方法应用于非线性滤波设计的瓶颈在于如何正则化、选择合适的核函数以及如何对滤波器生长过程进行削减。本书将采用严格的数学推导
¥130.00定价:¥348.00 (3.74折)
核自适应滤波[美]Weifeng、Jose、[加拿大]Simon Haykin 著;田亚娟、张峰、肖忠祥、程国建 译国防 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
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¥145.40定价:¥393.80 (3.7折)
核自适应滤波 [美]Weifeng、Jose、[加拿大]Simon Haykin 著;田亚娟、张峰、肖忠祥、程国建 译 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《核自适应滤波》首先通过一个被称为再生核的正定函数推导出再生核希尔伯特空间(ReproductionKernelHilbertSpaces,RKHS)理论,该理论可以将输入数据非线性变换到高维特征空间。如果在RKHS空间将要进行的滤波和自适应操作可以表示为投影样本的内积,那么在输入空间这些操作就可以直接通过核评价公式(KernelEvaluations)来计算。 基于此方法,我们将进一步介绍RKHS空间的自适应滤波算法家族:·核最小均方算法;·核仿射投影算法;·核递归最小均方算法;·扩展核递归最小均方算法。 这些核学习算法在两个重要领域——自适应滤波和神经网络之间构建了一个紧密桥梁,并且将误差修正学习和记忆学习两大重要方法学完美地集于一身。将RKHS方法应用于非线性滤波设计的瓶颈在于如何正则化、选择合适的核函数以及如何对滤波器生长过程进行削减。本书将采用严格的数学推导
¥131.00定价:¥262.00 (5折)
**状态估计在很多领域都获得了广泛的应用。《**状态估计——卡尔曼H∞及非线性滤波》较全面地介绍了**状态估计的方法,适合作为**状态估计相关领域工程技术人员参考著作,也可作为相关课程的高年级本科生或研究生教材。本书分为四个部分。第1部分为基础知识,共包括四章。本书的第2部分介绍卡尔曼滤波。本书的第3部分介绍H∞滤波。本书的第4部分介绍非线性系统滤波方法。本书由西蒙著。 相关优秀图书推荐: 《 水声通信原理及信号处理技术 》 《 通信系统原理 》 《 扩频通信系统实用仿真技术 (附光盘)》 《 应用捷联惯导系统分析 》 《 GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理 》 《 **状态估计——卡尔曼、H∞及非线性滤波 》
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