이산 시간 푸리에 급수 예제

수학에서 이산 시간 푸리에 변환(DTFT)은 값 시퀀스에 적용할 수 있는 푸리에 해석의 한 형태입니다. 한 도메인(시간 또는 빈도)에서 샘플링된 데이터를 삭제하면 다른 도메인(별칭이라고도 함)이 겹치게 되고 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. Kalman 필터는 현실이 분명히 훨씬 더 복잡하지만 뇌가 시간이 지남에 따라 시각적 신호를 통합하여 세계의 상태를 추론하는 방법에 대한 모델로 제안되었습니다.

요점은 Kalman 필터가 올바른 모델이라는 것이 아니라 뇌가 상향 식 및 하향식 큐를 결합한다는 것입니다. 아래 그림은 P. Rao, 신경 계산 9(4):721-763, 1997)에 의해 « 시각적 피질의 칼만 필터 모델 »이라는 논문에서 발오사입니다. 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. 표준 방법은 숨겨진 노드를 한 번에 하나씩 네트워크의 일부(아래 참조)에 계속 추가하고 점수가 떨어질 때까지 각 단계에서 구조 학습을 수행하는 것입니다. 한 가지 문제는 숨겨진 노드에 대한 카디널리티(가능한 값 수)와 해당 유형의 CPD를 선택하는 것입니다. 또 다른 문제는 새 숨겨진 노드를 추가할 위치를 선택하는 것입니다. 숨겨진 자식은 항상 소외 될 수 있기 때문에 자녀를 만드는 것은 아무 소용이 없으므로 가능한 부모의 현재 집합이 적절하지 않은 경우 새 부모가 필요한 기존 노드를 찾아야합니다.

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