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이산 시간 푸리에 급수 예제

150 150 trap

여기서 E N(x)은 매개 변수의 현재 추측을 고려하여 전체 학습 집합에서 이벤트 x가 발생하는 예상 횟수입니다. 이러한 예상 개수는 한 도메인(시간 또는 빈도)에서 샘플링된 데이터의 소멸이 다른 도메인(별칭이라고도 함)에서 겹치는 결과를 생성하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. L 길이 DFT와 비교하여 x N {디스플레이 스타일 x_{{{N}}} 합계/겹침으로 인해 주파수가 감소하여 스펙트럼 누설의 영향을 가장 적게 받는 DTFT 샘플만 남습니다. 이는 일반적으로 FFT 필터 뱅크(채널라이저)를 구현할 때 우선순위입니다. 길이 L의 종래의 윈도우 기능으로, 가리비 손실은 받아 들일 수 없을 것입니다. 따라서 FIR 필터 설계 도구를 사용하여 다중 블록 창이 만들어집니다. [9] [10] 주파수 프로파일은 가장 높은 지점에서 평평하며 나머지 DTFT 샘플 사이의 중간점에서 빠르게 떨어집니다. 매개 변수 I의 값이 클수록 잠재적 성능이 향상됩니다. 물론, 우리가 가능한 최대 점수를 달성했는지 모르는 경우, 우리는 검색을 중지 할 때 모른다, 따라서 우리는 격자의 모든 점을 평가해야합니다 (우리는 분명히 분기 및 바인딩을 사용할 수 있지만). 큰 n의 경우 계산이 불가능하므로 일반적인 방법은 O(n ^ K)가 걸리는 수준 K(즉, 각 노드의 최대 부모 수에 바인딩된 것으로 가정)까지만 검색하는 것입니다.

이 경우 는 실제 값 DFT 계수에 대한 욕구에서 창 함수 디자인의 컨텍스트에서 발생합니다. [11] 대칭 시퀀스가 유한 한 푸리에 변환 데이터 창으로 알려진 인덱스 [-M ≤ n ≤ M]와 연관된 경우, 그 DTFT, 주파수의 연속 함수 (f) , {displaystyle (f),} 시퀀스가 DFT 데이터 창[0 ≤ n ≤ 2M]으로 이동되면 DTFT에 복합 값 위상 함수가 곱됩니다. 그러나 주파수 f = k / 2 M에서 샘플링 할 때 , {디스플레이 스타일 f = k / 2M,} k의 정수 값에 대한 {displaystyle k,} 샘플은 모두 실제 값입니다. 이 목표를 달성하기 위해 1-샘플이 겹치는 주기적인 합계에서 2M {displaystyle 2M} 길이 DFT를 수행할 수 있습니다. 특히 데이터 시퀀스의 마지막 샘플이 삭제되고 해당 값이 첫 번째 샘플에 추가됩니다. 그런 다음 샘플 1개씩 단축된 창 함수가 적용되고 DFT가 수행됩니다. 단축된 짝수 길이의 창 함수를 DFT-짝수라고도 합니다. 실제로 사람들은 일반적으로 데이터를 겹치지 않고 DFT-even 창을 사용합니다. 【주 6】 다른 응용 프로그램의 예는 Proc. ACM 38(3), 1995및 Microsoft 의사 결정 이론 그룹 페이지의 특별 문제를 참조하십시오. 4개의 “시간 조각”에 대한 모델을 “언롤”했습니다. 따라서 DBN을 지정하려면 슬라이스 내 토폴로지(슬라이스 내), 슬라이스 간 토폴로지(두 조각 사이) 및 처음 두 조각에 대한 매개 변수를 정의해야 합니다.

(이러한 2 슬라이스 시간 베이즈 그물은 종종 2TBN이라고합니다.) 통계, 시스템 공학, 정보 이론, 패턴 인식 및 통계 역학과 같은 분야에서 연구 된 고전적인 다변량 의 많은 probabalistic 시스템은 일반적인 그래픽 모델 형식주의의 특별한 경우입니다 – 예 혼합 모델, 요인 분석, 숨겨진 마르코프 모델, 칼만 필터 및 이싱 모델을 포함합니다.

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