MeRSZ online
okoskönyvtár
Több száz tankönyv egy helyen.
Online. Bárhol. Bármikor.
Mérés- és adattudomány
Válogatott fejezetek
Az adatvesztés jellemzése
Az adatvesztés kezeléséhez szükség van egy segédváltozóra, amely az adat érvényességét jelzi. Az adatvesztés forrása általában valamilyen fizikai probléma (kommunikációs zavar, szinkronizáció hiánya stb.), ezért ez az információ általában hozzáférhető. A segédváltozó az ún. adat-elérhetőségi indikátorfüggvény (lásd pl. [2.66]):
Tartalomjegyzék
- Mérés- és adattudomány Válogatott fejezetek
- Impresszum
- Bevezetés
- 1. fejezet. A modell alapú jelfeldolgozás rekurzív struktúrái és algoritmusai (Péceli Gábor)
- 1.1. Bevezetés
- 1.2. A mérési eljárások jellegzetességei
- 1.2.1. Megfigyelés zajmentes rendszer- és megfigyelési modell esetén
- 1.2.2. Megfigyelés zajhatással terhelt rendszer- és megfigyelési modell esetén
- 1.2.3. Mérési eljárások megfigyelési modellekre alapozva
- 1.2.4. Megfigyelési modellekre alapozott mérési eljárások rekurzív kiértékelése
- 1.2.5. Rekurzív becslések egyetlen ismeretlen mennyiség esetén
- 1.2.6. Gyakran alkalmazott lineáris megfigyelési modellek
- 1.2.7. Nemlineáris megfigyelési modellek kiértékelése
- 1.2.8. Csúszóablakos mérési eljárások
- 1.2.9. Összefoglalás: Rekurzív algoritmusok
- 1.2.1. Megfigyelés zajmentes rendszer- és megfigyelési modell esetén
- 1.3. Modell alapú jelreprezentáció és rekurzív algoritmusai
- 1.3.1. Jelek ábrázolása jelterekben
- 1.3.2. Megfigyelők jelparaméterek meghatározására
- 1.3.3. Rezonátoros struktúrák származtatása
- 1.3.4. A rezonátor alapú megfigyelő, mint univerzális jelfeldolgozó eszköz
- 1.3.5. Jelszintézis rezonátoros struktúra felhasználásával
- 1.3.6. Összefoglalás: Megfigyelő alapú jelanalízis és -szintézis
- 1.3.1. Jelek ábrázolása jelterekben
- 1.4. Strukturális tulajdonságok, implementációs vonatkozások
- 1.5. Összefoglalás
- Irodalomjegyzék
- 1.1. Bevezetés
- 2. fejezet. Adaptív spektrumbecslés és aktív zajcsökkentés (Sujbert László)
- 3. fejezet. Méréstechnikai feladatok inverz problémái és algoritmusai (Dabóczi Tamás)
- 3.1. Bevezetés
- 3.2. A megfigyelési jelút torzításai és lehetséges kompenzálási formái
- 3.3. Lineáris rendszerek véges sávszélességének kiterjesztése
- 3.4. Nemlinearitások kompenzálása
- 3.5. Szenzorfúzió
- 3.6. Közvetve mérhető mennyiségek becslése
- 3.7. Alkalmazási területek, MIT tanszéken elért eredmények
- 3.8. Összefoglalás
- Irodalomjegyzék
- 3.1. Bevezetés
- 4. fejezet. Frekvenciatartománybeli rendszer-identifikáció multiszinuszos gerjesztéssel (Dobrowiecki Tadeusz)
- 4.1. Bevezető
- 4.2. Lineáris rendszerekről, periodikus gerjesztésekről és a frekvenciatartományról
- 4.2.1. Lineáris rendszer és a leíró függvényei
- 4.2.2. A mérés, a jelek és a zajok
- 4.2.3. A mérési adatok
- 4.2.4. A frekvenciaátviteli-karakterisztika és méréseken alapuló becslése
- 4.2.5. Frekvencia-karakterisztika mérése periodikus jelekkel
- 4.2.6. Frekvencia-karakterisztika mérése véletlen jelekkel
- 4.2.7. Frekvenciamátrix becslése MIMO rendszereknél
- 4.2.8. Frekvencia-karakterisztika mérése zárt hurokban
- 4.2.9. Frekvencia-, vagy időtartomány? Periodikus, vagy véletlen gerjesztések?
- 4.2.1. Lineáris rendszer és a leíró függvényei
- 4.3. Nemparametrikus identifikáció a frekvenciatartományban nemlineáris rendszertulajdonságok esetén
- Irodalomjegyzék
- Függelékek
- 4.1. Bevezető
- 5. fejezet. Módszerek mért szinuszjel feldolgozására és analóg-digitális átalakítók jellemzéséhez történő felhasználására (Pálfi Vilmos, Renczes Balázs, Virosztek Tamás)
Kiadó: Akadémiai Kiadó
Online megjelenés éve: 2020
ISBN: 978 963 454 379 4
Hivatkozás: https://mersz.hu/meres-es-adattudomany//
BibTeXEndNoteMendeleyZotero
gomb segítségével választhatsz, hogy fejezetről fejezetre lapozva vagy inkább folyamatosan görgetve olvasnád-e a könyvet.
