python怎么把张量转为普通值

使用对数，从start到end。Python是一门解释型、面向对象、带有动态语义的高级程序设计语言，python使用对数，从start到end把张量转为普通值，Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。

阵列信号处理经过多年来的发展，时域、空域上所蕴含的信息已得到充分的挖掘。近年来，新的研究工作在极化上得到开展。作为一种既能感知极化信息又能感知时空域信息的接收装置，电磁矢量传感器阵列接收到的数据具有高维结构。然而，传统的方法处理高维数据是将其转化为矩阵数据，这使得数据的高维信息未得到有效利用。

利用张量这一处理高维数据的专用工具，研究了非完全极化波信号的BTD（Block

term

decompositions）模型、基于Tucker分解的参数估计方法、基于CP（Canoical

Decomposition）分解的参数估计方法和基于BTD分解的DOA估计方法。本文围绕如...

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阵列信号处理经过多年来的发展，时域、空域上所蕴含的信息已得到充分的挖掘。近年来，新的研究工作在极化上得到开展。作为一种既能感知极化信息又能感知时空域信息的接收装置，电磁矢量传感器阵列接收到的数据具有高维结构。然而，传统的方法处理高维数据是将其转化为矩阵数据，这使得数据的高维信息未得到有效利用。

本文利用张量这一处理高维数据的专用工具，研究了非完全极化波信号的BTD（Block

term

decompositions）模型、基于Tucker分解的参数估计方法、基于CP（Canoical

Decomposition）分解的参数估计方法和基于BTD分解的DOA估计方法。本文围绕如何充分利用电磁矢量传感器阵列中蕴含的高维信息，

展开了以下几个部分工作：

1、改进了基于张量的Tucker分解的MUSIC算法。通过张量分解改善了估计的噪声子空间与真实信号导向矢量的之间的正交性，提升了对电磁矢量传感器阵列参数估计的分辨力。相对于矩阵方法对噪声子空间的估计，张量法利用到了数据的各个维度的信息，能从被噪声覆盖的数据中还原出更接近真实值的数据。仿真表明，利用张量分解估计的噪声子空间进行MUSIC参数估计能够提升来波信号的分辨力。这部分说明了张量各维度之间的整体性，即张量数据的高维特征，是一种值得利用的信息。

2、改进了基于张量的CP分解对阵列进行盲估计的方法。相比于Tucker分解的估计方法，CP分解不仅能反映数据各维度之间的整体性，更重要的是还可以盲估计出各维度上的组成成分。利用这种盲估计特性，可以进一步将对应组成成分具有的结构特点作为约束去影响CP分解的每一步迭代。即这种盲估计特性为充分利用阵列自身具有的结构特点创造了条件。另外，本文提出了基于参数化的加入结构约束的方法。即在每一步迭代中，利用盲估计出来的组成成分估算参数，并根据参数和信号模型生成满足模型特征的组成成分。仿真表明，加入了结构信息的约束之后，参数估计误差有所减小。

3、研究了基于

BTD分解的非完全极化波参数估计方法。对于非完全极化波的电磁矢量传感器阵列接收模型，同一方向的来波总是可以等效为两路不相干的信号被一个6×2矩阵导向。这时候，CP分解唯一性所需的条件不满足，本文首次采用了符合这种阵列模型的BTD分解。BTD分解可以盲估计出空域阵列导向矢量和极化部分的一个列空间。另外，根据电磁场中的坡印廷定理，本文研究了从这个列空间中求解方向向量的方法。最后，融合空域阵列导向矢量和方向向量的估计得到来波方向。最后与ESPRIT算法进行了仿真对比。结果表明，对于非完全极化波的接收模型，基于BTD分解的方法能够得到更精确的估计结果。

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