Subspace techniques are widely used for direction of arrival (DOA) pro的简体中文翻译

Subspace techniques are widely used

Subspace techniques are widely used for direction of arrival (DOA) problems in telecommunications and position location applications for estimating the location of sources from where the signal is originated. This source estimation problem is analogues to the source estimation problem in EEG signal processing commonly termed as EEG inverse problem. The EEG inverse problem goes for estimation of active source inside the brain which is responsible for overall electromagnetic activity. This estimation provides useful basis to understand the physiological, neural and cognitive behavior of human brain which ultimately can be used for cure of many CNS related disease such as epilepsy and tumour etc. This research discuss most commonly used subspace techniques such as Multiple Signal classifier (MUSIC) and Root MUSIC for general DOA problem and produces some results by using MAT LAB for arbitrary number of sources and varied number of element. Thus, the same methodology can be adopted for localization of active brain sources with few exceptions such as forward head modeling and sensor positions.
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子空间技术被广泛用于电信和定位应用中的到达方向(DOA)问题,以估计信号起源的源的位置。此源估计问题类似于通常称为EEG逆问题的EEG信号处理中的源估计问题。脑电逆问题用于估计大脑内部的活动源,该活动源负责总体电磁活动。该估计为理解人脑的生理,神经和认知行为提供了有用的依据,这些行为最终可用于治疗许多中枢神经系统相关疾病,例如癫痫和肿瘤等。这项研究讨论了最常用的子空间技术,例如针对通用DOA问题的多信号分类器(MUSIC)和Root MUSIC,并通过使用MAT LAB对任意数量的源和各种数量的元素产生了一些结果。因此,可以采用相同的方法来定位活动性脑源,几乎没有例外,例如前向头部建模和传感器位置。
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子空间技术广泛用于电信中的到达方向 (DOA) 问题,以及用于估计信号源位置的位置。此源估计问题与 EEG 信号处理中通常称为 EEG 反向问题的源估计问题类似。EEG反向问题用于估计大脑中负责整体电磁活动的活跃源。这一估计为了解人脑的生理、神经和认知行为提供了有益的依据,最终可用于治疗许多中枢神经系统相关疾病,如癫痫和肿瘤等。本研究讨论了最常用的子空间技术,如多信号分类器(MUSIC)和根音乐的一般DA问题,并产生一些结果,通过使用MAT实验室任意数量的源和不同数量的元素。因此,除了前头建模和传感器位置等少数例外之外,可以采用同样的方法对活动脑源进行定位。
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子空间技术广泛应用于电信中的波达方向(DOA)问题和位置定位应用,用于估计信号源的位置。这种源估计问题类似于脑电信号处理中的源估计问题,通常称为脑电逆问题。脑电逆问题是用来估计大脑内部的活动源,它负责整个电磁活动。这一估计为了解人脑的生理、神经和认知行为提供了有用的依据,最终可用于治疗许多中枢神经系统相关疾病,如癫痫和肿瘤等。本研究讨论了最常用的子空间技术,如多信号分类器(MUSIC)和根MUSIC,用于一般DOA利用MAT-LAB对任意数目的源和不同数目的元素进行求解,得到了一些结果。因此,同样的方法也可以用于主动脑源的定位,但很少有例外,如头部建模和传感器位置。<br>
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