글쎄, 나는 당신에게 위의 메시지에서 일종의 소스 코드를 주었다. 나는 다른 무엇인지조차 모른다. 당신에게 내 컴퓨터를 가져다 줄까? 또는 노트북? - 뭐라고요?
)))
추신: 공식이나 생각을 작성하십시오. 내일 시간이 있습니다. 아마도 성배 를 찾을 수 있을 것입니다.
추신: 귀하의 생각에 따르면 귀하의 작업은 여러 단계로 해결되어야 합니다. 여기에 닫기 증분 모듈이 있습니다. 텍스트 파일로 언로드한 다음 Matlab에서 가능한 모든 변태 공식으로 처리한 다음 Grail을 찾아야 합니다. , 모든 것을 MT로 되돌려 놓으십시오 ... 말하자면 되돌려 놓으십시오.
В теории вероятностей и статистике гауссовский процесс - это стохастический процесс (совокупность случайных величин, индексированных некоторым параметром, чаще всего временем или координатами), такой что любой конечный набор этих случайных величин имеет многомерное нормальное распределение, то есть любая конечная линейная комбинация из них...
모두 동일하게, 이러한 모든 연구는 matlab에 필요합니다. matlab을 위한 기성품 자료는 12센트이며, 1-2개의 요청으로 Google 검색됩니다. 다음은 matlab에 대한 ACF입니다.
function [AKF]=akf(signal,TAU)
Tn=length(signal);
for tau= 0 :TAU- 1
Tt=Tn-tau;
AKF1= 0 ;
for t= 1 :Tt
temp=signal(t+tau)*signal(t);
AKF1=AKF1+temp;
end
if tau== 0
AKFc=AKF1/Tn;
else
AKFpr(tau)=AKF1/Tt;
end
end
for i= 1 :(TAU- 1 )
AKFlev(i)=AKFpr(TAU-i);
end
for i= 1 :TAU- 1
AKF(i)=AKFlev(i);
end
AKF(TAU)=AKFc;
for i= 1 :TAU- 1
AKF(TAU+i)=AKFpr(i);
end
//параметр signal — вектор входных значений. TAU — порядок АКФ.
고맙습니다. 내가 지켜볼게. 주머니 준비해, 유리.
추신. 이전 포스팅에서 조금 수정했습니다.
WisSim이 올바른 LPF를 가지고 있다면 그것을 사용하는 것이 더 나을 것입니다. 2차 이상은 올라갈 필요가 없습니다. 지연 등의 측면에서 가장 좋은 것은 Butterworth 필터입니다.
코트네 나다.
흠, 당신은 ... 당신은 원칙적으로 동시에 포럼의 모든 주제에 있고 특히 어디에도 없습니다.
기계 학습에 대한 분기에서 다음은 닫기에 대한 증분 모듈입니다. 표시기를 그립니다. 슬라이딩 창으로 무엇을 합니까? 이것은 일반 자동차입니까?
나는 슈뢰딩거의 고양이다.
사진을 찍어도 될까요? 그리고 나서 컴퓨터 A_K2가 점유하고 닫히지 않았습니다.
나는 슈뢰딩거의 고양이다.
사진을 찍어도 될까요? 그리고 나서 컴퓨터 A_K2가 점유하고 닫히지 않았습니다.
이것은 증가 모듈입니다. 닫기
그들과 무엇을해야합니까? AKF가 필요해... 글쎄, 내일 망할게.... 하늘의 별이 필요해... 글쎄, 난 도망쳐야겠어... 성배 의 개념을 논박하자 그리고 진정해
나는 슈뢰딩거의 고양이다.
사진을 찍어도 될까요? 그리고 나서 컴퓨터 A_K2가 점유하고 닫히지 않았습니다.
슈뢰딩거의 고양이는 오래전에 시안화칼륨 앰플에서 사망했습니다.
슈뢰딩거의 고양이 유령)
Class ... 이 값들의 히스토그램을 볼 수 있습니까?
Class ... 이 값들의 히스토그램을 볼 수 있습니까?
글쎄, 나는 당신에게 위의 메시지에서 일종의 소스 코드를 주었다. 나는 다른 무엇인지조차 모른다. 당신에게 내 컴퓨터를 가져다 줄까? 또는 노트북? - 뭐라고요?
)))
추신: 공식이나 생각을 작성하십시오. 내일 시간이 있습니다. 아마도 성배 를 찾을 수 있을 것입니다.
추신: 귀하의 생각에 따르면 귀하의 작업은 여러 단계로 해결되어야 합니다. 여기에 닫기 증분 모듈이 있습니다. 텍스트 파일로 언로드한 다음 Matlab에서 가능한 모든 변태 공식으로 처리한 다음 Grail을 찾아야 합니다. , 모든 것을 MT로 되돌려 놓으십시오 ... 말하자면 되돌려 놓으십시오.
더 정확하게는 주간 창에서 CLOSE M5 증분 모듈의 합계입니다. 그래서?
적절한 ACF가 있는 가우스 분포가 있는 경우 신경망은 몇 초 안에 이를 해독합니다.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Gaussian_process
더 정확하게는 주간 창에서 CLOSE M5 증분 모듈의 합계입니다. 그래서?
아직 합계가 없습니다. 이것은 포인트 단위의 증분 단위입니다.
무엇을 요약해야합니까? 이 모듈을 위한 Mashka를 만드시겠습니까?
주 창은 무엇입니까? 주 시작의 기준점? 계속해서...?
모두 동일하게, 이러한 모든 연구는 matlab에 필요합니다. matlab을 위한 기성품 자료는 12센트이며, 1-2개의 요청으로 Google 검색됩니다. 다음은 matlab에 대한 ACF입니다.
적절한 ACF가 있는 가우스 분포가 있는 경우 신경망은 몇 초 안에 이를 해독합니다.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Gaussian_process
한참을 웃었다.))
국회는 당신이 먼저 해킹하지 않는 한 당신을 전혀 해킹하지 않을 것입니다.
초를 희생해서도 재미있습니다.) 공부하는데 하루가 걸립니다. 신경망이 침을 뱉고 있습니다 - ~ 60개의 뉴런.