常被用于去除拉曼光谱中的背景噪声，扣除底噪的好工具。（找了半天才找到，传上来以免之后又找不到。）
绝对能用，不用积分，希望能帮助到大家！
欢迎交流学习
2022-05-09 15:42:47
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将基于凸优化的低秩矩阵恢复（LRMR）理论用于背景建模，当背景不稳定时，这种方法提取运动目标的效果不佳。由于矩阵的数据表示形式破坏了视频在时间和空间上的原始结构，采用张量表征视频的高维结构特性，提出了一种基于迭代张量高阶奇异值分解（HOSVD）的运动目标提取方法。用高阶奇异值分解代替LRMR中的矩阵奇异值分解（SVD），利用增广拉格朗日乘子法重建出三维视频张量的背景部分和运动目标部分，并进一步对运动目标部分进行形态学开闭运算。实验结果证明，相比常用方法，该方法错分率更低，能更准确完整地提取运动目标。
2022-05-08 20:45:38
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迭代深化搜索
于是CHESS4.6和DUCHENSS课题组开始采用逐层加深搜索算法。
先花1/6的时间做D-1层的搜索，找到最佳路径；
同时记载同形表、历史启发表、杀手表等有价值的着法评估信息；
以求达到D层最好的剪枝效果。
目前机器博弈引擎普遍采用迭代深化搜索策略 。
2022-05-08 19:18:17
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