여기 alsu 는 기하급수적으로 페이딩 코사인에 의한 그의 근사에 대해 말할 것입니다 - 그것은 저에게 매우 흥미로울 것입니다.
그리고 그들은 내 것이 아니라 Laplacian입니다))
의논하고 싶으시다면 약속드리겠습니다. 이산 시간 계열에 적용 하면 라플라스 변환은 순수한 형태로 사용되지 않고 소위로 축소됩니다. Z-transform , 그리고 단순 교체 z = exp(s*T)에 의해 서로 변환됩니다. 여기서 T는 샘플링 기간입니다. 따라서 z-(또는 s-) 영역에서 시간 영역으로 역변환을 수행할 때 감쇠(발산이 있을 수 있을 뿐만 아니라) 사인-코사인이 얻어집니다. 이 경우 등고선을 따라 적분을 수행해야 합니다. 복잡한 평면에서 영역 수렴과 이미지의 모든 극을 덮습니다(위키피디아에 오류가 있습니다 - " 잔류물 포함"이라고 표시됨). z는 다른 실수 부분과 허수 부분을 가진 값을 취하고 사인-코사인이 발생하기 때문에 이 닫힌 루프에 있습니다. 복소수 지수의 실수 부분은 감쇠 매개변수(또는 발산, 양수), 허수는 원형 주파수입니다. 푸리에 변환에서와 거의 동일한 원리를 얻습니다. 거기에 있는 지수만 실수 부분이 없습니다. 따라서 Z 변환은 이산 푸리에 변환의 일반화이며 후자는 통합 윤곽으로 단위 원 z = exp(jw)를 선택하여 Z에서 얻습니다.
의논하고 싶으시다면 약속드리겠습니다. 이산 시간 계열에 적용 하면 라플라스 변환은 순수한 형태로 사용되지 않고 소위로 축소됩니다. Z-transform , 그리고 단순 교체 z = exp(s*T)에 의해 서로 변환됩니다. 여기서 T는 샘플링 기간입니다. 따라서 z-(또는 s-) 영역에서 시간 영역으로 역변환을 수행할 때 감쇠(발산이 있을 수 있을 뿐만 아니라) 사인-코사인이 얻어집니다. 이 경우 등고선을 따라 적분을 수행해야 합니다. 복잡한 평면에서 영역 수렴과 이미지의 모든 극을 덮습니다(위키피디아에 오류가 있습니다 - " 잔류물 포함"이라고 표시됨). z는 다른 실수 부분과 허수 부분을 가진 값을 취하고 사인-코사인이 발생하기 때문에 이 닫힌 루프에 있습니다. 복소수 지수의 실수 부분은 감쇠 매개변수(또는 발산, 양수), 허수는 원형 주파수입니다. 푸리에 변환에서와 거의 동일한 원리를 얻습니다. 거기에 있는 지수만 실수 부분이 없습니다. 따라서 Z 변환은 이산 푸리에 변환의 일반화이며 후자는 통합 윤곽으로 단위 원 z = exp(jw)를 선택하여 Z에서 얻습니다.
여기서 alsu 는 기하급수적으로 감소하는 코사인에 의한 그의 근사값에 대해 말할 것입니다. 이것은 저에게 매우 흥미로울 것입니다.
아마도 이것은:
http://www.google.ru/search?hl=ru&source=hp&q=vjuvers&aq=f&aqi=&aql=&oq=
여러분, 이 보고서는 필사자에게만 제공됩니까?
기사는 출판을 위해 준비 중입니다. 올바른 형식으로 서식을 지정해야 하는 수식이 많이 있습니다. 시간이 걸린다.
불가사의. 그리고 그녀는 무엇을 홍보할 것인가?
MQL5 4?
아니면 미래의 사용자입니까?
;)
여기 alsu 는 기하급수적으로 페이딩 코사인에 의한 그의 근사에 대해 말할 것입니다 - 그것은 저에게 매우 흥미로울 것입니다.
그리고 그들은 내 것이 아니라 Laplacian입니다))
의논하고 싶으시다면 약속드리겠습니다. 이산 시간 계열에 적용 하면 라플라스 변환은 순수한 형태로 사용되지 않고 소위로 축소됩니다. Z-transform , 그리고 단순 교체 z = exp(s*T)에 의해 서로 변환됩니다. 여기서 T는 샘플링 기간입니다. 따라서 z-(또는 s-) 영역에서 시간 영역으로 역변환을 수행할 때 감쇠(발산이 있을 수 있을 뿐만 아니라) 사인-코사인이 얻어집니다. 이 경우 등고선을 따라 적분을 수행해야 합니다. 복잡한 평면에서 영역 수렴과 이미지의 모든 극을 덮습니다(위키피디아에 오류가 있습니다 - " 잔류물 포함"이라고 표시됨). z는 다른 실수 부분과 허수 부분을 가진 값을 취하고 사인-코사인이 발생하기 때문에 이 닫힌 루프에 있습니다. 복소수 지수의 실수 부분은 감쇠 매개변수(또는 발산, 양수), 허수는 원형 주파수입니다. 푸리에 변환에서와 거의 동일한 원리를 얻습니다. 거기에 있는 지수만 실수 부분이 없습니다. 따라서 Z 변환은 이산 푸리에 변환의 일반화이며 후자는 통합 윤곽으로 단위 원 z = exp(jw)를 선택하여 Z에서 얻습니다.
복잡한 분석에 익숙하기를 바랍니다. 그렇지 않으면 설명하기 어려울 것입니다 ...
그리고 그들은 내 것이 아니라 Laplacian입니다))
의논하고 싶으시다면 약속드리겠습니다. 이산 시간 계열에 적용 하면 라플라스 변환은 순수한 형태로 사용되지 않고 소위로 축소됩니다. Z-transform , 그리고 단순 교체 z = exp(s*T)에 의해 서로 변환됩니다. 여기서 T는 샘플링 기간입니다. 따라서 z-(또는 s-) 영역에서 시간 영역으로 역변환을 수행할 때 감쇠(발산이 있을 수 있을 뿐만 아니라) 사인-코사인이 얻어집니다. 이 경우 등고선을 따라 적분을 수행해야 합니다. 복잡한 평면에서 영역 수렴과 이미지의 모든 극을 덮습니다(위키피디아에 오류가 있습니다 - " 잔류물 포함"이라고 표시됨). z는 다른 실수 부분과 허수 부분을 가진 값을 취하고 사인-코사인이 발생하기 때문에 이 닫힌 루프에 있습니다. 복소수 지수의 실수 부분은 감쇠 매개변수(또는 발산, 양수), 허수는 원형 주파수입니다. 푸리에 변환에서와 거의 동일한 원리를 얻습니다. 거기에 있는 지수만 실수 부분이 없습니다. 따라서 Z 변환은 이산 푸리에 변환의 일반화이며 후자는 통합 윤곽으로 단위 원 z = exp(jw)를 선택하여 Z에서 얻습니다.
복잡한 분석에 익숙하기를 바랍니다. 그렇지 않으면 설명하기 어려울 것입니다 ...
감사해요.))
사실 실기적인 부분은 말그대로 결과와 장애요인에 대해서 이야기를 했었는데...
기사는 출판을 위해 준비 중입니다. 올바른 형식으로 서식을 지정해야 하는 수식이 많이 있습니다. 시간이 걸린다.
감사해요.))
사실 실기적인 부분은 말그대로 결과와 장애요인에 대해서 이야기를 했었는데...
예, 많은 공식이 있을 것입니다.
:)))
가사는 무엇이며 어떤 뮤지컬의 노래인가요?