The original non-uniform data is re

The original non-uniform data is reconstructed onto a highly
sampled uniform grid for every measured frequency. The
algorithm is described in detail in [10]. It is a Fourier-based
regularization technique that uses the 2D bandwidth as the
regularization parameter in search of the best reconstruction
and spectral estimate. The initial estimate for the bandwidth (
B π /95.0 Δ= ) is obtained from the mean measurement
spacing (Δ). As such, it does not require a priori knowledge of
the scene being imaged

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ข้อมูลไม่เหมือนเดิมคือเชิดบนสูงกริดเป็นรูปแบบตัวอย่างสำหรับความถี่ทุกวัด ที่อัลกอริทึมจะอธิบายในรายละเอียด [10] มันเป็นฟูรีเยโดยใช้เทคนิค regularization ที่ใช้แบนด์วิดท์ 2D เป็นการพารามิเตอร์ regularization ค้นหาฟื้นฟูสุดและประเมินสเปกตรัม จากการประเมินสำหรับ(แบนด์วิดท์Δยอดπ /95.0 B =) ได้รับจากการประเมินหมายถึงระยะห่าง (δยอด) เช่น ไม่ต้องรู้ priori ความฉากที่ถูก imaged

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลที่ไม่สม่ำเสมอเดิมสร้างขึ้นใหม่บนสูงตารางตัวอย่างสม่ำเสมอทุกวัดความถี่
ขั้นตอนวิธีการอธิบายไว้ในรายละเอียดใน [10] มันเป็นฟูริเยร์ที่ใช้เทคนิค regularization ที่ใช้แบนด์วิดธ์ 2D เป็นพารามิเตอร์regularization ในการค้นหาของการฟื้นฟูที่ดีที่สุดและการประมาณการสเปกตรัม ประมาณการเริ่มต้นสำหรับแบนด์วิดธ์ (B π /95.0 Δ =) จะได้รับจากการวัดค่าเฉลี่ยระยะห่าง(Δ) เช่นนี้มันไม่จำเป็นต้องมีความรู้เบื้องต้นของฉากที่มีการถ่ายภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลต้นฉบับที่สร้างบนพื้นผิวสูง
ตัวอย่างเครื่องแบบตารางทุกวัดความถี่
ขั้นตอนวิธีที่อธิบายไว้ในรายละเอียดใน [ 10 ] มันคือการทดลองใช้
ผิดกฎหมายเทคนิคที่ใช้แบนด์วิดธ์ 2D เป็นพารามิเตอร์ในการค้นหาของผิดกฎหมาย

สุดยอดการฟื้นฟู และการประมาณการ ประมาณการเบื้องต้นสำหรับแบนด์วิดธ์ (
b π / 950 Δ = ) ที่ได้จากการวัดหมายถึงระยะห่าง
( Δ ) เช่น , มันไม่ต้องใช้ความรู้ priori
ฉากอื่นๆเป็น