「ベクトル波動関数」に関連した中国語例文の一覧 -中国語例文検索

領域別動きベクトル算出部28は、フレーム間相関処理部26で演算された相関係数値のうち、最も値が小さい領域を、動きベクトル算出領域35の移動先の領域と判断して、その移動量を、動きベクトル算出領域35が含まれるブロック32の動きベクトルとする。

按区域运动矢量计算部 28将通过帧间相关处理部 26运算的相关系数值中值最小的区域判断为运动矢量计算区域 35的移动目的地区域，把该移动量作为含有运动矢量计算区域 35的块 32的运动矢量。 - 中国語 特許翻訳例文集

制御PHYコントローラ74は、トランスミッタ12がレシーバ14と協同してトランスミッタ12および／またはレシーバ14のビームフォーミングベクトル（1または複数）を判断するBFT期間中の動作を制御するBFTコントローラ（不図示）を含んでよい。

所述控制 PHY控制器 74可以包括在 BFT时段控制操作的 BFT控制器 (未示出 )，在所述 BFT时段发射机 12与接收机 14协作来确定用于发射机 12和 /或接收机 14的一个或多个波束赋形矢量。 - 中国語 特許翻訳例文集

例えば、制御PHYコントローラ94は、レシーバ14がトランスミッタ12と協働して、トランスミッタ12および／またはレシーバ14用のビームフォーミングベクトル（1または複数）を判断するBFT期間中の動作を制御するBFTコントローラ（不図示）を含んでよい。

例如，控制 PHY控制器 94可以包括在 BFT时段控制操作的 BFT控制器 (未示出 )，在所述 BFT时段接收机 14与发射机 12协作来确定用于发射机 12和 /或接收机 14的一个或多个波束赋形矢量。 - 中国語 特許翻訳例文集

シーケンス256は、同一サイズを有し、等間隔で配列され、例えばシーケンス番号のような識別子を有する複数のデータユニットを含んでもよい。 局1は、シーケンス256に含まれるトレーニングデータユニット各々を送信するごとに、ステアリングベクトルuを切り替える。

序列 256可以包括大小相等、以相等间隔隔开并且具有诸如序列号之类的标识符的数据单元，并且站点 1在发送序列 256中的每个训练数据单元之后切换导向矢量 u。 - 中国語 特許翻訳例文集

ブロックMB（2，j）に関連する動きベクトルのx成分が0に等しいとき、動き補償中に参照フレームからフェッチされるブロックの左側のx座標（「ブロックのX」）が左境界の右側のx座標よりも小さくないとき、またはブロックMB（2，j）の偽境界修正の後、フレーム置換ユニット52は変数jがNに等しいかどうかを判断する。 ここで、Nは第1列のブロックの数である（112）。

当与块MB(2，j)相关联的运动向量的 x分量等于零时，在运动补偿期间从参考帧取得的块的左侧的 x坐标 (“块的X”)不小于左边界的右侧的 x坐标，或在块MB(2，j)的假边界校正之后，帧代换单元 52确定变量 j是否等于 N，其中 N为第一列的块的数目 (112)。 - 中国語 特許翻訳例文集

ブロックMB（M−1，j）に関連する動きベクトルのx成分が0に等しいとき、動き補償中に参照フレームからフェッチされるブロックの右側の水平x座標（「ブロックのX」）が右境界の左側のx座標（「境界のX」）よりも大きくないとき、または偽境界修正の後、フレーム置換ユニット52は変数jがNに等しいかどうかを判断する。 ここで、Nは第1列のブロックの数である（136）。

当与块MB(M-1，j)相关联的运动向量的x分量等于零时，在运动补偿期间从参考帧取得的块的右侧的水平 x坐标 ( “块的 X” )不大于右边界的左侧的 x坐标 ( “边界的 X”)，或在假边界校正之后，帧代换单元 52确定变量 j是否等于 N，其中 N为第一列的块的数目 (136)。 - 中国語 特許翻訳例文集

ブロックMB（i，2）に関連する動きベクトルのy成分が0に等しいとき、動き補償中に参照フレームからフェッチされるブロックの上側の垂直y座標（「ブロックのY」）が上部境界の下側のy座標（「境界のY」）よりも小さくないとき、または偽境界修正の後、フレーム置換ユニット52は変数iがMに等しいかどうかを判断する。 ここで、Mは第1行のブロックの数である（160）。

当与块MB(i，2)相关联的运动向量的 y分量等于零时，在运动补偿期间从参考帧取得的块的顶部侧的垂直 y坐标 ( “块的 Y” )不小于顶部边界的底部侧的 y坐标( “边界的 Y”)，或在假边界校正之后，帧代换单元 52确定变量 i是否等于M，其中M为第一行的块的数目 (160)。 - 中国語 特許翻訳例文集

同図において、マクロブロックヘッダは、マクロブロックタイプ・サブマクロブロックタイプ・イントラ予測モードなどの符号化・予測モード情報、参照画像識別番号・動きベクトルなどの動き予測情報、変換係数に対する量子化パラメータ、8x8ブロック単位での有効変換係数有無判定フラグなど、係数符号化データの前までのすべてのサイド情報を含む。

针对变换系数的量化参数； 以 8×8块为单位的有效变换系数有无判定标志等的在系数编码数据之前为止的全部的边信息。 - 中国語 特許翻訳例文集

MPEG（Moving Picture Experts Group）等の代表的な動画像圧縮方法では、動き補償フレーム間予測を行う際、ピクチャを分割した「マクロブロック」と呼ばれる単位毎に、表示順で前方又は後方に位置する他のピクチャ内のマクロブロックと比較してどの方向へどの程度動くかを示す「動きベクトル」を使用する。

在 MPEG(Moving Picture Experts Group：运动图像专家组 )等的代表性的运动图像压缩方法中，在进行运动补偿帧间预测时，对将图片分割后的称作“宏块”的每个单位按显示顺序与位于前方或后方的其他图片内的宏块比较，使用表示向哪个方向以怎样的程度运动的“运动矢量”。 - 中国語 特許翻訳例文集

ブロックMB（i，N−1）に関連する動きベクトルのy成分が0に等しいとき、動き補償中に参照フレームからフェッチされるブロックの下側の垂直y座標（「ブロックのY」）が下部境界の上側のy座標（「境界のY」）よりも大きいとき、または偽境界修正の後、フレーム置換ユニット52は変数iがMに等しいかどうかを判断する。 ここで、Mは第1行のブロックの数である（180）。

当与块MB(i， N-1)相关联的运动向量的 y分量等于零时，在运动补偿期间从CN 10201761257 AA 说 明 书 22/25页参考帧取得的块的底部侧的垂直 y坐标 ( “块的 Y” )大于底部边界的顶部侧的 y坐标( “边界的 Y”)，或在假边界校正之后，帧代换单元 52确定变量 i是否等于M，其中M为第一行的块的数目 (180)。 - 中国語 特許翻訳例文集

本明細書に記載されたさまざまな自動化態様を実施することにより、これらの技術は、（例えば、Hidden Markov Models（HMM）および関連する原型依存モデル、例えば、Bayesianモデル・スコアまたは近似を用いた構造探索によって生成されるBayesianネットワークのようなより一般的な確率論的グラフィック・モデル、例えば、サポート・ベクトル・マシン（SVM）のような線形クラシファイヤ、例えば、「ニューラル・ネットワーク」方法と称される方法のような非線形クラシファイヤ、ファジー理論方法、および、データ融合を実行するその他のアプローチ等のように）データから学習を行い、複数の記憶装置に情報を動的に格納することに関する推論および／または判定を行うための数多くの方法のうちの1つを適用しうる。

为了实现本文中所描述的各个自动化方面，这些技术可以采用多种方法中的一种方法，根据数据进行学习，然后关于动态地在多个存储单元之间存储信息得出推论和 /或做出判断 (例如，隐式马尔可夫模型 (HMM)和相关的原型依赖模型 (prototypical dependency model)，诸如贝叶斯网络 (例如，利用贝叶斯模型评分或近似法通过结构搜索所产生的 )之类的更一般化的概率图形模型、线性分类器(例如，支持向量机 (SVM))、非线性分类器 (例如，称为“神经网络”方法、模糊逻辑方法的方法 )，以及其它用于执行数据融合的方法等 )。 - 中国語 特許翻訳例文集

本明細書に記載されたさまざまな自動化態様にしたがって、これらの技術は、（例えば、Hidden Markov Models（HMM）および関連する原型依存モデル、例えば、Bayesianモデル・スコアまたは近似を用いた構造探索によって生成されるBayesianネットワークのようなより一般的な確率論的グラフィック・モデル、例えば、サポート・ベクトル・マシン（SVM）のような線形クラシファイヤ、例えば、「ニューラル・ネットワーク」方法と称される方法のような非線形クラシファイヤ、ファジー理論方法、および、データ融合を実行するその他のアプローチ等のように）データから学習を行い、複数の記憶装置に情報を動的に格納することに関連する推論および／または判定を行うための数多くの方法のうちの1つを適用しうる。 モバイル・デバイス304は、帯域幅範囲に保持された情報を収集するオブテイナ310と、収集された情報が、帯域幅範囲のガード帯域幅に存在するかを判定するロケータ312とを含みうる。

根据实现本文描述的各种自动化的方面，这些技术可以使用与在多个存储单元上动态存储信息相关的、用于从数据进行学习并得出推论和 /或作出决定的大量方法中的一种方法 (例如，隐马尔科夫模型 (HMM)及相关的原型依赖模型、更一般的概率图模型 (例如 (例如由使用贝叶斯模型得分或近似值的结构搜索所建立的 )贝叶斯网络、线性分类器 (例如支持向量机 (SVM))、非线性分类器 (例如称为“神经网络”的方法 )、模糊逻辑方法以及执行数据融合的其它方法等 )。移动设备 304可以包括获取器 310和定位器 312，获取器 310收集保留在带宽范围中的信息，定位器 312确定所收集的信息是否位于该带宽范围的保护带宽上。 - 中国語 特許翻訳例文集