Euclidean distance matrices (EDMs)

Euclidean distance matrices (EDMs) are central players in many diverse fields including
psychometrics, NMR spectroscopy, machine learning and sensor networks. However, they are
not often exploited in signal processing. In this thesis, we analyze attributes of EDMs and derive
new key properties of them. These analyses allow us to propose algorithms to approximate EDMs
and provide analytic bounds on the performance of our methods. We use these techniques to
suggest new solutions for several practical problems in signal processing. Together with these
properties, algorithms and applications, EDMs can thus be considered as a fundamental toolbox
to be used in signal processing.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การฝึกอบรมระยะทางยุคลิด (EDMS) เป็นผู้เล่นกลางในหลากหลายสาขาจำนวนมากรวมทั้ง
Psychometrics, สเปกโทรสโก NMR, เครื่องเรียนรู้และเครือข่ายเซ็นเซอร์ แต่พวกเขาจะ
ไม่ได้ใช้ประโยชน์มักจะอยู่ในการประมวลผลสัญญาณ ในงานวิจัยนี้เราจะวิเคราะห์คุณลักษณะของ EDMS และได้รับ
คุณสมบัติใหม่ที่สำคัญของพวกเขา การวิเคราะห์เหล่านี้ช่วยให้เราสามารถนำเสนอขั้นตอนวิธีการที่ใกล้เคียงกับ EDMS
และให้ขอบเขตการวิเคราะห์ประสิทธิภาพการทำงานของวิธีการของเรา เราใช้เทคนิคเหล่านี้เพื่อ
แนะนำโซลูชั่นใหม่สำหรับปัญหาในทางปฏิบัติหลายอย่างในการประมวลผลสัญญาณ ร่วมกับเหล่านี้
คุณสมบัติขั้นตอนวิธีการและการประยุกต์ใช้ EDMS จึงถือได้ว่าเป็นกล่องเครื่องมือพื้นฐาน
ที่จะใช้ในการประมวลผลสัญญาณ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมทริกซ์ระยะทางแบบยุคลิด ( EDMS ) ผู้เล่นกลางในสาขาที่หลากหลายมากรวมทั้ง
อาการทางจิต , NMR spectroscopy , การเรียนรู้เครื่องและเครือข่ายเซ็นเซอร์ อย่างไรก็ตาม , พวกเขาจะไม่มักจะใช้ในการประมวลผลสัญญาณ
. ในวิทยานิพนธ์ฉบับนี้ ได้วิเคราะห์คุณลักษณะและการสืบทอดคุณสมบัติใหม่
EDMS คีย์ของพวกเขา การศึกษาเหล่านี้ช่วยให้เรานำเสนอขั้นตอนวิธีประมาณ EDMS
และให้วิเคราะห์ขอบเขตในการปฏิบัติของวิธีการของเรา เราใช้เทคนิคเหล่านี้

แนะนำโซลูชั่นใหม่สำหรับปัญหาในทางปฏิบัติหลายประการในการประมวลผลสัญญาณ ด้วยคุณสมบัติเหล่านี้
, อัลกอริทึมและโปรแกรม EDMS จึงถือเป็น
กล่องเครื่องมือพื้นฐานที่จะใช้ในการประมวลผลสัญญาณ