Time Spectrum(시간 스펙트럼)란 무엇입니까?
Time Spectrum 시간 스펙트럼 - The expediency of use of wavelet transformation of time realizations of a vibration signal is shown, as a result of which the received vibration signal is divided into amplitude-frequency-time spectrum, which leads to increase its informativeness. [1] To compensate that weakness, the combination of Echo Hiding in time spectrum is proposed. [2] For this purpose, a short-time spectrum is computed using the short-time Fourier transform (STFT) as a feature extraction tool in this paper. [3] In this paper, we propose a novel method of estimation of short-time spectrum for analysis of speech signals in the closed phase regions of glottal activity. [4] Together with an analysis of the spacetime spectrum, this allows us to show that the long string sector of superstring theory on AdS 3 × S 3 × T 4 for generic NS-NS flux is described by the symmetric orbifold of ( N = 4 Liouville theory ) × T 4. [5] The method is based on detecting lower side frequencies of the fictitious rotor winding harmonics in the frequency-time spectrum during the startup. [6] A special feature is the possibility to exclude certain channel ranges in a lifetime spectrum from the analysis, which may be valuable if spectra contain ”bumps”, for example due to scattered positrons in beam experiments. [7] To analyze the obtained positron annihilation lifetime spectrum and extract the lifetime components and their intensities, the Pascual software was used. [8] The detector system can record a time spectrum of the nuclear radiation simultaneously with an intensity distribution at each pixel. [9] It is shown that the spacetime spectrum, as well as the algebra of spectrum generating operators, matches precisely that of the symmetric orbifold of S3 × S1 in the large N limit. [10] Therefore, additional research is needed to design systems that bring deep learning algorithms directly on the device’s hardware and tightly intertwined with the RF components to enable real-time spectrum-driven decision-making at the physical layer. [11] The gradients of the peak on the positron annihilation lifetime spectrum for a sample annealed at 700 °C is increased compared to the as extruded sample. [12] When signal from radio source propagates through irregularity layer in the ionosphere it has fluctuations of the amplitude (scintillations) which time spectrum has power form with index α = 3. [13] Deterministic input testing signals are characterized namely by their spectral properties, which are continuous-time spectrum in case of continuous-time signals and discrete spectrum in case of discrete signals. [14] Results indicate that the barrier of PEF to CO2 is much higher than that of PETH, in spite of the higher free volume fractions and larger free volume diameters of PEF determined by rheological analysis and Positron Annihilation Lifetime Spectrum (PALS). [15] The obtained carrier lifetime spectrum can be modeled with a simple diffusion equation to determine bulk recombination lifetime and carrier mobility. [16] It is concluded that: (a) current PISN candidates, in particular SN 2007bi, are more likely the result of the collapse and explosion of massive stars below the PI limit; (b) significant asymmetry is required to reproduce the late-time spectrum of SN2007bi. [17] The composition of the respiration that is most suitable for the calculation is then selected based on its time spectrum. [18] In the method, the target vector (also known as the target polarization-space-time steering vector) is determined based on the maximum likelihood scheme, while the clutter polarization-space-time spectrum (profile) is reconstructed by using a newly developed polarimetric sparse recovery technique. [19] The proposed technique computes wavelet packet-based short-time spectrum of speech signal. [20] By using the real-time spectrum and oscilloscope, the calculation with all conversion and correction factors is derived. [21] If the data are bordered by the time spectrum, problem is even deeper. [22] It is shown that the spacetime spectrum, as well as the algebra of spectrum generating operators, matches precisely that of the symmetric orbifold of ${\rm S}^3\times \mathrm{S}^1$ in the large $N$ limit. [23]진동 신호의 시간 실현에 대한 웨이블릿 변환 사용의 편의성이 표시되며, 그 결과 수신된 진동 신호가 진폭-주파수-시간 스펙트럼으로 분할되어 정보성이 증가합니다. [1] 그 약점을 보완하기 위해 시간 스펙트럼에서 Echo Hiding의 조합을 제안합니다. [2] 이를 위해 본 논문에서는 단시간 푸리에 변환(STFT)을 특징 추출 도구로 사용하여 단시간 스펙트럼을 계산한다. [3] 이 논문에서는 성문 활동의 폐쇄 위상 영역에서 음성 신호 분석을 위한 새로운 단시간 스펙트럼 추정 방법을 제안합니다. [4] 시공 스펙트럼의 분석과 함께, 이것은 일반 NS-NS 플럭스에 대한 AdS 3 × S 3 × T 4 에 대한 초끈 이론의 긴 스트링 섹터가 ( N = 4 Liouville 이론의 대칭 오비폴드로 설명됨을 보여줍니다. ) × T 4. [5] 이 방법은 시작하는 동안 주파수-시간 스펙트럼에서 가상 회전자 권선 고조파의 낮은 쪽 주파수를 감지하는 것을 기반으로 합니다. [6] 특별한 기능은 분석에서 수명 스펙트럼의 특정 채널 범위를 제외할 수 있다는 것입니다. 이는 스펙트럼에 빔 실험에서 산란된 양전자로 인해 "범프"가 포함된 경우 유용할 수 있습니다. [7] 얻어진 양전자 소멸 수명 스펙트럼을 분석하고 수명 성분과 그 강도를 추출하기 위해 Pascual 소프트웨어를 사용했습니다. [8] 검출기 시스템은 각 픽셀의 강도 분포와 동시에 핵 방사선의 시간 스펙트럼을 기록할 수 있습니다. [9] 시공간 스펙트럼과 스펙트럼 생성 연산자의 대수학은 큰 N 한계에서 S3 × S1의 대칭 오비폴드와 정확히 일치함을 보여줍니다. [10] 따라서 장치의 하드웨어에 직접 딥 러닝 알고리즘을 가져오고 RF 구성 요소와 밀접하게 얽혀 물리 계층에서 실시간 스펙트럼 기반 의사 결정을 가능하게 하는 시스템을 설계하려면 추가 연구가 필요합니다. [11] 700°C에서 어닐링된 샘플에 대한 양전자 소멸 수명 스펙트럼의 피크 기울기는 압출된 샘플에 비해 증가합니다. [12] 무선 소스의 신호가 전리층의 불규칙층을 통해 전파될 때 시간 스펙트럼이 지수 α = 3인 전력 형태를 갖는 진폭(신틸레이션)의 변동이 있습니다. [13] 결정론적 입력 테스트 신호는 스펙트럼 속성으로 특징지어지며, 연속 시간 신호의 경우 연속 시간 스펙트럼이고 이산 신호의 경우 이산 스펙트럼입니다. [14] 결과는 유변학적 분석 및 PALS(Positron Annihilation Lifetime Spectrum)에 의해 결정된 PEF의 더 높은 자유 부피 분율과 더 큰 자유 부피 직경에도 불구하고 CO2에 대한 PEF의 장벽이 PETH의 장벽보다 훨씬 높다는 것을 나타냅니다. [15] 얻어진 캐리어 수명 스펙트럼은 벌크 재결합 수명 및 캐리어 이동도를 결정하기 위해 간단한 확산 방정식으로 모델링될 수 있습니다. [16] 결론: (a) 현재 PISN 후보, 특히 SN 2007bi는 PI 한계 미만의 무거운 별이 붕괴 및 폭발한 결과일 가능성이 더 큽니다. (b) SN2007bi의 후기 스펙트럼을 재생하려면 상당한 비대칭이 필요합니다. [17] 계산에 가장 적합한 호흡의 구성은 시간 스펙트럼을 기반으로 선택됩니다. [18] 이 방법에서 목표 벡터(목표 편광-시공간 조정 벡터라고도 함)는 최대 가능도 방식을 기반으로 결정되는 반면 클러터 편광-시공간 스펙트럼(프로파일)은 새로 개발된 편광을 사용하여 재구성됩니다. 희소 회복 기술. [19] 제안하는 기술은 웨이블릿 패킷 기반 음성 신호의 단시간 스펙트럼을 계산한다. [20] 실시간 스펙트럼과 오실로스코프를 사용하여 모든 변환 및 보정 계수를 사용한 계산이 도출됩니다. [21] 데이터가 시간 스펙트럼에 의해 경계가 지정되면 문제는 훨씬 더 깊습니다. [22] 시공간 스펙트럼과 스펙트럼 생성 연산자의 대수학은 큰 $N$에서 ${\rm S}^3\times \mathrm{S}^1$의 대칭 오비폴드와 정확히 일치함을 보여줍니다. 한계. [23]
linear time branching 선형 시간 분기
In the end, we achieve a method which can be used to compute all branching distances in the linear-time--branching-time spectrum. [1] This paper studies linear time-branching time spectrum of equivalences for interactive Markov chains (IMCs). [2] In the particular case of labelled transition systems, these equivalences range from trace equivalence to (strong) bisimilarity, and are organized in what is known as the linear time -- branching time spectrum. [3] In particular, characteristic formulae are exactly the prime and consistent ones for all the semantics in van Glabbeek's linear time-branching time spectrum. [4]결국, 선형-시간--분기-시간 스펙트럼에서 모든 분기 거리를 계산하는 데 사용할 수 있는 방법을 달성합니다. [1] 이 논문은 IMC(Interactive Markov Chain)에 대한 등가의 선형 시간 분기 시간 스펙트럼을 연구합니다. [2] 레이블이 지정된 전이 시스템의 특정 경우, 이러한 등가는 미량 등가에서 (강한) 이중 유사성에 이르기까지 다양하며 선형 시간으로 알려진 분기 시간 스펙트럼으로 구성됩니다. [3] nan [4]
Relaxation Time Spectrum 휴식 시간 스펙트럼
The most general linear viscoelastic model – the generalized Maxwell body with continuous relaxation time spectrum – produces a consistent storage and loss modulus, as can be verified by Kramers–Kronig formulae. [1] For a range of stresses, the material shows time stress superposition suggesting the shape of the evolving relaxation time spectrum to be independent of the time as well as the stress. [2] The viscoelasticity is expressed by a dual power law relaxation time spectrum H(τ), consisting of relaxation processes at short (n1) and long (n2) tim. [3] Melt rheology was used to study the influence of reactive melt mixing and localization of MWCNTs in terms of melt viscoelastic properties and relaxation time spectrum. [4] The revealed regularity of the change in the relaxation time spectrum of T2-images reflects the degenerative process in subchondral bone with osteoarthritis. [5] Then the stretch relaxation time and corresponding critical shear rate at different temperatures for the flow regime transition were calculated via the discrete Maxwell relaxation time spectrum and Arrhenius equation. [6] The dynamic susceptibility of concentrated ferrofluids of magnetite-kerosene type is studied experimentally to clarify the effect of interparticle interactions on the magnetization reversal dynamics and the ferrofluid relaxation time spectrum. [7] The revealed regularity of the change in the relaxation time spectrum of T2-images reflects the degenerative process in subchondral bone with osteoarthritis. [8]가장 일반적인 선형 점탄성 모델(연속 이완 시간 스펙트럼이 있는 일반화된 Maxwell 본체)은 Kramers-Kronig 공식으로 확인할 수 있는 것처럼 일관된 저장 및 손실 계수를 생성합니다. [1] 응력 범위에 대해 재료는 시간 응력 중첩을 나타내며, 이는 응력뿐만 아니라 시간과 무관하게 진화하는 이완 시간 스펙트럼의 모양을 나타냅니다. [2] nan [3] nan [4] nan [5] nan [6] nan [7] nan [8]
Branching Time Spectrum 분기 시간 스펙트럼
This paper studies linear time-branching time spectrum of equivalences for interactive Markov chains (IMCs). [1] In the particular case of labelled transition systems, these equivalences range from trace equivalence to (strong) bisimilarity, and are organized in what is known as the linear time -- branching time spectrum. [2] In particular, characteristic formulae are exactly the prime and consistent ones for all the semantics in van Glabbeek's linear time-branching time spectrum. [3]이 논문은 IMC(Interactive Markov Chain)에 대한 등가의 선형 시간 분기 시간 스펙트럼을 연구합니다. [1] 레이블이 지정된 전이 시스템의 특정 경우, 이러한 등가는 미량 등가에서 (강한) 이중 유사성에 이르기까지 다양하며 선형 시간으로 알려진 분기 시간 스펙트럼으로 구성됩니다. [2] nan [3]
Real Time Spectrum 실시간 스펙트럼
Running discrete Fourier transform (running DFT) is being used to overcome the drawbacks of ping pong buffer technique by employing fast Fourier transform (FFT) for real time spectrum analyzer, However, the major drawback of existing MAC or CORDIC (CO-ordinate Rotational DIgital Computer) based computation of running DFT is error accumulation due to finite precision machine and iterative computation which deteriorate the output in long run. [1] Persistent display view available within a Real Time Spectrum Analyzer (RTSA) enables a graphical observation of the main statistical parameters of a signal. [2] The frequency domain response of ESD events is presented with the aid of real time spectrum analysis. [3]핑퐁 버퍼 기법의 단점을 극복하기 위해 실시간 스펙트럼 분석기에 FFT(Fast Fourier Transform)를 적용하여 이산 푸리에 변환을 실행(running DFT)하고 있지만 기존 MAC 또는 CORDIC(CO-ordinate Rotational DIgital)의 가장 큰 단점은 컴퓨터) 기반의 DFT 실행 연산은 유한정밀 기계에 의한 오차 누적과 장기적으로 출력을 저하시키는 반복 연산이다. [1] RTSA(실시간 스펙트럼 분석기) 내에서 사용할 수 있는 영구 디스플레이 보기를 통해 신호의 주요 통계 매개변수를 그래픽으로 관찰할 수 있습니다. [2] nan [3]
time spectrum sensing 시간 스펙트럼 감지
Based on compressed sensing theory and multicoset sampling architecture, the system is capable of achieving real-time spectrum sensing of 3. [1] To overcome the challenges of the real-time spectrum sensing requirement in the dynamical noise level environment, a Savitzky-Golay smoothing method based on Welch periodogram (WS-G) is proposed for spectrum sensing in cognitive radio. [2] We present S3, a real-time spectrum sensing and analyzing method, in which a smartphone is adopted as the upper computer to send instructions to a master control module of Raspberry Pi, and the master control module drives a Software Defined Radio (SDR) based spectrum sensing module. [3] This chapter provides an evaluation of the HARPA RTE mechanism for a real-time spectrum sensing application. [4]압축 감지 이론과 다중 집합 샘플링 아키텍처를 기반으로 하는 시스템은 3의 실시간 스펙트럼 감지를 달성할 수 있습니다. [1] 동적 잡음 레벨 환경에서 실시간 스펙트럼 감지 요구 사항의 문제를 극복하기 위해 인지 라디오에서 스펙트럼 감지를 위해 Welch 주기도(WS-G)를 기반으로 하는 Savitzky-Golay 평활화 방법이 제안되었습니다. [2] 스마트폰을 상위 컴퓨터로 채택하여 Raspberry Pi의 마스터 제어 모듈에 명령을 보내고 마스터 제어 모듈이 SDR(Software Defined Radio) 기반으로 구동하는 실시간 스펙트럼 감지 및 분석 방법인 S3를 제시합니다. 스펙트럼 감지 모듈. [3] 이 장에서는 실시간 스펙트럼 감지 애플리케이션을 위한 HARPA RTE 메커니즘에 대한 평가를 제공합니다. [4]
time spectrum analyzer 시간 스펙트럼 분석기
Running discrete Fourier transform (running DFT) is being used to overcome the drawbacks of ping pong buffer technique by employing fast Fourier transform (FFT) for real time spectrum analyzer, However, the major drawback of existing MAC or CORDIC (CO-ordinate Rotational DIgital Computer) based computation of running DFT is error accumulation due to finite precision machine and iterative computation which deteriorate the output in long run. [1] Persistent display view available within a Real Time Spectrum Analyzer (RTSA) enables a graphical observation of the main statistical parameters of a signal. [2] 11ac communication standard was achieved by applying the complementary cumulative distribution function mode of a real - time spectrum analyzer connected to a laptop. [3] The first one is based on weighing of the maximum power channel measured in the frequency domain and the second one uses the complementary cumulative distribution function (CCDF) acquisition mode of a real-time spectrum analyzer. [4]핑퐁 버퍼 기법의 단점을 극복하기 위해 실시간 스펙트럼 분석기에 FFT(Fast Fourier Transform)를 적용하여 이산 푸리에 변환을 실행(running DFT)하고 있지만 기존 MAC 또는 CORDIC(CO-ordinate Rotational DIgital)의 가장 큰 단점은 컴퓨터) 기반의 DFT 실행 연산은 유한정밀 기계에 의한 오차 누적과 장기적으로 출력을 저하시키는 반복 연산이다. [1] RTSA(실시간 스펙트럼 분석기) 내에서 사용할 수 있는 영구 디스플레이 보기를 통해 신호의 주요 통계 매개변수를 그래픽으로 관찰할 수 있습니다. [2] 11ac 통신 규격은 노트북에 연결된 실시간 스펙트럼 분석기의 상보적 누적 분포 기능 모드를 적용하여 달성했습니다. [3] 첫 번째는 주파수 영역에서 측정된 최대 전력 채널의 가중치를 기반으로 하고 두 번째는 실시간 스펙트럼 분석기의 CCDF(Complementary Cumulative Distribution Function) 획득 모드를 사용합니다. [4]
time spectrum estimation 시간 스펙트럼 추정
This paper introduces a Wiener filtering method based on short time spectrum estimation which is implemented in frequency domain and applied to process seismic signals of high frequency. [1] As the experimental results show, the proposed framework consisting of shorttime spectrum estimation, double feature, and RF, can recognize a wide range of animal sounds and still remains a recognition rate over 80% even under 0dB SNR. [2]본 논문에서는 주파수 영역에서 구현되어 고주파의 지진파 신호를 처리하는데 적용되는 단시간 스펙트럼 추정 기반의 위너 필터링 방법을 소개한다. [1] 실험 결과에서 알 수 있듯이 제안된 프레임워크는 단시간 스펙트럼 추정, 이중 특징 및 RF로 구성되어 광범위한 동물 소리를 인식할 수 있으며 0dB SNR에서도 여전히 80% 이상의 인식률을 유지합니다. [2]