说明：若要解决多类问题纠错输出编码结合 Adaboost prouve 其鲁棒性，以处理这些问题。作为编码矩阵 M * N 定义、 被 M 是班级，数目，N 是弱分类器的数目。每一行表示为类码字。矩阵是用 OneVsOne 方法，编码和解码海明距离。Adaboost 被定义为促进弱分类器。
说明：无失真数据隐藏是将静止图像水印嵌入并提取到覆盖图像中，并检测其鲁棒性参数的水印编码。
说明：稳健自适应波束形成，Wiley出版社，是一本有关MVDR波束形成稳健性分析的好书。鲁棒自适应波束形成的最新研究和发展最近的工作在设计鲁棒自适应波束形成器方面取得了重大进展，该波束形成器可以极大地提高抗背景噪声和方向干扰的信号强度。这种动态技术有多种应用，包括雷达、声纳、声学、天文学、地震学、通信和医...