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【实例简介】这套国际知名教材中译本系列所选书目的范围，限于信息技术和电气工程学科所属各专业的技术基础课和主要专业课，教材原版本除了选自《国际知名大学原版教材—信息技术学科与电气工程学科系列》外，还将精选其他具有较大影响的国外知名的相关领域教材或教学参考书，教材内容适用于作为我国普通高等院校相应课程的教材或主要教学参考书。 阵列信号处理是近30年以来迅速发展的一个领域，在雷达、声纳、通信、电子对抗、地震信号处理、语音信号处理、射电天文等领域得到广泛应用，并逐渐成为众多应用领域中的核心技术和主要发展方向??如雷达中的相控阵技术、通信中的智能天线阵列技术、电子对抗中的超分辨率测向技术以及语音信号处理中的麦克风阵列技术等。 本书内容非常丰富，既包含了经典的阵列设计和空时随机过程分析的理论。也包含了近十年来在自适应阵列处理领域内自适应波束形成、波达方向估计(DOA)和空间谱估计方面的各种新的理论、算法和技术。作者结合多年的教学和撰写教材的经验，在内容选材上做到结构完整，脉络清晰。作者在每一章后面都为读者精心提供了很多习题。这些习题一方面可以帮助读者加强对基本概念的理解，另一方面也可以帮助读者开拓视野，了解相关问题的进一步研究方向。 中译本由清华大学资深研究人员及教师担任翻译工作。

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本文使用了ORL人脸数据库，训练样本为40人，每人5张图片，共计200张图片，图片大小为92*122。测试样本为40人，每人5张图片共计200张图片，图片大小为92*122。ORL数据库可以从http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html得到。如果只是以随机选择的方式来识别某个人的身份的话，从概率角度来说识别率仅为2.5%，我们的任务是如何使识别率突破50%或者更高，这是个艰巨的任务。从训练角度来看，我们需要处理40*5*92*112=2060800个像素点，这是个维度灾难。针对以上问题，本文提出了PCA+SV