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Novel Constrained Least Squares Algorithms With Application to MEG

新颖的约束最小二乘算法在 MEG 中的应用

基本信息

批准号：
9220550
负责人：
Bhaskar Rao
金额：
$ 16.83万
依托单位：
University of California-San Diego
依托单位国家：
美国
项目类别：
Standard Grant
财政年份：
1993
资助国家：
美国
起止时间：
1993-04-15 至 1997-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=9220550&HistoricalAwards=false
关键词：
Novel Constrained Least Squares Algorithms

项目摘要

Rao This research is studying novel algorithms for computing solutions to least squares problems with constraints, especially those problems that are underdetermined. The primary application is expected to be in Magnetoencephalography (MEG), a potentially new modality for the imaging of the brain. Both algorithm development and analysis are being considered, with MEG providing the forum for the testing and evaluation of these algorithms. It is expected that this research will greatly enhance our understanding of nonlinear iterative techniques.

饶本研究主要是针对最小二乘约束问题，特别是欠定问题，研究新的求解算法。主要的应用预计将在脑磁图（MEG），一个潜在的新模式的大脑成像。正在考虑算法开发和分析，MEG为这些算法的测试和评估提供了论坛。预计这项研究将大大提高我们对非线性迭代技术的理解。

项目成果

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