Management and Analysis of Large Scientific Datasets
Management and Analysis of Large Scientific Datasets
复制标题
大型科学数据集的管理和分析
DOI：
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发表时间：
1992
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
R. Everson
中科院分区：
文献类型：
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作者：
L. Sirovich;R. Everson
经验本征函数方法（Karhunen-Loève过程）是在适合处理大型科学数据集的框架内开发的。它示出，这是一个内在的表示任何给定的数据库总是，在一个定义良好的数学意义上，最佳的描述。该方法说明了各种例子，产生于目前的研究，并采取从模式识别，湍流，生理学和海洋流。在每个实例中的经验本征函数的例子。
The method of empirical eigenfunctions (Karhunen-Loève procedure) is developed within a framework suitable for dealing with large scientific datasets. It is shown that this furnishes an intrinsic representation of any given database which is always, in a well-defined mathematical sense, the optimal description. The methodology is illustrated by a variety of examples, arising out of current research and taken from pattern recognition, turbulent flow, physiology, and oceanographic flow. In each instance examples of the empirical eigenfunctions are presented.
影响因子：
56.9
作者：
TSO, DY;FROSTIG, RD;GRINVALD, A
通讯作者：
GRINVALD, A