.. ² Ï a, Œ. Š. ʲ ³ µ
|
|
- Frank Leonard
- 7 years ago
- Views:
Transcription
1 Ó³ Ÿ º 3[112] Particles and Nuclei, Letters No. 3[112] Š ˆ Š ˆ ˆ Š ˆŒ œ Œ Œˆ ƒ ˆ Œ ˆ.. ² Ï a, Œ. Š. ʲ ³ µ aˆ É ÉÊÉ µ²µ Š ²Ó ±µ µ ÊÎ µ µ Í É, É µ µ ± Ñ Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² µ, Ê µé± ÒÌ É Ë Í µ ÒÌ Ô± ³ ɵ Ë ± Ò µ± Ì Ô µ² É ² Î ³ ɵ µ ±É ²Ó µ µ ². ˆ ²µ Ò ³ ɵ Ò ±É ²Ó µ µ ², µ²ó Ê- ÕРɵ µ ÊÕ ³µ ²Ó Ô± ³ É ²Ó ÒÌ ÒÌ: ³ ± ³Ê³ Ô É µ, ±µ µ. µ ³µ µ É ³ ɵ µ µ ³µ É µ Ò ³ Ô± ³ É ²Ó ÒÌ ³Ê² µ- ÒÌ Ïʳ² ÒÌ ÒÌ. The treatment of data of the interferentional experiments in high energy physics needs to attract the spectral analysis methods. The spectral analysis methods are explained: the maximum entropy technique, the Pisarenko and the Prony based on the autoregressive model data. The possibilities of these methods have been demonstrated on the examples of experimental and simulation data with the noise. ²ÓÉ É µ µ ÒÏ Õ Ô É ²± ÕÐ Ì Ö Î É Í ² µ µ É Ð É ³ ²ÒÌ ÉµÖ ÖÌ Ö ²Ö É Ö ²Õ ÊΠɵ ± Ì ÔË- Ë ±Éµ Ö ÒÌ µ ÉµÖ Éµ³µ Ô² ³ É ÒÌ Î É Í [1]. µ Ò É - É ²ÖÕÉ Ô Ë Ò É Ë Í µ ɵÖ, ÎÊ É É ²Ó Ò ± µ Õ µé - Í ² ³ ²ÒÌ ÉµÖ ÖÌ Ï ³ µ É Ö³ [2]. ˆ ˵ ³ Í Õ µ Ö ÒÌ µ- ÉµÖ ÖÌ É ³ µ²êî ÕÉ É Ë Í µ ÒÌ Ô± ³ É Ì [3]. Ò É ±µ µ Ô± - ³ É É ² Ò µ Í ²² ÊÕÐ ³ ³µ ÉÖ³, µ ±É ²Ó Ò³ ³ É ³ ±µéµ ÒÌ Ê ÖÉ µ Ô É Î ± Ì Ë µ ÒÌ Ì ±É É ± Ì É ³Ò [4]. µ ɵ - µ ÉÓ µ²êî ³µ ˵ ³ Í É µé µ µ µ É Ò ²ÖÉÓ Ô± ³ É ²Ó ÒÌ ÒÌ µ Î µ É µ ²ÖÉÓ Ì ³ É Ò. Œ É ³ É Î ± Ö É µ Ö ² µ ɳ Î ± É ÒÖ ² Ö ± ÒÉÒÌ µ Î µ- É ³ ÕÉ ² É ²Ó ÊÕ Éµ Õ µµ Ò ±É Î ± ²µ Ö. Œ ɵ Ò ÒÖ ² Ö µ Î µ É µ ²ÖÕÉ µ± ³ Í µ Ò, µ µ²öõð µ±- ³ µ ÉÓ Ô± ³ É ²Ó Ò Ò ËÊ ±Í, µµé É É ÊÕÐ µ µ ³µ ², Ë ²ÓÉ Í µ Ò, ÕР˵ ³ Í Õ µ ±µ³ µ É Ì Ì ³ É Ì ³ ³ ²Ó ÒÌ µ ÒÌ ÖÌ. µ Õ µ± ³ Í µ Ò³ ³ ɵ ³ Ë ²ÓÉ Í µ Ò ³ ɵ Ò ÕÉ ³ ÓÏÊÕ ÉµÎ µ ÉÓ µ ² ±É ²Ó ÒÌ Ì ±- É É ± ² [5]. µé ÎÓ µ É µ µ ± ± ÒÉÒÌ µ Î µ É ÒÌ ³µ ² Î µ µ Ò µ³µðóõ ³ ɵ µ µ µ ɵ µ µ ³µ ² ÒÌ ( Œ ) [6]. Œ ɵ Ò µ µ Œ ³ ÕÉ µ³ ÊɵΠµ µ²µ µ Ê ³ÒÌ Ê ³ ɵ µ µ µé± ÒÌ. µ± ³ Í Ö Ì É ² µ Éʲ ɵ³ µ
2 78 ² Ï.., ʲ ³ µ Œ. Š. ²µ± ²Ó µ Ö ÒÌ, Ë ²ÓÉ Í Ö Å µ Í Ö³ µ µ²êî Õ ±É Ò- ² Õ ±µ³ µ É. ² µ Ö µ³ ÊɵΠµ³ê µ²µ Õ ³ ɵ Ò Œ µ²ó ÊÕÉ ³ÊÐ É ± µ µ ÒÌ Ê Ì ±É ÊÕÉ Ö µ² Ò µ±µ ɵΠµ ÉÓÕ µ ² Ö ±É ²Ó ÒÌ ³ É µ Ï ³ µ Õ Ë ²ÓÉ Í µ Ò³ ³ ɵ ³ µ µ ± É µ µ µ µ Ö Ê Ó ( ) [7, 8]. µé² Î µé ² µ ɳµ, ±µéµ ÒÌ ²Õ ³Ò ² ±² Ò ÕÉ ³µ Î ± ±µ³ µ ÉÒ, ±µéµ Ò Œ -³ ɵ µ (³ ɵ µ ) µ²ó ÊÕÉ - ²µ ±µ³ µ ÉÒ ÉÊÌ ÕÐ Ì ±µ². µ µé± ÒÌ É - Ë Í µ µ µ Ô± ³ É É ±µ É ² µ± Ò É Ö µ² ² É Î Ò³ µ Õ É Í µ Ò³, µ ±µ²ó±ê ÊÎ ÉÒ É ³Ö µ ɵÖ. É É - Í Ö µ µ² ² É- ², ²µ µ² ɵ µ µ µ Ò ±µ³ µ ÉÒ µ µ² ²µ µ ² ÉÓ ³ Ö ±É ²Ó ÒÌ Ì ±É É ± ²µ µ É É ³ [9]. Œ ɵ µ É µ ³µ µ ÉÓ µ ² ÉÓ Ë Ò ±µ² ɵΠµ ÉÓÕ µ² Ò µ- ±µ, Î ³ µ²ó µ. ± Ö µ ³µ µ ÉÓ É ²Ö É Ö µ ÊΠɵ³ ˵ ³ É µ É Ë É Ë Í µ ÒÌ Ô± ³ É Ì. µé µ µ ³µ ² µ Œ ±É ²Ó ÒÌ ³ ɵ µ ³ ± ³Ê³ Ô É µ (ŒŒ ), ±µ µ [10Ä12] ³ ³Ê² µ ÒÌ Ô± ³ É ²Ó ÒÌ ÒÌ. ɵ µ Ö ³µ ²Ó ÒÌ. Œ ²ÊÎ µ µ µí µ Éʲ Ê É ²µ± ²Ó- ÊÕ Ö Ó ÒÌ: É ±ÊÐ Î ËÊ ±Í y(l), µ± ³ ÊÕÐ ² Ê ³Ò µí, µ ² µ Ï É ÊÕÐ ³ µé Î É ³ ÒÌ x(l k) ² µ ±µ³- Í : y(l) = p a(k)x(l k) (1) k=1 ²Ê µ p ³ É ³ a(k). ³ É Ò a(k) µ É Õ Ëµ ³ Í Õ µ ±- É ²Ó ÒÌ Ì ±É É ± Ì µí [13]. ÒÎ É Ö µ Ì Î É É (1) Î ³ µ x(l), µï ±Ê É ±ÊÐ µ Î Ö ε(l) =y(l) x(l) Ò ÕÉ ε(l) = p a(k)x(l k) (2) k=0 ³ É µ³ a(0) = 1. Ï ± É ±ÊÐ µ Î Ö É ± É ² ² µ ±µ³ Í Ï É ÊÕÐ Ì µé Πɵ ÒÌ, Îɵ µ µ²ö É ³ É ÉÓ ³ É Ò a(k) ± ± ±µôëë Í ÉÒ ² µ µ Ë ²ÓÉ, ± Ò ÕÐ µ µï ±Ê. Ï ±Ê ± Ö É ±ÊÐ µ Î Ö µï ± ³µ µ ³ ³ µ ÉÓ, ̵ Ö, ³, Í ³ ÓÏ Ì ± ɵ. ³ÒÌ ² É µ³ Ïʳ µ ÉÊ ÕР̵ Ë ²ÓÉ ± Ö µï ± Ò ²Õ Ò̵ Ð ÕÉ Ö ²Ò Ïʳ. ±µ Ë ²ÓÉ Ò ÕÉ µé ² ÕÐ ³. ³ µ Ö µ Î É µµé µï Ö (2) ±µ³ ² ± µ- µ Ö µ Î x (l) Ê ÖÖ µ ³ Ò³ ²Õ, ²Ö ³ É µ a(k) µ²êî ³ É ³Ê ² ÒÌ
3 µ ± µ Î µ É Ô± ³ É ²Ó ÒÌ ÒÌ 79 Ê (3) p R(m k)a(k) =σ 2 δ(m), (3) k=0 σ 2 Å Ö Ïʳ ; δ(m) Å ²ÓÉ -ËÊ ±Í Ö; R(m k) Å Î Ö Éµ±µ ²Ö- Í µ µ ËÊ ±Í R(k), m =0, 1, 2,...,p. ²Ö ̵ Ö ±µôëë Í Éµ Ë ²ÓÉ a(k) µ ÒÎ µ ³ ÖÕÉ ±Ê Ò ² µ- ɳ ÊÄ µ [14], µ ɵÖÐ µ ² µ É ²Ó µ³ ÊɵΠ±µôëë Í Éµ µé ² ÕÐ µ Ë ²ÓÉ µí ± ³µÐ µ É ± µ µï ±, Î Ö Ë ²ÓÉ µ µ µ Ö ± ±µ Î Ö Ë ²ÓÉ µ³ p- µ µ Ö ±, ÒÎ ²ÖÕÐ µ µ ² µ É ²Ó µ ÉÓ: {a 11,σ 2 1}, {a 21,a 22,σ 2 2},...,{a p1,a p2,...,a pp,σ 2 p} µ ˵ ³Ê² ³: a 11 = R(1)/R(0); [ σ1 2 =(1 /a 11/ ] 2 )R(0), a kk = R(k)+ k 1 a k 1,i R(k i) /σk 1 2, (4) a ki = a k 1,i + a kk a k 1,k i ; σ2 k =(1 /a kk/ 2 )σk 1 2. Ò É µ É Ô±µ µ³ Î µ ÉÓ ² µ ɳ ÊÄ µ µ ÑÖ Ö É Ö É ³, Îɵ µé² Î µé ² µ ɳ Ï Ö É ³ ² ÒÌ Ê ƒ Ê ²Ö ̵ Ö Ï Ö µ É Ê É p 2 µ Í ³ ɵ p 3 µ Í µ²ó Ê É Ê²ÓÉ ÉÒ Ï - É ÊÕÐ Ì ÒÎ ². ²Ö É Ì Í ² µé Ò µ² ÔËË ±É Ò ² µ É³Ò [15]. Œ ɵ ³ ± ³Ê³ Ô É µ (ŒŒ ). ± Î É ±É ²Ó µ µ ³ ɵ ŒŒ Ò² Ò ²µ Ê µ³ [10]. ˆ Ö µ ɵֲ ³ ± ³ Í Ô É µ µ µ ËÊ ±Í - µ ² ²µÉ µ É ±É ²Ó µ ³µÐ µ É µí P (l) (n 1)/2 l= (n 1)/2 ln P (l) max (5) Ò µ² Ê ²µ É µ ³Ò Ä Î ²Ö p +1 É ÒÌ Î Éµ- ±µ ²ÖÍ µ µ ËÊ ±Í (N 1)/2 l= (N 1)/2 P (l)exp( j ωlk t) =R(k), (6) ω t Å Î ÉµÉ Ò ³ Ò É ²Ò ³ Ê µé Î É ³ ±É ÒÌ; j Å ³ ³ Ö Í (j 2 = 1), k =0, 1, 2,...,p. ²Ö Ê µ ±µ µ ²ÊÎ µ µ µí É µ ³ ± ³Ê³ Ô É µ µ µ ËÊ ±Í - µ ² Ô± ² É µ ³ ³Ê³Ê ËÊ ±Í µ ² ± Ò ³µ µï ±. Ï É ±µ Í µ µ Î ±µôëë Í É ³ µé ² ÕÐ µ Ë ²ÓÉ a(k) ± Î É ³ µ- É ² µ ˵ ³Ê²µ σ 2 P (l) = /1+ p, (7) a(k)exp( j ωl tk)/ 2 k=1
4 80 ² Ï.., ʲ ³ µ Œ. Š. ³ ÕÐ µ ɵ ³Ò ²: ±É ³µÐ µ É ² µ²êî ÕÉ ² ³ Ò̵ µ ³µÐ- µ É Ïʳ ± É ³µ Ê²Ö ±É ²Ó µ Ì ±É É ± µé ² ÕÐ µ Ë ²ÓÉ. ŠµÔËË Í ÉÒ a(k) ̵ ÖÉ Œ ÊÉ ³ Ï Ö É ³Ò Ê (3). ŒŒ ÊÎ ÉÒ É ²µ± ²Ó ÊÕ Ö Ó ÒÌ, É µí ±Ê ±É ³µÐ µ É Ïʳ, µ É ± µé Í É ²Ó Ò³ Î Ö³ ±É ³µÐ µ É, ³ É ²ÊÎÏ Ï µ Õ, µ Ê ÉÊ É µ Ï Õ ³ ɵ ³ ±µ µ. ²Ê Ô± ² É µ É ³ ɵ Ê ³ ÓÏ Ì ± ɵ ŒŒ É ³ Ð ÊÕ µí ±Ê ±É. É µ ³ ± ³ ²Ó µ Ô É µ ² ³ ³ ²Ó µ ÒÌ µ Î ÖÌ - ˵ ³ Í Éµ³ É Î ± ±²ÕÎ É µí ± ±É µ ɵ µ Î ÉµÉ Ò ±. µ Ôɵ Î ² Ê É µ ÉÓ, Îɵ ŒŒ ±É ²Ó Ò ±, µµé É É ÊÕÐ - ³µ Î ±µ µ Î ±µ ɵ ³³, µ² Ò µö ²ÖÉÓ Ö ², Î ³ [16]. ŒŒ ÔËË ±É Ô± µ³ µ ² Î ÉµÉ µ µ ±É ²Ê- Î ÒÌ µí µ. ³ ŒŒ ± ÒÖ ² Õ ± ÒÉÒÌ µ Î µ É ³µÉ ³ ³ ³µ É µé Í ² µ Í Éµ³ µ µ - µ³ µ ÉµÖ µé ɵ³ µ µ µ³ Ô² - ³ É [17] (. 1, ) ±µ µ É É - Î Ö Î µ²µ³ ± µ² - É µ µ ±µ Ê Ò ±µ µ µ µé ³ [18] (. 2, ). ²Ö µ²êî Ö Î ÉµÉ ÒÌ ±É µ ÔÉ Ì ³ Ì Ò² µ²ó µ µ ³³ [19]. ÉµÉ Ò ±É. 1, ³µ - É Ê É µ Ò 8, 10, 18, 32, Ì - ±É Ò ²Ö É ² ÍÒ Œ ². - ±É É ±µ µ ³µ Î ±µ µ ² Ö µ³ ³µ µ µ ÒÌ - µ µ T k,1 µ É µ Ò T k,i = T k,i 1 ((i 1)/i), i =2, 3, 4, µ É ²Ö- ÕÐ ²Ö µ² É µ µ Ê - ±µ µ ± µ 8 µµé É É µ 4,0, 2,7, 2,0. µ³ ±É ² ³µ ÉÓ µé Í ² µ Í Éµ³µ µ É ÒÌ ±µ µ± Ò É Ö - µ µ µ³ µ ÉµÖ µé ɵ³ µ µ µ³ Ô² ³ É ( ) Î É ²Ó µ µ²óï, Ì µ- ŒŒ -µí ± ±É ³µÐ µ É ( ). ÉµÉ Ò³ µ 6,0, 4,7, 4,1, 3,1, 2,8, 2,3, 2,2, ± ³ ±É ³µÐ µ É µ É ² Ò µµé É É 2,1 ɵ²Ó±µ 4,1, 2,8 2,1 ³µ µ Î - µ Ò É ² ÍÒ Œ ² É ÉÓ ² ± ³ ± ʱ Ò³ ³µ - Î ± ³ µ ³. µ ɵ µ³ ³ Ì ±É ² Ê ³µ µ ² Ó³ ² µ± ³ ³µ ± Ïʳµ µ ±µ³ µ ÉÒ. ±É ³µÐ µ É µ µ ² (. 2, ) Î - ÉµÉ Ò Ò µ±µî ÉµÉ Ò ± ϲ µ ÑÖ. É ³ ± ³ µ Ö ± µ É Ö µ µ Ò² µ µ É ² Ò Ï Ò ±µ² Ö µ µ ³, µ µ µ Î µ- ² É µ µ ±µ Ê µ, É µ µ ±µ Ê Ò µ²óïµ µ µ. µ µ É ² Ò³ ÉÊ ÒÌ ²Õ ³µ ² µ Ö ²µ µ ² ÊÕÐ Ö Ê²ÓÉ ÉÒ [18].
5 µ ± µ Î µ É Ô± ³ É ²Ó ÒÌ ÒÌ ³ Ö ³µ ÉÓ ±µ µ É É Î Ö Î µ²µ³ ± µ² É µ µ ±µ Ê Ò ±µ µ µ ( ) ŒŒ -µí ± ±É ³µÐ µ É ( ). ÉµÉ Ò³ ± ³ µµé É É ÊÕÉ µ Ò Ï ÒÌ ±µ² : µ ³µ ( µ µ ³, µ µ µ Î µ²µ³ ± µ² É µ µ ±µ Ê µ ) Å 22Ä60 ³ ; É µ µ ±µ Ê Ò Å 1 Î 20 ³ Ä 2 Î 18 ³ ; ±µ µ µ Å 3 Î 08 ³ Ä 4 Î 27 ³, ² µ µ µ Å 12 Î 24 ³ ±É ²Ó Ò ² ÒÖ ² É Ò ²Ö µ ÒÌ µ µ ³µ ² µ - µ µ±µ²µ 12 Î µ, É ± Ê ±µî ÉµÉ Ò µ Ò, É Ê µ³ µ ÕÐ Ö É É Í. ²Ö ² µ²êî ÒÌ Ê²ÓÉ Éµ ±É ²Ó µ Ï ŒŒ µ± ²µ Ó µ² µ É ÉµÎ Ò³. Œ ɵ Ò ±µ µ. Œ ɵ ±µ, ³ Ö ³Ò ²Ö Ò ² Ö ³µ- Î ± Ì ±µ³ µ É Ì ³ ²Ò³ Ïʳµ³, É Ð µ² Ò µ±µ ±É ²Ó µ Ï, Î ³ ŒŒ. Ôɵ³ ³ ɵ ΠɵÉÒ ±µ³ µ É µ ²ÖÕÉ Ê ²Ó µ, ± ± ² ŒŒ, µ µ²µ Ö³ ±µ Î ÉµÉ µ µ ±É, ÒÎ ²ÖÕÉ. µî µ ÉÓ µ ² Ö Î ÉµÉÒ ±É ²Ó µ Ï Ò ÉµÎ µ ÉÓÕ ÒÎ ². ² µ ɳ ÒÎ ² Î ÉµÉ ³ ɵ ±µ µ ³µ É Ê ³ ³ - Ê µ Ò x(l) =sin(ωl). µ µ³ É Î ±µ ɵ É µ É Ö Ó ³ Ê Ò³ : sin (Ωl) =2cosΩsin(Ω(l 1)) sin (Ω(l 2)) (8) x(l) =2cosΩx(l 1) x(l 2). (9)
6 82 ² Ï.., ʲ ³ µ Œ. Š. Ê Ó - µ µ µµé µï Ö (9) µ É ± µµé µï Õ X(ω)(1 2cosΩz 1 + z 2 )=0, (10) µ z µ ³ ÕÉ exp ( jω). Šµ Ê Ö Éµ µ É z 1 = z 2 µ ²ÖÕÉ Î ÉµÉÒ Ω Ω µµé É É Ò ³ Ω = arctg (Im z i /Re z i ). (11) µ Ð ³ ²ÊÎ ²µ± ²Ó ÊÕ Ö Ó ³ Ê Ò³ ³ ɵ ±µ ÕÉ 2p x(l) = a(k)y(l k)+ε(l), (12) k=1 ²Ö ±µôëë Í Éµ a(k) µ²êî ÕÉ É ³Ê ² ÒÌ Ê 2p k=0 R(m k)a(k) =σ 2 a(m). (13) ŠµÔËË Í ÉÒ a(k) Õ Ïʳ σ 2 ̵ ÖÉ, µ ²ÖÖ µ É Ò Î ² µ É Ò ±Éµ Ò ³ É ÍÒ Éµ±µ ²ÖÍ µ ÒÌ ËÊ ±Í R(m, k) [20]. Œ - ³ ²Ó µ³ê µ É µ³ê Î ²Ê ³ É ÍÒ R(m, k) µµé É É Ê É Ö σ 2. Ôɵ³ Ê µ µ µ²ó µ ÉÓ ±Ê µ Ò Rc(l +1) = c(l), ² ÊÕÐ (13), µ - ² ÉÓ ±Éµ c(l +1) µ ±Éµ Ê c(l), µ²êî µ³ê Ò ÊÐ É Í. ±Éµ c(0) = [1, 1, 1,...,1] Ê µ µ ÖÉÓ Î ²Ó µ ². ±µ²ó±µ É Í µ- µ²öõé µ²êî ÉÓ ±Éµ, ² ± ± c( ). µ ³Ê ÒÎ ²ÖÕÉλ min = σ 2 =(c T Rc/c T c), ±Éµ a ̵ ÖÉ ± ± a = c/λ min. É Ê±ÉÊ ³ É ÍÒ Éµ±µ ²ÖÍ µ ÒÌ ËÊ ±Í R(m, k) É ±µ, Îɵ ² Î ² Ê ³µ³ µí ³µ ± ±µôëë Í ÉÒ Ë ²ÓÉ a(k) É É ²Ó Ò Ê µ- ² É µ ÖÕÉ Ê ²µ Õ: a(k) =a(2p k). µ É ²ÖÖ Ï Ö ² Î ±µ Ê É 2p É É ²Ó Ò³ ±µôëë Í É ³ a(k) a(0) = 1 2p k=0 a(k)z 2p k =0, (14) µ²êî ÕÉ ±µ³ ² ± µ- µ Ö Ò, Ò µ ³µ Ê²Õ Í ±µ, µ ²ÖÕРΠɵÉÒ ³µ ± µµé É É Ò ³ (11). µ²µ É ²Ó Ò Î ÉµÉÒ ³µ ± Ω i, I =1, 2,...,p, µ²ó ÊÕÉ ²Ö ̵ Ö ²µÉ µ É ±É ²Ó µ ³µÐ µ É P (l), Ï Ö É ³Ê Ê p P (i)cos(ω i l t) =R(l). (15) ³µ µ ² µ µ ÉÓ µ²êî ÒÌ Ê²ÓÉ Éµ µ ÖÕÉ, µ ²ÖÖ Õ Ïʳ σ 2, Ò µµé µï ³ (16) σ 2 = R(0) p P (i). (16)
7 µ ± µ Î µ É Ô± ³ É ²Ó ÒÌ ÒÌ 83 Œ ɵ ±µ µ µ²ö É µ ² ÉÓ Õ É µ µ ²µ µ Ïʳ. - ±µ ³ ɵ µé ÊÉ É ÊÕÉ É µ²êî Ö µé Í É ²Ó ÒÌ µí µ± ±É ²Ó µ ²µÉ µ É ³µ ±. Š ± ŒŒ, ³ ɵ ±µ Î ²Ó ÊÕ Ë Ê ³µ ± µ ²ÖÕÉ. ÉµÉ µ É Éµ± µ µ² ³ ɵ µ, µ µ Ð Ï ³ Õ ±µ ²ÊÎ É Í µ ÒÌ µ Î ± Ì µí µ, µ²ó µ ³ ± Î É ±- É ²Ó µ µ ²µ Ö ÉÊÌ ÕÐ ±µ² Ö. ³ ɵ µ ËÊ ±Í Ö, µ± ³ ÊÕÐ Ö µí, y(l) Ò Î ±µ³- ² ± Ò Î ² b i z i µµé µï ³ y(l) = 2p b i z i, l =0, 1, 2,...,n 1, b i = A i exp (jθ i ), z i =exp(α i + jω i t), ³ É Ò A i, α i, Ω i, θ i Å µµé É É µ ³ ² ÉÊ, ±µôëë Í É ÉÊÌ Ö, Î ÉµÉ Î ²Ó Ö Ë i- ±µ³ µ ÉÒ ²µ Ö Ìµ ÒÌ ÒÌ. µ± ²Ó ÊÕ Ö Ó ³ Ê Ò³ µ Éʲ ÊÕÉ É ±, ± ± ³ ɵ ±µ, É ± µ ²ÖÕÉ ±µôëë Í ÉÒ a(k) µ ³ µ É ²ÖÕÉ µ² µ³ (14). ɲ Î - ±²ÕÎ É Ö Éµ³, Îɵ ±µ Ö³ µ² µ³ É Ó µ± Ò ÕÉ Ö ±µ³ ² ± Ò Ô± µ ÉÒ z i. ˆ ̵ Ö ³ ³Ê³ ËÊ ±Í µ ² ³ ÓÏ Ì ± ɵ (17) n 1 (x(l) y(l)) 2 min (18) l=0 ̵ ÖÉ ±Éµ B(b 1,b 2,...,b 2p ), µ ²Ö ³Ò µµé µï ³ B =(Φ # Φ) 1 Φ # X, (19) µ X µ ³ ÕÉ É µ±ê ÒÌ, µ Φ Å ³ É ÍÊ - -Œµ, µ É ² ÊÕ É ±µ z i, µ Φ # Å É µ µ ÊÕ ³ É ÍÊ. µ ³Ê ±µ Ö³ µ² µ³ z i µ ²ÖÕÉ ³ É Ò ±µ³ µ É ²µ Ö: A i = /b i /, Ω i = arctg (Im z i /Re z i ), (20) α i =(ln/z i /)/ t, θ i = arctg (Im b i /Re bi). ±µ Î É ²Ó µ ³ ɵ µ É: µí ±Ê ÒÌ ËÊ Ó -µ ±É Ô s(t) = S(ω) = 2p A i exp (α i t)exp(j(ω i t + θ i )), (21) 2p 1 A i exp (jθ i ) (22) (ω ω i ) jα i E(ω) =/S(ω)/ 2. (23)
8 84 ² Ï.., ʲ ³ µ Œ. Š.. 3. ʲÓÉ ÉÒ ³µ ² µ Ö ³ ɵ µ ³µ ²ÖÌ: ) µ ɵ ³µ - Î ± ² 1,600 cos (2,021t + 1,0798) µ µí ± 1,594 cos (2,021t +1,0930); ) ³ Ó ³µ ± 2,000 cos (0,5054t + 0,2670) + 2,000 cos (1,015t + 0,5422) + 1,000 cos (1,844t+0,9848)+1,6cos(2,465t+ 1,3167) µí ± 1,932 cos (0,5054t + 0,2821) + 1,957 cos (1,015t + 0,5887) + 0,9216 cos (1,844t + 0,9716) + 1,636 cos (2,465t + 1,2530) Š ± Ê µé³ Î ²µ Ó, ³ÊÐ É µ³ ³ - ɵ µ Ö ²Ö É Ö Ï ±² ËÊ ±- Í, µ²ó Ê ³ÒÌ ± Î É ±- É ²Ó µ µ ²µ Ö. µ ³ ² ³ ³ ɵ µ- Ê ± É ±²ÕÎ ÔÉµÉ ±² Ô± µ Í - ²Ó µ ÕÐ Ì É ÕÐ Ì ²µ, Îɵ µ µ²ö É µ É ÉÓ ³ ɵ Ò ±É ²Ó- µ µ ² ³µ µéµ µ ³ ÖÕÐ Ö - ̵ Ò ²ÊÎ Ò µí Ò. µ ³µ µ ÉÓ ÒÎ ²ÖÉÓ ³ ² ÉÊ Ò, ±µôëë Í ÉÒ ÉÊÌ - Ö, ΠɵÉÒ µ µ µ Ë Ò ±µ² Ò µ±µ ɵΠµ ÉÓÕ ³µ É µ± ÉÓ Ö µ² µ É µ²öí Ô± É µ²öí ²µ, ±µéµ ÒÌ ²ÊÎ ÖÌ µ µ É µ ÉÓ Ï - Õ Ó³ É Ê µ µ ² ³Ò µ µ µ - Ö µí µ. Œµ ² µ ³ ɵ µ µ µ µ³µðóõ ɵ ±µ µ ³³Ò, - µ µ É.. 3 É ² Ò Ìµ Ò ²Ò µ µî µ Ê- µ Ò ( ) ³ Î ÉÒ Ì ² Î ÒÌ - ³µ ± É Ò³ ²Ò³ Ïʳµ³ ( ) ʲÓÉ ÉÒ Ì ±µ É Ê±Í µ µ²êî - Ò³ ²µ ³ É ³. ²Ö Ê- µ Ò, µ ˵ ³Ê²µ 1,600 cos (2,021t + 1,0798) É Ò³ Ïʳµ³ 15 % µ²ê- Î µí ± 1,594 cos (2,021t +1,0930), ²Ö ³ ³µ ± 2,000 cos (0,5054t +0,2670) + 2,000 cos (1,015t +0,5422) + 1,000 cos (1,844t + 0,9848) + 1,6cos(2,465t +1,3167) Ïʳµ³ 6 % Å µí ± 1,932 cos (0,5054t +0,2821) + 1,957 cos (1,015t +0,5887) + 0,9216 cos (1,844t +0,9716) + 1,636 cos (2,465t +1,2530). Ò Ê²ÓÉ ÉÒ ³µ É ÊÕÉ Ìµ µï µµé É É Ìµ Ò³ ² ³. ÔÉ Ì Ê Ì ÒÎ ² É ²Ó ÒÌ Ô± ³ É Ì µ± µ, Îɵ µ² ɵΠµ ³ ɵ µ µ ²Ö É Î ÉµÉÒ, ³ ɵΠµ Å Ë Ò ±µ³ µ É ±µôëë Í ÉÒ ÉÊÌ - Ö ±µ³ µ É, ±É ²Ó Ò ³ É Ò Ò µ±µî ÉµÉ ÒÌ ±µ³ µ É ³ ÕÉ ²ÊÎÏÊÕ ÉµÎ µ ÉÓ µ Õ ±µî ÉµÉ Ò³. ³ ɵ Ì Œ µ Ö Ëµ ³ Í Ö µ µí, Ö ²µ± ²Ó µ Ö ÒÌ, µ É µ µ Ð Ò Ì ±É, µ µ²ö É Ëµ ³ µ ÉÓ ³µ ²Ó µ Í ²² ÊÕÐ µ ², µ ² ÉÓ µ µ É ±É ²Ó Ò ³ É Ò ±µ³ µ É ± ± Ì-² µ Í ²Ó ÒÌ µ ÒÌ µ²µ. ɵΠµ²êî ÒÌ ³ É µ ³± Ì Ëµ ³ µ µ ³µ ² µ ³µ µ, Ö ²ÊÎ Í ² µµ µ ³ ³ Ê- Ì ³ ɵ µ, ³, É ± Ì ³µÐ ÒÌ µ± ³ Í µ ÒÌ ³ ɵ µ, ± ± ³ ɵ Œµ É - Š ²µ [21]. Ò µ Ò. 1. Œ ɵ Ò ±É ²Ó µ µ ² ˵ ³ É Ò µ µé± ÒÌ É Ë Í µ ÒÌ Ô± ³ ɵ, µ µ²öõé µ²êî ÉÓ Ö µ Ì ±É É ± Ì Ö ÒÌ µ ÉµÖ É ³: ɵ³µ, Ö, Î É Í.
9 µ ± µ Î µ É Ô± ³ É ²Ó ÒÌ ÒÌ Œ ɵ Ò µ µ Œ µî É ÕÉ ²Ó Ò Éµ µ Ò µ± ³ Í µ ÒÌ Ë ²Ó- É Í µ ÒÌ ³ ɵ µ µ ² ±É ²Ó ÒÌ Ì ±É É ± ²µ. 3. ŒŒ -µí ± ±É µ ³µÐ µ É ²Ó ÒÌ ²µ µé² Î ÕÉ Ö Ëµ ³ É µ- ÉÓÕ ³ ³Ò ²Ö ² ³µ Î ± Ì ²µ ³µ Î ± Ì ² -. ±É ²Ó Ò ³ É Ò µ Í ²² ÊÕÐ Ì ²µ, µ ² Ò ³ ɵ µ³ µ, ³ ÕÉ Ò µ±êõ ɵΠµ ÉÓ µ µ²öõé É ÉÓ Ô± ³ É ²Ó Ò Ò Ê µ- Í ÒÌ ËÊ ±Í. ˆ Š ˆ 1. ²µ Î ˆ.. µì Î É µ É Éµ³ ÒÌ Ö ² ÖÌ. Œ.: ʱ, µ±µ²µ.. ˆ É Ë Í µ Ò ³ ɵ ³ Ö ³ É µ ɵ³ ÒÌ µ ÉµÖ // Ä µ µ ͱ Œ. ˆ., Ê É ².. ±µéµ ÒÌ É Ë Í µ ÒÌ Ö ² ÖÌ ± ɵ ÒÌ Ìµ Ì // Ä ² ± µ.., µ É ±µ ƒ. ˆ., ± Œ.. ˆ É Ë Í Ö Éµ³ ÒÌ µ ɵÖ. Œ.: ʱ, ² ±µ ƒ. ˆ. µ Ö µ É µ ² Ö ²µ. Œ.: µ. µ, Š Ê S. K., Marple S. L. Spectrum Analysis Å A Morden Perspective // Proc. of the IEEE V. 69, No. 11. P. 1380Ä Babic H., Temes G.. Optimum Low Order Windows for Discrete Fourier Transform System V. ASSP-24. P. 512Ä ±µ Œ. ƒ., µ ±.. ÒÖ ² ± ÒÉÒÌ µ Î µ É. Œ.: ʱ, É ËÓ. Œ. ² É- ² : µ µ Ò É µ ³ Ò ³ Ö // Ä Burg J. R. Maximum Entropy Spectral Analysis // Proc. of the 37th Meeting Society of Exploration Geophysicist, Oklahoma City, OK, P Pisarenko V. F. On the Estimation of Spectra by Means of Nonlinear Functions of Covariance Matrix // Geophis. J. Royal Astronom. Soc V. 28. P. 511Ä Prony G. R. B. Essai Experimental and Analytique, etc. Paris, V. 1. Cahier 2. P. 24Ä Akaike H. Power Spectrum Estimation through Autoregressive Model Fitting // Ann. Inst. Statist. Math V. 21. P. 243Ä Gybenko. G. Round of Error Propagation in Durbin's Levinson's and Trench's Algorithms // Rec IEEE Conf. Acoustic, Speech, and Signal Proc. P. 498Ä Hildenbrand F. B. Introduction to Numerical Analysis. Mc.Graw Hill, Ch ²µ± µ.. ² ± ÒÉÒÌ ³µ Î ± Ì µ Î µ É. É ˆŸˆ Ê, 1989.
10 86 ² Ï.., ʲ ³ µ Œ. Š. 17. µéµ ÓÖ±µ µ Œ. Œ. µ É µ µ µµ ÊÕÐ Ì ³ ²µ Ì Ô² ±É µ µ É µ. Œ.: ʱ, Ê.. ³µ É Ï Éµ±µ µ µ É Î Ö ±µ³ µ ˆ ˆ ˆ , º 2060-B Barrodale I., Erickson R. E. Algorithms for Least-Square Linear Prediction and Maximum Entropy Spectral Analysis // Geophysics V. 45, No. 3. P Farden D. S. Solution of a Toeplittz Set of Linear Equations // IEEE Trans. Antennas Propagat V Ä µ µ²ó ˆ. Œ. ²µ Ò ³ ɵ Ò Œµ É -Š ²µ. Œ.: ʱ, µ²êî µ 6 ²Ö 2001.
PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS OF NETWORK TRAFFIC MEASUREMENTS: THE CATERPILLAR -SSA APPROACH
Ó³ Ÿ. 2004.. 1, º 4(121).. 82Ä95 Š 004.62:[004.732:004.738.5.057.4] PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS OF NETWORK TRAFFIC MEASUREMENTS: THE CATERPILLAR -SSA APPROACH I. Antoniou a,b, V. V. Ivanov a,c, Valery
More informationRF SYSTEM FOR VEPP-5 DAMPING RING
Ó³ Ÿ. 2006.. 3, º 7(136).. 60Ä64 Š 621.384.634.14 RF SYSTEM FOR VEPP-5 DAMPING RING Ye. Gusev, N. Kot, S. Krutikhin, I. Kuptsov, G. Kurkin, I. Makarov, N. Matyash, L. Mironenko, S. Motygin, V. Osipov,
More informationProfessional Liability Errors and Omissions Insurance Application
If coverage is issued, it will be on a claims-made basis. Notice: this insurance coverage provides that the limit of liability available to pay judgements or settlements shall be reduced by amounts incurred
More informationORB User Sponsor Client Authenticate User Request Principal Create Credentials Authenticator Attributes ORB
Ö Ñ ÛÓÖ ÓÖ ÁÑÔÐ Ñ ÒØ Ò ÊÓÐ ¹ ÓÒØÖÓÐ Í Ò ÇÊ Ë ÙÖ ØÝ Ë ÖÚ ÃÓÒ Ø ÒØ Ò ÞÒÓ ÓÚ Ò Ò ÒØ Ö ÓÖ Ú Ò ØÖ ÙØ ËÝ Ø Ñ Ò Ò Ö Ò Ë ÓÓÐ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÐÓÖ ÁÒØ ÖÒ Ø ÓÒ Ð ÍÒ Ú Ö ØÝ ØÖ Ø Ì Ô Ô Ö ÓÛ ÓÛ ÖÓÐ ¹ ÓÒØÖÓÐ Ê µ ÑÓ Ð ÓÙÐ
More informationÝ Ø Ð Ñ ÔÖÓ Ò Û Ó Ø ÒÑ Ò Ù ØÑ ÒØÓ Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒÓÒØ Ò Ò Ò Ñ Û Ø Ø ÑÓ ÙÑ Ò ÔØ Ø ÓÒÓ Ø Ò ÓÖÑ Ø ÓÒÓÒØ Ò Ò ÒØ ÖÔÖ Ø Ø ÓÒ Ñ ÔÖÓ Ò µ ÒØ ÖÔÖ Ø Ø ÓÒ Ñ Ò ÐÝ µ Ò Ñ Û Ø Ø ÑÓ ÙØÓÑ Ø Ì Ò Ð Ò Ó Ñ ÓÖ Ò Ø Ò ÑÓÚ Ò Ò ØÓÖ
More informationb c d bidirectional link unidirectional link
Ï Ö Ð Æ ØÛÓÖ ¼ ¾¼¼½µ ß ½ ÊÓÙØ Ò Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ï Ö Ð ÀÓ Æ ØÛÓÖ Û Ø ÍÒ Ö Ø ÓÒ Ð Ä Ò Ê Ú ÈÖ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ì Ü Ø ÐÐ Ê Ö ÓÒ Ì ¼ ¹¼ º ¹Ñ Ð Ö Ú ÔÙØ ÐÐ º Ù ÅÓ Ø Ó Ø ÖÓÙØ Ò Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ó Ò ØÛÓÖ
More informationØÓÖ Ò Ê Ø ÓÒ Ð ÈÓÐÝÒÓÑ Ð ÓÚ Ö Ø ÓÑÔÐ Ü ÆÙÑ Ö Ò Ö Ø ÂÓ Ò ÒÒÝ Ý Ì ÓÑ ÖÖ ØÝ Þ ÂÓ Ï ÖÖ Ò Ü ÖÙ ÖÝ ½ ØÖ Ø Æ Ð ÓÖ Ø Ñ Ö Ú Ò ÓÖ Ø ÖÑ Ò Ò Ø ÒÙÑ Ö Ò Ö Ó Ø ØÓÖ ÖÖ Ù Ð ÓÚ Ö Ø ÓÑÔÐ Ü ÒÙÑ Ö Ó ÑÙÐØ ¹ Ú Ö Ø ÔÓÐÝÒÓÑ Ð
More informationÙ ØÓÑ Ö Ö ÔÓÒ Ð Ø À Ú Ð Ö À Ú Ø Ñ ØÓ Ù Ú ÁÒ Ø Ø Ñ Ø Ò Ä Ñ Ø ÔÖÓ Ø ÐÛ Ý Ú Ø Ñ ½¹½ Ì Ù ØÓÑ Ö ÓÙÐ ººº ß Ú Ð Ö ÙØ Ñ Ý ÒÓØ ÓÑÔÐ Ø µ Ó Û Ø» Û ÒØ º ß Ú Ø Ñ ØÓ Ù Ø Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ Û Ø Ø ÖÓÙÔ ÙÖ Ò Ø ÔÖÓ Øº ß Ð ØÓ Ú
More informationAn international comparison of energy and climate change policies impacting energy intensive industries in selected countries. Table of Contents.
Table of Contents Page i Figures ii iii Tables iv 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Converted 8 !! >?@AB CD EC CC FGF HIJA "#$%& '%($& )&*&% +,--$&.,/012 345 61%7&/08/&%91:1/7&%2 ';&
More informationCharacterization Of Polynomials Using Reflection Coefficients
Applied Mathematics E-Notes, 4(2004), 114-121 c ISSN 1607-2510 Available free at mirror sites of http://www.math.nthu.edu.tw/ amen/ Characterization Of Polynomials Using Reflection Coefficients José LuisDíaz-Barrero,JuanJosé
More informationLink 1 Link 2 Sender. Link 1 Link 2. Receiver. Receiver. Sender
½ ÌÖ Ò ÔÓÖØ Ò Ê Ð¹Ø Ñ Î Ó ÓÚ Ö Ø ÁÒØ ÖÒ Ø ÐÐ Ò Ò ÔÔÖÓ Ô Ò ÏÙ ËØÙ ÒØ Å Ñ Ö Á Û Ì ÓÑ ÀÓÙ Å Ñ Ö Á Ò ¹É Ò Ò ÐÐÓÛ Á ØÖ Ø Ð Ú Ö Ò Ö Ð¹Ø Ñ Ú Ó ÓÚ Ö Ø ÁÒØ ÖÒ Ø Ò ÑÔÓÖØ ÒØ ÓÑÔÓÒ ÒØ Ó Ñ ÒÝ ÁÒØ ÖÒ Ø ÑÙÐØ Ñ Ô¹ ÔÐ
More informationQUANTUM COMPUTER ELEMENTS BASED ON COUPLED QUANTUM WAVEGUIDES
Ó³ Ÿ. 2007.. 4, º 2(138).. 237Ä243 Š Œ œ ƒˆˆ ˆ ˆŠˆ QUANTUM COMPUTER ELEMENTS BASED ON COUPLED QUANTUM WAVEGUIDES M. I. Gavrilov, L. V. Gortinskaya, A. A. Pestov, I. Yu. Popov 1, E. S. Tesovskaya Department
More informationÒ ÐÝÞ Ò ÔÐÓÊ ÓÛÒÐÓ ÈÖÓ Ð Û Ø ÁÒ¹ Ø ÐÐ ÒØ Å Ò Ö À Þ Ö ËÓ Ý Ò Ò Ü Ð Ï ÖÛ ØÞ ½ ½ ÁÒ Ø ØÙØ ĐÙÖ ËØ Ø Ø ÙÒ ĐÇ ÓÒÓÑ ØÖ ÀÙÑ ÓÐ Ø ÍÒ Ú Ö ØĐ Ø ÞÙ ÖÐ Ò ËÔ Ò Ù Ö ËØÖº ½ ½¼½ ÖÐ Ò ËÙÑÑ ÖÝ Ì Ô Ô Ö Ò Ü ÑÔÐ Ó Ø Ñ Ò Ò Ò
More informationxzy){v } ~ 5 Vƒ y) ~! # " $ &%' #!! () ˆ ˆ &Šk Œ Ž Ž Œ Ž *,+.- / 012 3! 45 33 6!7 198 # :! & ŠkŠk Š $š2 š6œ1 ž ˆŸˆ & Š)œ1 ž 2 _ 6 & œ3 ˆœLŸˆ &Šž 6 ˆŸ œ1 &Š ' 6 ª & & 6 ž ˆŸ«k 1±²\³ kµ² µ0 0 9 ² ķ¹>² µ»º
More informationService -realization. Imported web -service interfaces. Web -service usage interface. Web -service specification. client. build/buy reuse/buy
Ò Å Ø Ó ÓÐÓ Ý ÓÖ Ï Ë ÖÚ Ò Ù Ò ÈÖÓ Å ÈºÈ Ô ÞÓ ÐÓÙ Ò Â Ò Ò ÁÒ ÓÐ Ì Ð ÙÖ ÍÒ Ú Ö ØÝ ÈÇ ÓÜ ¼½ ¼¼¼ Ä Ì Ð ÙÖ Æ Ø ÖÐ Ò Ñ Ô Ò Ù ºÒÐ ØÖ Øº ¹ Ù Ò Ø Ò ØØ ÒØ ÓÒ ÖÓÑ ÓÑÔÓÒ ÒØ ØÓ Û ÖÚ ÔÔÐ Ø ÓÒ º ÅÓ Ø ÒØ ÖÔÖ Ô Ò ÑÓ Ø
More informationNON-COMPRESSED PGP MESSAGE L E N G T H M O D E C T B NAME LENGTH SEDP PACKET
ÁÑÔÐ Ñ ÒØ Ø ÓÒ Ó Ó Ò¹ Ô ÖØ ÜØ ØØ Ò Ø È È Ò ÒÙÈ Ã Ð Â ÐÐ ½ ÂÓÒ Ø Ò Ã ØÞ ¾ ÖÙ Ë Ò Ö ¾ ½ Ì ÓÒ ÓÑÔ ÒÝ Ð ÓÒÓÑÔ ÒݺÓÑ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Å ÖÝÐ Ò ÓÐÐ È Ö µ ØÞ ºÙÑ º Ù ÓÙÒØ ÖÔ Ò ÁÒØ ÖÒ Ø Ë ÙÖ ØÝ
More informationÒ ÒØ Ò ØÖ Ò Ô Ö ÒØ Ø Ö Ñ Ö Ø ÓÒ Ñ Ò Ø Èž ÖÙÒØ Ñ Ý Ø Ñ Ö ÒØÓÒ Ù ÄÙ ÓÙ Ò Ê ÝÑÓÒ Æ ÑÝ Ø ÄÁÈ ÆË ÄÝÓÒ ³ÁØ ÄÝÓÒ Ü ¼ Ö Ò º ÓÒØ Ø Ö º ÒØÓÒ Ù ÄÙº ÓÙ Ê ÝÑÓÒ ºÆ ÑÝ Ø Ò ¹ÝÓÒº Öº ØÖ Øº Ì Ô Ô Ö Ö Ò Û Ó¹ Ö ÔÔÖÓ ØÓ Ø
More informationMUSIC-like Processing of Pulsed Continuous Wave Signals in Active Sonar Experiments
23rd European Signal Processing Conference EUSIPCO) MUSIC-like Processing of Pulsed Continuous Wave Signals in Active Sonar Experiments Hock Siong LIM hales Research and echnology, Singapore hales Solutions
More information( ) = ( ) = {,,, } β ( ), < 1 ( ) + ( ) = ( ) + ( )
{ } ( ) = ( ) = {,,, } ( ) β ( ), < 1 ( ) + ( ) = ( ) + ( ) max, ( ) [ ( )] + ( ) [ ( )], [ ( )] [ ( )] = =, ( ) = ( ) = 0 ( ) = ( ) ( ) ( ) =, ( ), ( ) =, ( ), ( ). ln ( ) = ln ( ). + 1 ( ) = ( ) Ω[ (
More informationSECOND YEAR. Major Subject 3 Thesis (EE 300) 3 Thesis (EE 300) 3 TOTAL 3 TOTAL 6. MASTER OF ENGINEERING IN ELECTRICAL ENGINEERING (MEng EE) FIRST YEAR
MASTER OF SCIENCE IN ELECTRICAL ENGINEERING (MS EE) FIRST YEAR Elective 3 Elective 3 Elective 3 Seminar Course (EE 296) 1 TOTAL 12 TOTAL 10 SECOND YEAR Major Subject 3 Thesis (EE 300) 3 Thesis (EE 300)
More informationCONTINUED FRACTIONS AND FACTORING. Niels Lauritzen
CONTINUED FRACTIONS AND FACTORING Niels Lauritzen ii NIELS LAURITZEN DEPARTMENT OF MATHEMATICAL SCIENCES UNIVERSITY OF AARHUS, DENMARK EMAIL: niels@imf.au.dk URL: http://home.imf.au.dk/niels/ Contents
More informationN servers. Load-Balancing. A(t) speed s. clients. αn servers. (i) speed s. N servers speed αs. (ii)
ËÀÊ ÆÃ Ò Ï Ë ÖÚ Ö ÖÑ Å Ø Ó ÓÖ Ë Ð Ð È Ö ÓÖÑ Ò ÈÖ Ø ÓÒ Ò Å ÙÖ Ñ ÒØ ÃÓÒ Ø ÒØ ÒÓ È ÓÙÒ Ô ÖØÑ ÒØ Ó Ð ØÖ Ð Ò Ò Ö Ò Ò ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó ËÓÙØ ÖÒ Ð ÓÖÒ Ñ Ð Ô ÓÙÒ Ù º Ù Ô ÓÒ ¼¼½¹¾½ ¹ ¼ Ö ¼ Å Ð ÒØÓ Ú º ¼ ÄÓ
More informationA Study of Direct Sequence Spread Spectrum Technique for Data Compression Purpose
3 ÒÃÈÖ ÉÒà ¹Ô ä àãç «Õà Çé¹Êà» Êà»ç µãñá ྠèí ÒÃãªé Ò¹ Ò éò¹ ÒúպÍÑ éíáùå Óà Ãѵ¹ì ÍÁÃÃÑ ÉÒ 1 ÁËÒÇÔ ÂÒÅÑÂà â¹âåâõ¾ãð ÍÁà ÅéÒ ¹ºØÃÕ ºÒ Á Øè ÃØ ÃØ à ¾Ï 10140 º Ñ ÂèÍ Ò¹ÇÔ Ñ¹Õéä éí ÔºÒÂ Ö ÇÔ Õ ÒÃ˹Öè «Öè
More informationQuery in mediated schema. Query Reformulation. Query in the union of exported source schemas. Query Optimization. Distributed query execution plan
ÔØ Ö ½ ÄÇ Á ¹ Ë Ì ÀÆÁÉÍ Ë ÁÆ Ì ÁÆÌ Ê ÌÁÇÆ ÐÓÒ º Ä ÚÝ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ò Ò Ò Ö Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ï Ò ØÓÒ Ë ØØÐ Ï ½ ÐÓÒ ºÛ Ò ØÓÒº Ù ØÖ Ø Ã ÝÛÓÖ Ì Ø ÒØ Ö Ø ÓÒ ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ ÔÖÓÚ ÙÒ ÓÖÑ ØÓ ÑÙÐØ ÔÐ Ø ÖÓ Ò ÓÙ
More informationÌ Ö Ø ÅÝÈÓÐ È Ý Ç Ý Ý ÁÒ ØÝØÙØ ÞÝ Ö Ò ÏÝ ÓÙÖÒ ¾  ÒÙ Öݾ¼¼¾ ÍÒ Û Ö ÝØ ØÅ Ó ÃÓÔ ÖÒ ¹ÈÓÐ Ò Ø ÓÒ Ú ÒØÙÖÓÙ ÓÙÖÒ Ý Ó Ý Ý»Ó»ÒÓÙÒ ÔÐ Ý µ ÐÓÒ Ò Ú ÒØ ÙÐÓÖ ¹ÇÊÁ ÁÆÄ Ø ½ Ø ÒØ Ú Ä Ø Ò ÖÓÑ Ö Ç Ù Ì Æ ÏÇ ÇÊ Ø ÓÒ ÖÝÓ
More informationProceedings of the 5 th Annual Linux Showcase & Conference
USENIX Association Proceedings of the 5 th Annual Linux Showcase & Conference Oakland, California, USA November 5 10, 2001 THE ADVANCED COMPUTING SYSTEMS ASSOCIATION 2001 by The USENIX Association All
More informationRobust Principal Component Analysis for Computer Vision
Robust Principal Component Analysis for Computer Vision Fernando De la Torre Michael J. Black Ý Departament de Comunicacions i Teoria del Senyal, Escola d Enginyeria la Salle, Universitat Ramon LLull,
More informationNetworks of Collaboration in Oligopoly
TI 2000-092/1 Tinbergen Institute Discussion Paper Networks of Collaboration in Oligopoly Sanjeev Goyal Sumit Joshi Tinbergen Institute The Tinbergen Institute is the institute for economic research of
More informationHowHow to Choose a Good Stock Broker For 2008
Î Ð Ö Ö ÐÐ Ò ÍÒ Ú Ö Ø ÊÓÑ ÌÓÖ Î Ö Ø ÊÓÑ Á¹¼¼½ Ö ÐÐ Ò ÙÒ ÖÓÑ ¾º Ø ÝÒ Ñ ÄÓ Ð Ò Ò ÓÒ Ï ¹ ÖÚ Ö ËÝ Ø Ñ È Ð Ô Ëº Ù Á Š̺º Ï Ø ÓÒ Ê Ö ÒØ Ö ÓÖ ØÓÛÒ À Ø Æ ½¼ Ô ÝÙÙ º ѺÓÑ Å Ð ÓÐ ÒÒ ÍÒ Ú Ö Ø ÅÓ Ò Ê Ó Ñ Ð ÅÓ Ò
More informationLoad Balancing with Memory
Load Balancing with Memory Michael Mitzenmacher Harvard University michaelm@eecs.harvard.edu Balaji Prabhakar Stanford University balaji@stanford.edu Devavrat Shah Stanford University devavrat@cs.stanford.edu
More informationFebruary 3, 2015. Scott Cline City College of San Francisco 50 Phelan Avenue San Francisco, CA
February 3, 2015 Scott Cline City College of San Francisco 50 Phelan Avenue San Francisco, CA RE: Fungal Investigation City College of San Francisco Administration Building 31 Gough Street San Francisco,
More informationÑÔ Ö Ð Ø ÖÑ Ò ÒØ Ó ÑÔÐÓÝ Ê Ø Ò Ò Ø ÁÒÒÓÚ Ø ÓÒ Ì ÓÑ Û ÒØÖ ÓÖ ÙÖÓÔ Ò ÓÒÓÑ Ê Ö Ïµ ȺǺ ÓÜ ½¼ ½ ½ Å ÒÒ Ñ ÖÑ ÒÝ ¹Ñ Ð ÞÛ Þ Ûº ÆÓÚ Ñ Ö ¾¼¼¼ Á Û ÒØ ØÓ Ø Ò Å Ð Ö Ø À Ò ÓÖ ÑĐÙÒ Ò Ë Ò Ö ÓØØ Ð È Ø Ö Â ¹ Ó Ò Ù Å Ø
More informationË ÓÖعÖÙÒ Ö ØÙÖÒ ÖÓÙÒ Ø ÌÖ Ó ÓÖÔÓÖ Ø ÁÒ Ö ÓÒ Ø ÄÓÒ ÓÒ ËØÓ Ü Ò ËÝÐÚ Ò Ö Ö Ð Ò Ö ÓÖÝ ÂÓ Ò Å Ø Ø Ó Ò Á Ò ÌÓÒ º Ý Â ÒÙ ÖÝ ¾¼¼½ ØÖ Ø ÈÖ Ú ÓÙ ÛÓÖ Ü Ñ Ò Ø ÐÓÒ ¹ÖÙÒ ÔÖÓ Ø Ð ØÝ Ó ØÖ Ø Ñ Ñ Ò Ø ØÖ Ó ÓÑÔ ÒÝ Ö ØÓÖ
More informationA Load Balancing Mechanism with Verification
A Load Balancing Mechanism with Verification Daniel Grosu and Anthony T. Chronopoulos Department of Computer Science, University of Texas at San Antonio, 6900 N. Loop 1604 West, San Antonio, TX 78249 dgrosu,
More informationAdvanced Signal Processing and Digital Noise Reduction
Advanced Signal Processing and Digital Noise Reduction Saeed V. Vaseghi Queen's University of Belfast UK WILEY HTEUBNER A Partnership between John Wiley & Sons and B. G. Teubner Publishers Chichester New
More informationStability of the LMS Adaptive Filter by Means of a State Equation
Stability of the LMS Adaptive Filter by Means of a State Equation Vítor H. Nascimento and Ali H. Sayed Electrical Engineering Department University of California Los Angeles, CA 90095 Abstract This work
More informationInternet security protocols
Internet security protocols In this lecture: SSH Kerberos SSL/TLS SSH protocol is used to mutually authenticate the Client and the Server and to establish a secure channel between them. It consists of
More informationSubjective SNR measure for quality assessment of. speech coders \A cross language study
Subjective SNR measure for quality assessment of speech coders \A cross language study Mamoru Nakatsui and Hideki Noda Communications Research Laboratory, Ministry of Posts and Telecommunications, 4-2-1,
More information¾Á ÁÒØ Ö Þ ÓÒ Ï Ö ÓÙ Ò Å Ò Ò ÓÖ ÒØ Ø ÖÓ Ò ÈÖÓ Ö ÑÑ Ö Ö Ó Ò ÒÞ ØÓ Ð ÅÍÊËÌ Ö Þ Ó ¾¼¼¼µ Ò ÐÝ Ò ÓÑÔ Ö ÓÒ Ó Ñ Ø Ó Ò Ð ÓÖ Ø Ñ ÓÖ Ø Ñ Ò Ò Ì Þ Ò Ø Ö È ÓÐÓ ÓÚ Ñ ØØ Ø Á ÒÒ ËØ ÒÓ ÄÓ ÄÙ È ÐÓÔÓÐ Å ÖÓ È Ø ÐÐ Ð Ù Ó Ë
More informationEricsson T18s Voice Dialing Simulator
Ericsson T18s Voice Dialing Simulator Mauricio Aracena Kovacevic, Anna Dehlbom, Jakob Ekeberg, Guillaume Gariazzo, Eric Lästh and Vanessa Troncoso Dept. of Signals Sensors and Systems Royal Institute of
More informationÆ ÙÖ Ð Ö Ø ØÙÖ ÓÖ Ó ËÙÔÔÖ ÓÒ ÙÖ Ò ËÓÙÒ ËÓÙÖ ÄÓ Ð Þ Ø ÓÒ ÓÒ ËÔ Ò Æ ÙÖ Ð ÐÐ ÅÓ Ð ÖØ Ø ÓÒ ÞÙÖ ÖÐ Ò ÙÒ Ñ Ò Ö Ó ØÓÖ Ò Ò ÙÖ Öº¹ÁÒ ºµ Ò Ö ÙÐØØ Ö ÁÒ ÓÖÑ Ø ÙÒ ÙØÓÑ Ø ÖÙÒ Ö Ì Ò Ò ÍÒÚ Ö ØØ ÁÐÑ Ò Ù ÚÓÖ Ð Ø Ñ ½ºÇ ØÓ
More informationÙÒØ ÓÒ Ð ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò ÈÖÓ Ö Ñ ÌÖ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ Ò ÓÑÔ Ð Ö ÓÒ ØÖÙØ ÓÒ ÓÚ Ö Ä Ñ ÔÖ Ò Ð Ô Ô ÐÓ ÓÔ Ó ÙÖ Ø Ñ Ð Ñ Ø Ò ÅÙ ÙÑ À Ö¹ Ñ Ø ÙÑ Ö Ò ÙÖØ ½ Ôº º ÙÒØ ÓÒ Ð ÈÖÓ Ö ÑÑ Ò ÈÖÓ Ö Ñ ÌÖ Ò ÓÖÑ Ø ÓÒ Ò ÓÑÔ Ð Ö ÓÒ ØÖÙØ ÓÒ
More informationLoudspeaker Equalization with Post-Processing
EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2002:11, 1296 1300 c 2002 Hindawi Publishing Corporation Loudspeaker Equalization with Post-Processing Wee Ser Email: ewser@ntuedusg Peng Wang Email: ewangp@ntuedusg
More informationErgodic Capacity of Continuous-Time, Frequency-Selective Rayleigh Fading Channels with Correlated Scattering
Ergodic Capacity of Continuous-Time, Frequency-Selective Rayleigh Fading Channels with Correlated Scattering IEEE Information Theory Winter School 2009, Loen, Norway Christian Scheunert, Martin Mittelbach,
More informationA Comparison Between Strand Spaces and Multiset Rewriting For Security Protocol Analysis
A Comparison between Strand Spaces and Multiset Rewriting for Security Protocol Analysis I. Cervesato ½, N. Durgin ¾, P. Lincoln, J. Mitchell ¾, and A. Scedrov Advanced Engineering and Sciences Division,
More informationAn Experimental Study of the Performance of Histogram Equalization for Image Enhancement
International Journal of Computer Sciences and Engineering Open Access Research Paper Volume-4, Special Issue-2, April 216 E-ISSN: 2347-2693 An Experimental Study of the Performance of Histogram Equalization
More informationSparsity-promoting recovery from simultaneous data: a compressive sensing approach
SEG 2011 San Antonio Sparsity-promoting recovery from simultaneous data: a compressive sensing approach Haneet Wason*, Tim T. Y. Lin, and Felix J. Herrmann September 19, 2011 SLIM University of British
More informationAn introduction to OBJECTIVE ASSESSMENT OF IMAGE QUALITY. Harrison H. Barrett University of Arizona Tucson, AZ
An introduction to OBJECTIVE ASSESSMENT OF IMAGE QUALITY Harrison H. Barrett University of Arizona Tucson, AZ Outline! Approaches to image quality! Why not fidelity?! Basic premises of the task-based approach!
More informationÌÝÔ ¹ Ö Ø È ÖØ Ð Ú ÐÙ Ø ÓÒ ÇÐ Ú Ö ÒÚÝ ÊÁ Ë Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ö Ù Ù Ð ¼ ÆÝ ÅÙÒ Ã¹ ¼¼¼ Ö Ù ÒÑ Ö ¹Ñ Ð ÒÚÝ Ø Ô Ö º ÀÓÑ Ô ØØÔ»»ÛÛÛº Ö º» ÒÚÝ Ø Ô ØÖ Øº ÌÝÔ ¹ Ö Ø Ô ÖØ Ð Ú ÐÙ Ø ÓÒ Ù ÒÓÖÑ Ð Þ Ø
More informationMemory Efficient All-Solutions SAT Solver and its Application for Reachability Analysis
Memory Efficient All-Solutions SAT Solver and its Application for Reachability Analysis Orna Grumberg Assaf Schuster Avi Yadgar Computer Science Department, Technion, Haifa, Israel Abstract This work presents
More informationÈÊÇ Ê ËË ÁÆ ÌÇÅÁ ÇÊ ÅÁ ÊÇË ÇÈ À Ð Ø Ø ÓÒ Ö Ø ĐÙÖ ÜÔ Ö Ñ ÒØ ÐÔ Ý Ö Å Ø Ñ Ø ¹Æ ØÙÖÛ Ò ØÐ Ò ÙÐØĐ Ø Ö ÍÒ Ú Ö ØĐ Ø Ù ÙÖ ÚÓÖ Ð Ø ÚÓÒ Öº Ö Öº Ò Øº Ö ÒÞ Âº Ð Ù ÙÖ ÆÓÚ Ñ Ö ¾¼¼¼ ÒÓÛÐ Ñ ÒØ Ì Ò ØÓ Ö Ø Ò Ë Ú Ö Ò ÓÖ
More informationÓÒ ÙÖ Ø ÓÒ ËÔ Å Ò ÓÖ Ù Ñ ÒØ Ò ÀÙÑ Ò È Ö ÓÖÑ Ò Ò Ì Ð ÓÔ Ö Ø ÓÒ Ì Áº ÁÚ Ò Ú Ò Îº ÄÙÑ Ð Ý ÊÓ ÓØ Ä ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ï ÓÒ Ò¹Å ÓÒ Å ÓÒ Ï ÓÒ Ò ¼ ÍË ÓÖ ºÛ º Ù ØÖ Ø Ì Ô Ô Ö ÓÒ Ö Ò ÔÔÖÓ ØÓ ÓÔ Ö ØÓÖ¹ Ù Ö Ð Ø Ñ ÑÓØ ÓÒ
More informationØ Å Ò Ò Û Ø ËØÖÙØÙÖ ÔØ Ò Æ ÙÖ Ð Æ ØÛÓÖ Ý Ä ÔÖ Ý ÑÑ Ò Ð ÓÓÒ Ëº ÀÓÒ µ Ø Ù Ñ ØØ Ò ÙÐÐ ÐÑ ÒØ Ó Ø Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ ÓÖ Ø Ö Ó ÓØÓÖ Ó È ÐÓ ÓÔ Ý Ë ÓÓÐ Ó ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ò ËÓ ØÛ Ö Ò Ò Ö Ò ÅÓÒ ÍÒ Ú Ö ØÝ Å Ö ¾¼¼¼ ÌÓ ÑÑ ² Ì
More informationIPsec (enc) IPsec extensions Ethernet Driver. etherip_input() bridge_input()
ÌÖ Ò Ô Ö ÒØ Æ ØÛÓÖ Ë ÙÖ ØÝ ÈÓÐ Ý Ò ÓÖ Ñ ÒØ Ò ÐÓ º à ÖÓÑÝØ ØÖ ÙØ ËÝ Ø Ñ Ä ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó È ÒÒ ÝÐÚ Ò Ò ÐÓ ÓÔ Ò ºÓÖ Â ÓÒ Äº ÏÖ Ø Æ ØÛÓÖ Ë ÙÖ ØÝ Ì ÒÓÐÓ ÁÒº Æ ÌË µ ÓÒÓÔ Ò ºÓÖ ØÖ Ø ÓÖ ÓÒ ÙÖ Ø ÓÒ Ò Ò Ø ÔÖÓØ Ø ÒÓ
More informationBest Place to Find Information on Marriage
USENIX Association Proceedings of the 4th Annual Linux Showcase & Conference, Atlanta Atlanta, Georgia, USA October 10 14, 2000 THE ADVANCED COMPUTING SYSTEMS ASSOCIATION 2000 by The USENIX Association
More information1. Oblast rozvoj spolků a SU UK 1.1. Zvyšování kvalifikace Školení Zapojení do projektů Poradenství 1.2. Financování 1.2.1.
1. O b l a s t r o z v o j s p o l k a S U U K 1. 1. Z v y š o v á n í k v a l i f i k a c e Š k o l e n í o S t u d e n t s k á u n i e U n i v e r z i t y K a r l o v y ( d á l e j e n S U U K ) z í
More informationÌÆ ÄÁÁÄÁÌ ÇÊ ÆÎÁÊÇÆÅÆÌÄ ÁÆÌË ÏÀÌ ÇÍ Ë ÁË ÏÀÌ ÇÍ Ì ÑÑ ÀÙØÒ ÓÒ ÃÐ ÚÒ ³Ø ÎÐ ÔØÑÒØ Ó ÓÒÓÑ ÍÒÚ ØÝ Ó ÅÒ ÅÝ ¾¼¼¾ ØØ Ì Ù Ó ÛÓ ÓÙÐ ÐÐ Ó Ñ Ò ÓÑ ÒÚÓÒÑÒØÐ ÒØ Ó ÙÒÑÒØÐ ÑÔÓØÒ ØÓ ÔÓÐÝ Ñ º ÏÒ Ñ ÒÙÔØ Ý Ò ÒÚÓÒÑÒØÐ ÒØ ÙÒØ
More informationFrom Sparse Approximation to Forecast of Intraday Load Curves
From Sparse Approximation to Forecast of Intraday Load Curves Mathilde Mougeot Joint work with D. Picard, K. Tribouley (P7)& V. Lefieux, L. Teyssier-Maillard (RTE) 1/43 Electrical Consumption Time series
More informationDetermining optimal window size for texture feature extraction methods
IX Spanish Symposium on Pattern Recognition and Image Analysis, Castellon, Spain, May 2001, vol.2, 237-242, ISBN: 84-8021-351-5. Determining optimal window size for texture feature extraction methods Domènec
More informationÐ ØÖÓÒ ÆÓØ Ò Ì ÓÖ Ø Ð ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò ÆÓº ¾ ¾¼¼½µ ÍÊÄ ØØÔ»»ÛÛÛº Ð Ú ÖºÒлÐÓ Ø» ÒØ»ÚÓÐÙÑ º ØÑÐ ½ Ô ÓÐÐ Ø Ò Ò Ò ÐÝÞ Ò Ø ÖÓÑ ØÖ ÙØ ÓÒØÖÓÐ ÈÖÓ Ö Ñ Ú ÃÓÖØ Ò ÑÔ Ò ÌÓ Å Ð Ñ Å ØÖ ÁÒº»ÌÊ Ä ½¼½¾ À ÖÙÐ ÀÓÙ ØÓÒ Ì ÍË ¼
More informationWinter Blues: A SAD Stock Market Cycle. Mark Kamstra, Lisa Kramer, and Maurice Levi. Working Paper 2002-13 July 2002. Working Paper Series
Winter Blues: A SAD Stock Market Cycle Mark Kamstra, Lisa Kramer, and Maurice Levi Working Paper 2002-13 July 2002 Working Paper Series Federal Reserve Bank of Atlanta Working Paper 2002-13 July 2002 Winter
More informationALARM DETECTION METHODS FOR PHYSIOLOGICAL VARIABLES
ALARM DETECTION METHODS FOR PHYSIOLOGICAL VARIABLES Sandra Ramos, Isabel Silva ½, M. Eduarda Silva, Teresa Mendonça Departamento de Matemática Aplicada, Faculdade de Ciências - Universidade do Porto, Rua
More informationSPECTRAL FACTORIZATION
3 SPECTRAL FACTORIZATION As we will see, there is an infinite number of time functions with any given spectrum. Spectral factorization is a method of finding the one time function which is also minimum
More informationKristine L. Bell and Harry L. Van Trees. Center of Excellence in C 3 I George Mason University Fairfax, VA 22030-4444, USA kbell@gmu.edu, hlv@gmu.
POSERIOR CRAMÉR-RAO BOUND FOR RACKING ARGE BEARING Kristine L. Bell and Harry L. Van rees Center of Excellence in C 3 I George Mason University Fairfax, VA 22030-4444, USA bell@gmu.edu, hlv@gmu.edu ABSRAC
More informationÆ Û È Ö Ñ ÓÖ Ù Ó ÓÒ Ö Ò Ò ÓÒ ÎÓ ÓÚ Ö ÁÈ ÎÓÁȵ Ì ËÙ Ñ ØØ ÓÖ Ø Ö Ó ÓØÓÖ Ó È ÐÓ ÓÔ Ý Ò Ø ÙÐØÝ Ó Ò Ò Ö Ò Ý Êº Î Ò Ø ÈÖ ÒØÖ ÓÖ Ð ØÖÓÒ Ò Ò Ì ÒÓÐÓ Ý ÁÒ Ò ÁÒ Ø ØÙØ Ó Ë Ò Ò ÐÓÖ ß ¼ ¼½¾ ÁÒ ÂÙÐÝ ¾¼¼ ÓÒ ÓÒ Á ÒÓÛ Ø
More informationA Framework for the Analysis of Adaptive Voice over IP
A Framework for the Analysis of Adaptive Voice over IP C. Casetti, J.C. De Martin, M. Meo Subject area: Multimedia Communications. Abstract In this paper, we present a framework for the analysis of a set
More informationMagnetic Field Modeling of Halbach Permanent Magnet Array
Magnetic Field Modeling of Halbach Permanent Magnet Array Shengguo Zhang *1, Kai Wang 1, Xiaoping Dang 2 School of Electrical Engineering, Northwest University for Nationalities, Lanzhou, China School
More informationAn Introduction to the Kalman Filter
An Introduction to the Kalman Filter Greg Welch 1 and Gary Bishop 2 TR 95041 Department of Computer Science University of North Carolina at Chapel Hill Chapel Hill, NC 275993175 Updated: Monday, July 24,
More informationProbing Dark Energy with Baryon Acoustic Oscillations from Future Large Galaxy Redshift Surveys
Probing Dark Energy with Baryon Acoustic Oscillations from Future Large Galaxy Redshift Surveys Hee-Jong Seo (Steward Observatory) Daniel J. Eisenstein (Steward Observatory) Martin White, Edwin Sirko,
More informationFuzzy Measures and integrals for evaluating strategies
Fuzzy Measures and integrals for evaluating strategies Yasuo Narukawa Toho Gakuen, 3-1-10 Naka, Kunitachi, Tokyo, 186-0004 Japan E-mail: narukawa@d4.dion.ne.jp Vicenç Torra IIIA-CSIC, Campus UAB s/n 08193
More informationCombating Anti-forensics of Jpeg Compression
IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol. 9, Issue 6, No 3, November 212 ISSN (Online): 1694-814 www.ijcsi.org 454 Combating Anti-forensics of Jpeg Compression Zhenxing Qian 1, Xinpeng
More informationThe Applied and Computational Mathematics (ACM) Program at The Johns Hopkins University (JHU) is
The Applied and Computational Mathematics Program at The Johns Hopkins University James C. Spall The Applied and Computational Mathematics Program emphasizes mathematical and computational techniques of
More informationÌÖ Ò ÓÒ Ø Ò Ø ÓÐ Ï Ö Ö Ò ÑÔ Ö Ð Ò ÐÝ Í Ò Ö Ø Ý Æ Ø Ò Ð Ò Å ØØ Û ÙÑ Ô ÖØÑ ÒØ Ó ÈÓÐ Ø Ð Ë Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ð ÓÖÒ Ë Ò Ó Ä ÂÓÐÐ ¾¼ Ù º Ù ½ ÈÖ Ô Ö ÓÖ Ð Ú ÖÝ Ø Ø ÏÓÖ ÓÔ ÓÒ ÌÖ Ò ÓÒ Ø Ó Ø ¾¼¼¼ ÈÊ ÂÓ ÒØ ÏÓÖ ÓÔ ÓÔ
More informationProceedings of the FREENIX Track: 2001 USENIX Annual Technical Conference
USENIX Association Proceedings of the FREENIX Track: 2001 USENIX Annual Technical Conference Boston, Massachusetts, USA June 25 30, 2001 THE ADVANCED COMPUTING SYSTEMS ASSOCIATION 2001 by The USENIX Association
More informationEE 570: Location and Navigation
EE 570: Location and Navigation On-Line Bayesian Tracking Aly El-Osery 1 Stephen Bruder 2 1 Electrical Engineering Department, New Mexico Tech Socorro, New Mexico, USA 2 Electrical and Computer Engineering
More informationÈÖ ÔÖ ÒØ ¼ ¾¼¼¼µ ß ½ ¹ÓÑÑ Ö Ò Ø ÁÒ Ò ÁÒ ÙÖ Ò ÁÒ Ù ØÖÝ ÈÖÓ Ô Ø Ò ÙØÙÖ ÈÖ Ø Ú Ö ÙÔØ Ô ÖØÑ ÒØ Ó Ð ØÖ Ð Ò ÓÑÔÙØ Ö Ò Ò Ö Ò ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ð ÓÖÒ Ë ÒØ Ö Ö ½¼ ÍË º ¹Å Ð Ô ÐÔ º ºÙ º Ù Ü ½ ¼ µ ¾ ¾º à ØÙÖ Ë Ò ÙÔØ Å
More informationAutomatic Detection of Emergency Vehicles for Hearing Impaired Drivers
Automatic Detection of Emergency Vehicles for Hearing Impaired Drivers Sung-won ark and Jose Trevino Texas A&M University-Kingsville, EE/CS Department, MSC 92, Kingsville, TX 78363 TEL (36) 593-2638, FAX
More informationG d y n i a U s ł u g a r e j e s t r a c j i i p o m i a r u c z a s u u c z e s t n i k ó w i m p r e z s p o r t o w y c h G d y s k i e g o O r o d k a S p o r t u i R e k r e a c j i w r o k u 2 0
More informationCourse overview Processamento de sinais 2009/10 LEA
Course overview Processamento de sinais 2009/10 LEA João Pedro Gomes jpg@isr.ist.utl.pt Instituto Superior Técnico Processamento de sinais MEAer (IST) Course overview 1 / 19 Course overview Motivation:
More informationDynamic Modeling, Predictive Control and Performance Monitoring
Biao Huang, Ramesh Kadali Dynamic Modeling, Predictive Control and Performance Monitoring A Data-driven Subspace Approach 4y Spri nnger g< Contents Notation XIX 1 Introduction 1 1.1 An Overview of This
More informationView Maintenance In WebDPs
View Maintenance in Web Data Platforms Hans-Arno Jacobsen, Patrick Lee, Ramana Yerneni University of Toronto, Canada Yahoo!, Inc., U.S.A Abstract Modern Web Data Platforms (WDPs) handle large amount of
More informationË ÓÖØ Ì ÖÑ Ú ÓÙÖ Ó È Ò Å ÙÖ Ñ ÒØ Ø Ù Ñ ØØ Ò Ô ÖØ Ð ÙÐ ÐÑ ÒØ Ó Ø Ö ÕÙ Ö Ñ ÒØ ÓÖ Ø Ö Ó Å Ø Ö Ó Ë Ò Ò ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ø Ø ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ï ØÓ Ý ÁÆ Æ ÍÒ Ú Ö ØÝ Ó Ï ØÓ ÂÙÐÝ ½ ØÖ Ø ÁÒ Ø ØÙ Ý Á ÅÈ ÁÒØ ÖÒ Ø ÓÒØÖÓÐ Å
More informationForeign Network. Correspondent. Host. Internet. Mobile. Host. Home Network. Agent
ÌÓ ÔÔ Ö Ò Å» ÐØÞ Ö ÂÓÙÖÒ Ð ÓÒ ËÔ Ð ÌÓÔ Ò ÅÓ Ð Æ ØÛÓÖ Ò ÔÔÐ Ø ÓÒ ÅÇÆ Ìµ Ö Ø ÕÙ ÖØ Ö ¾¼¼½µ Ð Ü Ð Æ ØÛÓÖ ËÙÔÔÓÖØ ÓÖ ÅÓ Ð ÀÓ Ø Ò Ù Ó Ð Ù Ø ÐÐÙ Å ÖÝ Ö ÓÑÔÙØ Ö Ë Ò Ô ÖØÑ ÒØ ËØ Ò ÓÖ ÍÒ Ú Ö ØÝ ËØ Ò ÓÖ ¼ ÁÆÊÁ Ê
More informationDynamic Neural Networks for Actuator Fault Diagnosis: Application to the DAMADICS Benchmark Problem
Dynamic Neural Networks for Actuator Fault Diagnosis: Application to the DAMADICS Benchmark Problem Krzysztof PATAN and Thomas PARISINI University of Zielona Góra Poland e-mail: k.patan@issi.uz.zgora.pl
More informationPerformance Evaluation and Analysis of Direction of Arrival Estimation Using MUSIC, TLS ESPRIT and Pro ESPRIT Algorithms
ISSN (Print) : 232 3765 (n ISO 3297: 27 Certified Organization) Vol. 4, Issue 6, June 215 Performance Evaluation and nalysis of Direction of rrival Estimation Using MUSIC, TLS ESPRIT and Pro ESPRIT lgorithms
More informationVU Amsterdam. 6 Mbit/s ATM. UvA Amsterdam
Ì ØÖ ÙØ Ë Á ËÙÔ ÖÓÑÔÙØ Ö ÈÖÓ Ø À ÒÖ Ð Ê ÓÙÐ Ó Ò ÊÙØ Ö ÀÓ Ñ Ò Ö Ð Â Ó Ì ÐÓ Ã ÐÑ ÒÒ Â ÓÒ Å Ò ÊÓ Ú Ò Æ ÙÛÔÓÓÖØ ÂÓ Ò ÊÓÑ Ò ÄÙ Ê Ò Ñ ÓØ Ì Ñ ÊĐÙ Ð ÊÓÒ Ð Î Ð Ñ Ã Î Ö ØÓ Ô Ð Ò Ó ÖÓ ÐÐ ÒØ Ò Á ÓÖ ÃÙÞ Ù ÐÐ ÙÑ È ÖÖ
More informationBi-directional Signalling Strategies for Dynamic TDD Networks
12 October, 2015 Bi-directional Signalling Strategies for Dynamic TDD Networks 1 Bi-directional Signalling Strategies for Dynamic TDD Networks Antti Tölli Praneeth Jayasinghe, Jarkko Kaleva University
More informationCoursework for MS leading to PhD in Electrical Engineering. 1 Courses for Digital Systems and Signal Processing
work for MS leading to PhD in Electrical Engineering 1 s for Digital Systems and Signal Processing EE 801 Analysis of Stochastic Systems EE 802 Advanced Digital Signal Processing EE 80 Advanced Digital
More informationSANT GADGE BABA AMRAVATI UNIVERSITY
SANT GADGE BABA AMRAVATI UNIVERSITY Rule No.6 of 2010 Rules for Conducting Online Ph.D. Aptitude Test (PAT) for Degree of Doctor of Philosophy WHEREAS, it is expedient to frame the rules in respect of
More informationÄ Ò Ö Ò ÒØ ÖÓÔØ Ñ Þ Ø ÓÒÛ Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ ÅÎ ½»ÅÅ ½ Å Ò ÑÙÑÓ Ø ÓÛÑÓ Ð Ò Ð ÓÖ Ø Ñ Ä ØÙÖ ½¼ ÒÒ¹ Ö Ø ËØÖ Ñ Ö ¾¼½ ¼ ¼¾ Ä ØÙÖ Ä Ò Ö Ò ÒØ ÖÓÔØ Ñ Þ Ø ÓÒÛ Ø ÔÔÐ Ø ÓÒ Å Ü ÑÙÑ ÓÛÑÓ Ð ÓÒ Ö ØÖ Ø Ø Ò Ò ØÛÓÖ Û Ø Ô Ô Ð Ò
More informationUniversitat Autònoma de Barcelona Ö ÏÓÖ Ø Ø ÓÒ Ò ÝÒ Ñ ÅÓ Ð ØÓ Ø Ò ÓÖÓÒ ÖÝ ÌÖ Ò ÐÝ ÖØ Ø ÓÒ Ù Ñ ØØ Ý Ê Ö Ó ÌÓÐ Ó ÅÓÖ Ð Ø ÍÒ Ú Ö Ø Ø ÙØ ÓÒÓÑ Ö ÐÓÒ ØÓ ÙÐ Ð Ø Ö Ó ÓØÓÖ Ò ÁÒ ÓÖÑ Ø º ÐÐ Ø ÖÖ ÂÙÒ ½ ¾¼¼½ Ö ØÓÖ
More informationSATELLITE IMAGES IN ENVIRONMENTAL DATA PROCESSING
SATELLITE IMAGES IN ENVIRONMENTAL DATA PROCESSING Magdaléna Kolínová Aleš Procházka Martin Slavík Prague Institute of Chemical Technology Department of Computing and Control Engineering Technická 95, 66
More informationSolutions to Exam in Speech Signal Processing EN2300
Solutions to Exam in Speech Signal Processing EN23 Date: Thursday, Dec 2, 8: 3: Place: Allowed: Grades: Language: Solutions: Q34, Q36 Beta Math Handbook (or corresponding), calculator with empty memory.
More informationELECTRICAL ENGINEERING
EE ELECTRICAL ENGINEERING See beginning of Section H for abbreviations, course numbers and coding. The * denotes labs which are held on alternate weeks. A minimum grade of C is required for all prerequisite
More informationEfficient Recovery of Secrets
Efficient Recovery of Secrets Marcel Fernandez Miguel Soriano, IEEE Senior Member Department of Telematics Engineering. Universitat Politècnica de Catalunya. C/ Jordi Girona 1 i 3. Campus Nord, Mod C3,
More informationApplication-Aware Data Collection in Wireless Sensor Networks
This image cannot currently be displayed. Application-Aware Data Collection in Wireless Sensor Networks Fang Xiaolin, Gao Hong, Li Jianzhong Harbin Institute of Technology Li Yingshu Georgia State University
More informationProgram Proposal for a Minor
S15-1 Program Proposal for a Minor 1. Name of the proposed minor. Cyber Security 2. Name of the department(s) involved. Electrical and Computer Engineering 3. Name of contact person(s). Julie Rursch (jrursch@iastate.edu),
More informationKeywords: Image complexity, PSNR, Levenberg-Marquardt, Multi-layer neural network.
Global Journal of Computer Science and Technology Volume 11 Issue 3 Version 1.0 Type: Double Blind Peer Reviewed International Research Journal Publisher: Global Journals Inc. (USA) Online ISSN: 0975-4172
More information67 Detection: Determining the Number of Sources
Williams, D.B. Detection: Determining the Number of Sources Digital Signal Processing Handbook Ed. Vijay K. Madisetti and Douglas B. Williams Boca Raton: CRC Press LLC, 999 c 999byCRCPressLLC 67 Detection:
More information