Экспоненциальное преобразование

Cтраница 1

Экспоненциальное преобразование оказывается полезным при вычислении моментов случайной переменной. [1]

Экспоненциальное преобразование переменной с экспоненциальным распределением вычисляется просто. [2]

Экспоненциальное преобразование превращает импульсную характеристику h ( t в передаточную функцию H ( s), а зная Н, можно найти путем простого умножения выходной сигнал, созданный комплексным экспоненциальным входным сигналом. Иногда ( и так действительно бывает во многих существенных задачах) функцию V2 ( s) можно найти в таблице известных изображений либо непосредственно, либо после некоторой предварительной операции, например с помощью разложения на простые дроби. [3]

Экспоненциальное преобразование сигнала осуществляют по схеме ( рие. [4]

Отметим, что экспоненциальное преобразование (2.3) применяют при исследовании частотных характеристик. [5]

Таким образом, экспоненциальное преобразование суммы двух независимых переменных равно произведению их экспоненциальных преобразований. [6]

Другим важным свойством экспоненциального преобразования является то, что оно значительно упрощает вычисления со свертками. [7]

Выражение (1.111) называется экспоненциальным преобразованием Радона. [8]

Соотношение ( 232) представляет обратное экспоненциальное преобразование. [9]

Таким образом, метод фурье-синтеза после соответствующей модификации позволяет обратить экспоненциальное преобразование Радона. Решается эта проблема с помощью аналитического продолжения. [10]

Большинство написанных выше соотношений вытекает непосредственно из формул прямого и обратного экспоненциальных преобразований. [11]

Проекционное изображение с помощью многоканального ( а и одно. [12]

Как уже отмечалось, при использовании методов обращения преобразования Радона или экспоненциального преобразования Радона предполагается возможность наблюдения ( зондирования) объекта во всех направлениях. Эта группа методов относится к так называемой поперечной томографии. Если это предположение не выполняется, то в поперечной томографии возникает фундаментальная, не решенная до конца проблема реконструкции объекта по неполным проекционным данным. В то же время существует другой подход ( так называемая продольная томография), в котором изначально не предполагается движение системы измерений вокруг объекта. Если же какое-то движение и происходит, то при этом система измерений все время находится с одной стороны от объекта. [13]

Очевидно также, что можно построить аналогичный алгоритм, например для экспоненциального преобразования Радона. [14]

Таким образом, экспоненциальное преобразование суммы двух независимых переменных равно произведению их экспоненциальных преобразований. [15]

Страницы: 1 2