Turbo Equalization. André Fonseca dos Santos Dayan Adionel Guimarães. The discrete model of the channel with ISI.
|
|
- Γολγοθά Δουμπιώτης
- 6 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Turbo qualizatio Adré Foseca dos Satos aya Adioel Guimarães Outlie The discrete model of the chael with ISI. The turbo priciple applied to iterative equalizatio ad decodig: Turbo qualizatio. The BCJR algorithm applied to equalizatio ad covolutioal decodig. xample of Turbo qualizatio. Results ad discussio. Turbo qualizatio usig the Iterferece Caceler (IC.
2 Itroductio Turbo codes were iveted by Berrou, Glavieux ad Thitimajshima i 99 [Ber9]. Turbo qualizatio was proposed first by ouillard, Jezequel, Berrou, Picart, idier, ad Glavieux i 995. A simplified Turbo qualizer was proposed by Glavieux, aot, ad abat i 997. Trasmissio System b covolutioal ecoder c iterleavig c e( t BPSK e r( t ( t MP chael 4
3 Multipath Chael (MP δ( t τ δ( t δ( t τ 5 Multipath (MP chael c T T g g g N w r g taps of the chael w aditive oise 6
4 Covetioal system qualizatio ad decodig separately. qualizatio: Filterig (MS, F MS (Viterbi Algorithm r equalizer c deiterleavig c covolutioal decoder b 7 Turbo qualizatio r equalizer c deiterleavig c covolutioal decoder b cooperatio 8 4
5 MP chael as a Marov chai c T T g g g N s s iput + w r s s iput - s s s s ( time 9 Trasmissio model with MP chael chael/ier ecoder b covolutioal ecoder/outer ecoder c iterleavig c T T g g g N w v r 5
6 SISO device iput SISO output P og-ielihood Ratio (R l P ( x+ x A hard decisio ca be doe based o the sigal of the R The reliability of the decisio is related to by the magitude of the R. Maximum A Posteriori (MAP qualizer r ( c MAP equalizer a c ( c P c l P c ( + r r ( c P c l P c p l p ( + r ( r ( r c + ( r c e a, usig Bayes' Rule : P c + l P c ( + ( ( c ( c A Priori Iformatio xtrisic Iformatio e ( c + ( c a 6
7 MAP ecoder Z ( c [ P( c r P( c r... P( c ] P l P p l p N r ( c + ( c ( c + ( c, usig Bayes Rule : P + l P ( c + ( c Z MAP decoder e ( c + ( c a ( c ( b Also, the MAP decoder computes a estimate data as the most liely bit give Z. bˆ of the trasmitted Turbo qualizatio (Tuqu Π c a ( c ( c equalizer r Π ( c decoder b^ 4 7
8 Turbo qualizatio (Tuqu ( ext c Π r a c equalizer c ext c ext c ( ( Π ( ( c decoder b^ ( c ( c ( c a + ext ( c ( c ( c a + ext r module r module r module ^B 5 Questios??? 6 8
9 MAP algorithm (BCJR ( b P l P ( b + r b r s s s s iput + iput - usig Bayes' rule : ( b p l p ( b +, r ( b, r P ( a, b P( a b, ( b P( b l b + b p p ( S, S, r ( S, S, r time 7 MAP algorithm s s s s' s s+ s + s r j < r r j > ( s', s, r p( s', s, r, r, r p j< j> 8 9
10 MAP algorithm Usig Baye's rule : Usig the assumptio that the chael received P p ( s', s, R p( s', s, r, r, r p sequece P P r j> ( a, b P( a b P( b ( s', s, r p( r { s', s, r, r } p( s', s, r, r j> will oly j< ( s', s, R ( s ( s', s ( ' deped o the preset state s: j> j< is memorryless, the future ( s', s, r p( rj> s p( s', s, rj<, r p( rj> s p( { r, s} { s', rj< } p( s', rj< p( r s p( { r, s} s' p( s', r j> j< s j< 9 MAP algorithm s s s s' s s+ s + s r j < r r j > ( s' ( s' s ( s, p( S s', r s ' j< ( s p( r > S s j ( s', s p( { r, S s} S s'
11 Forward recursive computatio of ( s p( S s r, j< + s s s s' s s ( s p( s, rj<, r p( s', s, rj<, r ( s p( s', s, rj<, r p( { s, r} { s', rj< } p( s', rj< all s' all s' ( s p( { s, r} s' p( s', rj< all s' ' all s Usig Bayes' rule ad the assumptio that the chael is memoryless: ' ( s ( ' s, s ( s ' all s r j < Baye's rule : r ( a, b P( a b P( b P Forward recursive computatio of s s (, ( ( (, r (. (, (. (, +
12 Bacward recursive computatio of ( s p( r S ' ' j> s ' s' ( s p( rj> s' p( { rj>, s} s' all s p( { rj>, r, s} s' all s p( rj> { s, s', r} p { r, s} all s p( rj> {} s p( { r, s} s' all s s ( s' ( s ( s' s, all s r ( s' s s+ s + P P s Baye's rule : r j > ( a, b P( a b P( b ({ a, b} c P( a ( b, c P( b c Bacward recursive computatio of s ( + (, s + + ( + (, + ( r + (. (, (. (,
13 MAP algorithm ( s, s'. ( s', ( s' ( s', s ( s s. all s' all s ( ( s s (, ( (, (, ( + + (, s + + ( + ( r r + ( (. (, + (. (, ( (. (, + (. (, MAP algorithm s iput + ( b P l P ( b+ r b r s s s iput - time ( b l b + b p p ( S, S, r ( S, S, r l b + b ' ' ( s ( s, s ( s ' ' ( s ( s, s ( s 6
14 Questios??? 7 MAP qualizer ( c P c l P c ( + r r r ( c MAP equalizer a c ' ( s s p { r, S s} ( S s', Usig Baye's rule : Baye's rule : P P ( a, b P( a b. P( b ({ a, b} c P( a ( b, c. P( b c ' ( s, s p r { s, s' }. P( s s' is govered by the output symbol is govered by the iput symbol 8 4
15 MAP qualizer c ' ( s, s p r { s, s' } p,47,47,85. P( s s' s s s s. ( s ', s p( r v. P( c r v exp( r v σ σ w T T v r g,47 ; g,85; g, iput + iput s s s s v MAP qualizer ( s', s P( c exp( ( r v σ iformatio ext c σ obtaied from the extrisic of the decoder : ext ( c P ( c + ext c l ext( c P( c + exp ( ext( c + P( c + exp( ( c P c ext ( c P c exp + exp ( c. ext( c ( ( c ext P c l P c l P c ( + ( P( c ( + + exp ( ( c ext c {,} 5
16 MAP qualizer exp + exp ( c. ( c ( ( c ext ( s', s exp ( r v σ c {,} ext σ (c versus P (c+ (c versus P(c (c - (c P(c P (c- MAP qualizer implemetatio [Koetter] s s s s iput + iput -.85 s s s s A ( +, A( { P} { B} i, j, i, j, ( s, s, i j compoetwise product of A ad P 6
17 MAP qualizer implemetatio Iput : Matrices P, A ( +, A( -, B ( +, B (-, f e b. Iitializatio: the first colum of vector f ad the last of vector b are iitialized as for every lies. Recursively f b P P T f b + compute of f ad b :,,, N, N-,, Output : for,...,n T f B ( + c r l f T B b + ( b + ( c r l c+ c ' ' ( s ( s, s ( s ' ' ( s ( s, s ( s MAP ecoder Z ( c P l MAP decoder ( c+ Z ( c Z ( c ( b e + P ( c ( c a P ( c r exp + exp ( c. ext ( c ( c ext c {,} Z [ P( c r P( c r... P( c r ] T N 4 7
18 MAP ecoder c b T T s s / / / / / c ' ( s, s p { r, S s} Usig Baye's rule : ( S s' ' ( s, s p r { s, s' } P( s s' s s / / / is govered by the output symbol ( s s P( b P( c c r P( c c r i, j, i, j, i, j is govered by the iput symbol there is o a priori iformatio of the iformatio bits 5 MAP ecoder implemetatio [Koetter] A b (, A ( b s s / / / / / A (, A ( c c s s / / / A (, A ( c c 6 8
19 9 7 MAP ecoder implemetatio T T T b B f b B f r b P b f P f e b f B B A A P c,...,n,, N- N l for : Output,,,,.,,,,, Matrices : Iput ad, for c c b Iitializatio: the first colum of vector f ad the last of vector b are iitialized as for every lies. : ad compute of y Recursivel b f + ' ' ' ',, l c c s s s s s s s s c r 8 MAP implemetatio For a practical implemetatio, the vectors forward ad bacward eed to be ormalized to avoid uderflow. The MAP algorithm ca be implemeted i the log domai (og-map-algorithm for computatioal simplicity.
20 Questios??? 9 Tuqu example b covolutioal ecoder c iterleavig c MP chael e(t 4X4 c c T T b T T,47,47,85 g g 5 7 c w v r 4
21 Tuqu example b covolutioal ecoder c iterleavig c BPSK e(t b c [ ] [ ] c [ ] 4 Tuqu example a c equalizer r c ext c ext c ( ext c ( ( Π Π ext ( c ( ( c decoder b^ p,, r module r module r module ^B r equalizer c deiterleavig c covolutioal decoder b p 4
22 Tuqu example (p r equalizer c deiterleavig c covolutioal decoder b r ( c MAP equalizer a c 4 Tuqu example (p s s s s c r, r, 5 r,.85 ( s', s P( c exp( ( r v σ.69 σ r 4,8 [ ] 44
23 Tuqu example (p ( (, (, (, (, ( ( (,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 45 Tuqu example (p ( (, (, (, (, ( ( (,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ( (. (, + (. (, ( (. (, + (. (, ( (. (, + (. (, ( (. (, + (..,955+,955.,97+,97 46
24 Tuqu example (p ( (, (, (, (, ( ( (,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ( (. (, + (. (,,955.,5+ ( (. (, + (. (,,97.,595 +, ( (. (, + (. (,,97.,54+ ( (. (, + (.,97.,84+, 7,4,6 47 Tuqu example (p ( (, (, (, (, ( ( (,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ( (. (, + (. (, ( (. (, + (. (,,78 ( (. (, + (. (,,7 ( (. (, + (., 5,9 48 4
25 Tuqu example (p ( (, (, (, (, ( ( (,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ( 4(. 4(, + 4(. 4(, ( 4(. 4(, + 4(. 4(,,8 ( 4(. 4(, + 4(. 4(,,9 ( (. (, + (., , 49 Tuqu example (p (, (, (, (, 5 (,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 5 ( 5 ( 5 ( ( 5(. 4(, + 5(. 4(,,. 9 ( 5(. 4(, + 5(. 4(,,5. 9 ( 5(. 4(, + 5(. 4(,,4. 9 ( (. (, + (.,
26 Tuqu example (p (, (, (, (, 5 (,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 5 ( 5 ( 5 ( 9 ( 4(. (, + 4(. (,,. 9 ( 4(. (, + 4(. (,,. 9 ( 4(. (, + 4(. (,,. 9 ( (. (, + (., Tuqu example (p (, (, (, (, 5 (,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 5 ( 5 ( 5 ( ( (. (, + (. (,,4. ( (. (, + (. (,,. ( (. (, + (. (,,. ( (. (, + (.,. 5 6
27 Tuqu example (p (, (, (, (, 5 (,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 5 ( 5 ( 5 ( ( (. (, + (. (,,. ( (. (, + (. (,,. ( (. (, + (. (,,. ( (. (, + (.,. 5 Tuqu example (p (, (, (, (, 5 (,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 5 ( 5 ( 5 ( ( c r l c+ c p p ( S, S, r ( S, S, r l c+ c ' ' ( s ( s, s ( s ' ' ( s ( s, s ( s 54 7
28 Tuqu example (p ( ( ( (,, (,,,,, ( ( ( ( ( c r l c+ c p p ( S, S, r ( S, S, r 55 Tuqu example (p ( ( ( (,,, ( ( ( c + (,, r (. (,. ( + (. (,. ( p S S + (. (,. ( + (. (,. ( 56 8
29 Tuqu example (p ( (, ( ( (,, ( ( (, ( c (,, r (. (,. ( + (. (,. ( p S S + (. (,. ( + (. (,. ( 57 Tuqu example (p ( ( ( (,, (,,,,, ( ( ( ( (,, p S S r l c+,754 (,, p S S r c ( c r 58 9
30 Tuqu example (p r ( c MAP equalizer a c c [ ] [,754,874,774,79 ] c leads to wrog decisios 59 Tuqu example (p r equalizer c deiterleavig c covolutioal decoder b Z MAP decoder ( c ( b 6
31 Tuqu example (p Z P [ P( c r P( c r... P( c ] N r exp c. ext ( c r ( c r c {,} + exp ( c r ext Z MAP decoder ( c ( b [,754 4,454,999,5 ] c ( [,48,988,87,976 ] Z c ( [,85,7,7,84 ] Z c 6 Tuqu example (p s s / / / / / s s Z. Z. Z.Z Z Z. Z Z Z Z. s s / / / s s Z. Z Z Z. Z.Z Z [ P( c r P( c r... P( c ] N r ( s s P( b. P( c c r. P( c c r i, j, i, j, i, j there is o a priori iformatio of the iformatio bits 6
32 Tuqu example (p b b [ ] Hard decisios of the iformatio bits : ˆ b [ ] [ ] c Hard decisios of the coded bits : cˆ Z MAP decoder ( c [ ] 6 Tuqu example (p r a c equalizer c ext c ext c ( ( ext c ( Π Π ( ( c decoder b^ r ( c MAP equalizer a c ( s', s exp + exp ( c. ext( c ( ( c ext. exp σ ( ( r v σ 64
33 Tuqu example (p p c [ ] [,754,874,774,79 ] c p leads to wrog decisios [ ] c ( c [,967 4,777,979,88 ] errors corrected 65 Tuqu example (p Z P [ P( c r P( c r... P( c ] N r exp c. ext ( c r ( c r c {,} + exp ( c r ext Z MAP decoder ( c ( b [,985 4,859,99,95 ] c Z Z ( [,87,9864,8,98 ] c ( [,77,6,789,97 ] c 66
34 Tuqu example (p b ˆ [ ] Hard decisios of the iformatio bits : b [ ] [ ] c Hard decisios of the coded bits : cˆ Z MAP decoder ( c ( b [ ] 67 Tuqu example (p p Hard decisios of the iformatio bits : ˆ b p Hard decisios of the iformatio bits : ˆ b [ ] Hard decisios of the coded bits : cˆ [ ] Hard decisios of the coded bits : cˆ [ ] [ ] 68 4
35 Questios??? 69 volutio of the R s 7 5
36 Results - - iteratio iteratio iteratio iteratio 4 iteratio 5 coded AWGN chael without IS I qualizatio ad decodig without priors B R Chael without ISI b/no Tuqu usig MAP The MAP algorithm applied i turbo equalizatio is adequate to low spectral efficiecy modulatios ad chaels exhibitig a low delay spread. I 997, Glavieux proposed a Iterferece Caceller i the Turbo qualizer for chaels with strog delay spread ad high order modulatios. 7 6
37 Turbo qualizatio with IC λ R F F ext c ( Π c ext c ( ext Π ext ( c ( decoder ( c b^ Matched filter ISI estimator r F c _ λ F 7 Turbo qualizatio with IC r F c _ λ F The iput of the filter F is : λ exp + exp { c} P( c +.+ P( c (. ( ( c ext( c + tah ( ( c + exp( ( c 74 7
38 Tuqu example λ R F F ext c ( Π c ext c ( ext Π ext ( c ( decoder ( c b^ p,, r module r module r module ^B r equalizer c deiterleavig c covolutioal decoder b p 75 Adaptive Turbo qualizatio r F c _ λ F For each stage, the equalizer is updated accordig to the mea - square - error (MS criterio [aot]: MS W + + W { λ } c µ. R + µ. R ( s cˆ ( s cˆ 76 8
39 Results [aot] 77 Tuq, other approaches Turbo equalizatio usig bloc codes Turbo equalizatio usig turbo codes Turbo equalizatio usig joit chael estimatio ad MAP equalizatio (BCJR. Turbo equalizatio applied i multi-user detectio of CMA systems. 78 9
40 Mai refereces C. ouillard, M. Jezequel, C. Berrou, A Picart, P. idier, ad A Glavieux. Iterative Correctio of Itersymbol Iterferece: Turbo qualizatio. uropea Tras. O Telecomm., vol. 6, pp. 57 5, Sep-Oct Hazo, T. H. iew, ad B.. Yeap. Turbo Codig, Turbo equalizatio ad Space-Time Codig for Trasmissio Over Fadig Chaels. Joh Wiley ad Sos, Ic G. Bauch, H. Khorram ad J. Hageauer. Iterative qualizatio ad ecodig i Mobile Commuicatio Systems. d PMCC 97 ad rd ITG-Fachtagug Telecomm, Mobile Kommuiatio, Bo, Germay, Oct Mai refereces A. Glavieux, C. aot, ad J. abat. Turbo qualizatio Over a Frequecy Selective Chael. Proc. Of the Iter. Symposium o Turbo codes, Brest, Frace, pp. 96, September 997. C. aot, A. Glavieux ad J. abat. Turbo qualizatio: Adaptative qualizatio ad Chael ecodig Joitly Optimized. I Joural o Selected Areas i Commuicatios, vol.9, º9, september, T. Michael., Koetter. Ralf., A.. Siger. Turbo qualizatio. I Sigal Processig Magazie, Feb 8 4
41 Questios??? 8 4
Outline. Detection Theory. Background. Background (Cont.)
Outlie etectio heory Chapter7. etermiistic Sigals with Ukow Parameters afiseh S. Mazloum ov. 3th Backgroud Importace of sigal iformatio Ukow amplitude Ukow arrival time Siusoidal detectio Classical liear
Διαβάστε περισσότεραΨηφιακή Επεξεργασία Εικόνας
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ψηφιακή Επεξεργασία Εικόνας Φιλτράρισμα στο πεδίο των συχνοτήτων Διδάσκων : Αναπληρωτής Καθηγητής Νίκου Χριστόφορος Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραBayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.
Bayesian statistics DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science http://www.cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/dsga1002_fall17 Carlos Fernandez-Granda Frequentist vs Bayesian statistics In frequentist
Διαβάστε περισσότεραRapid Acquisitio n of Doppler Shift in Satellite Co mmunicatio ns
7 3 7 ATA ELETRONIA SINIA Vol. 31 No. 7 July 3 1, 1, (1., 184 ;., 444) :., PN,.,,. : ; ; ; : TN9 : A : 3711 (3) 7155 Rapid Acquisitio of Doppler Shift i Satellite o mmuicatio s HUAN Zhe 1,LU Jiahua 1,YAN
Διαβάστε περισσότεραHomework for 1/27 Due 2/5
Name: ID: Homework for /7 Due /5. [ 8-3] I Example D of Sectio 8.4, the pdf of the populatio distributio is + αx x f(x α) =, α, otherwise ad the method of momets estimate was foud to be ˆα = 3X (where
Διαβάστε περισσότεραα β
6. Eerg, Mometum coefficiets for differet velocit distributios Rehbock obtaied ) For Liear Velocit Distributio α + ε Vmax { } Vmax ε β +, i which ε v V o Give: α + ε > ε ( α ) Liear velocit distributio
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΔΕΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY 21 ος ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Δεύτερος Γύρος - 30 Μαρτίου 2011
Διάρκεια Διαγωνισμού: 3 ώρες Απαντήστε όλες τις ερωτήσεις Μέγιστο Βάρος (20 Μονάδες) Δίνεται ένα σύνολο από N σφαιρίδια τα οποία δεν έχουν όλα το ίδιο βάρος μεταξύ τους και ένα κουτί που αντέχει μέχρι
Διαβάστε περισσότεραNeed for a soft decoder. MAP algorithm. Soft bit calculation. Performance. Viterbi E q ualizer. D eco d er. Kalle Ruttik
S oft d ecod er p erformance Need for a soft decoder y Viterbi E q ualizer ˆx D eco d er ˆb Kalle Ruttik C ommu n ication s L ab oratory H elsin k i U n iv ersity of T echn oy M ay 2, 2 7 Viterbi E q ualizer
Διαβάστε περισσότερα1. For each of the following power series, find the interval of convergence and the radius of convergence:
Math 6 Practice Problems Solutios Power Series ad Taylor Series 1. For each of the followig power series, fid the iterval of covergece ad the radius of covergece: (a ( 1 x Notice that = ( 1 +1 ( x +1.
Διαβάστε περισσότεραOn Generating Relations of Some Triple. Hypergeometric Functions
It. Joural of Math. Aalysis, Vol. 5,, o., 5 - O Geeratig Relatios of Some Triple Hypergeometric Fuctios Fadhle B. F. Mohse ad Gamal A. Qashash Departmet of Mathematics, Faculty of Educatio Zigibar Ade
Διαβάστε περισσότεραElements of Information Theory
Elements of Information Theory Model of Digital Communications System A Logarithmic Measure for Information Mutual Information Units of Information Self-Information News... Example Information Measure
Διαβάστε περισσότεραCDMA. Performance Analysis of Chaotic Spread Spectrum CDMA Systems. LI Xiao - chao, GUO Dong - hui, ZENG Quan, WU Bo - xi RESEARCH & DEVELOPMENT
2003 6 RESEARCH & DEVELOPME 00-893X(2003) 06-003 - 06 3 CDMA Ξ,, (, 36005), roecker Delta, CDMA, DS - CDMA, CDMA, CDMA CDMA, CDMA, Gold asami DS - CDMA CDMA ; ; ; 929. 5 ;O45. 5 A Performace Aalysis of
Διαβάστε περισσότεραLast Lecture. Biostatistics Statistical Inference Lecture 19 Likelihood Ratio Test. Example of Hypothesis Testing.
Last Lecture Biostatistics 602 - Statistical Iferece Lecture 19 Likelihood Ratio Test Hyu Mi Kag March 26th, 2013 Describe the followig cocepts i your ow words Hypothesis Null Hypothesis Alterative Hypothesis
Διαβάστε περισσότεραΠεξηβάιινλ θαη Αλάπηπμε ΔΘΝΙΚΟ ΜΔΣΟΒΙΟ ΠΟΛΤΣΔΥΝΔΙΟ ΓΙΔΠΙΣΗΜΟΝΙΚΟ - ΓΙΑΣΜΗΜΑΣΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΔΣΑΠΣΤΥΙΑΚΧΝ ΠΟΤΓΧΝ (Γ.Π.Μ..) "ΠΔΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΑΙ ΑΝΑΠΣΤΞΗ"
ΔΘΝΙΚΟ ΜΔΣΟΒΙΟ ΠΟΛΤΣΔΥΝΔΙΟ ΓΙΔΠΙΣΗΜΟΝΙΚΟ - ΓΙΑΣΜΗΜΑΣΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΔΣΑΠΣΤΥΙΑΚΧΝ ΠΟΤΓΧΝ (Γ.Π.Μ..) "ΠΔΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΑΙ ΑΝΑΠΣΤΞΗ" 2 ε ΚΑΣΔΤΘΤΝΗ ΠΟΤΓΧΝ «ΠΔΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΑΙ ΑΝΑΠΣΤΞΗ ΣΧΝ ΟΡΔΙΝΧΝ ΠΔΡΙΟΥΧΝ» Πεξηβάιινλ
Διαβάστε περισσότεραTransmitter Channel Receiver. (modulated signal ) s(t) + r(t) (received signal ) n(t) (noise) G n (f)
Ψηφιακές Επικοινωνίες Ανίχνευση εδοµένων σε Βασική Ζώνη Θεωρία Θορύβου (additive white Gaussia Noise/AWGN) υαδική (Biary) Μετάδοση Σήµατος Ανίχνευση (Detectio) Biary Σήµατος σε Gaussia Θόρυβο Προσαρµοσµένο
Διαβάστε περισσότεραOther Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests
Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests Side-Note: So far we have seen a few approaches for creating tests such as Neyman-Pearson Lemma ( most powerful tests of H 0 : θ = θ 0 vs H 1 :
Διαβάστε περισσότεραNumerical Analysis FMN011
Numerical Analysis FMN011 Carmen Arévalo Lund University carmen@maths.lth.se Lecture 12 Periodic data A function g has period P if g(x + P ) = g(x) Model: Trigonometric polynomial of order M T M (x) =
Διαβάστε περισσότεραΔιπλωματική Εργασία του φοιτητή του Τμήματος Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών της Πολυτεχνικής Σχολής του Πανεπιστημίου Πατρών
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ ΟΛΟΚΛΗΡΩΜΕΝΩΝ ΚΥΚΛΩΜΑΤΩΝ ΜΕΓΑΛΗΣ ΚΛΙΜΑΚΑΣ Διπλωματική Εργασία του
Διαβάστε περισσότεραΘωμάς ΣΑΛΟΝΙΚΙΟΣ 1, Χρήστος ΚΑΡΑΚΩΣΤΑΣ 2, Βασίλειος ΛΕΚΙΔΗΣ 2, Μίλτων ΔΗΜΟΣΘΕΝΟΥΣ 1, Τριαντάφυλλος ΜΑΚΑΡΙΟΣ 3,
Αξιοποίηση Έξι Σεισμών στην Πελοπόννησο για την Συσχέτιση Φασματικών Επιταχύνσεων με την Απόκριση του Δομημένου Περιβάλλοντος Correlation of Spectral Accelerations with the Response of the Built Environment
Διαβάστε περισσότεραOutline. M/M/1 Queue (infinite buffer) M/M/1/N (finite buffer) Networks of M/M/1 Queues M/G/1 Priority Queue
Queueig Aalysis Outlie M/M/ Queue (ifiite buffer M/M//N (fiite buffer M/M// (Erlag s B forula M/M/ (Erlag s C forula Networks of M/M/ Queues M/G/ Priority Queue M/M/ M: Markovia/Meoryless Arrival process
Διαβάστε περισσότεραEE 570: Location and Navigation
EE 570: Locatio ad Navigatio INS Iitializatio Aly El-Osery Electrical Egieerig Departmet, New Mexico Tech Socorro, New Mexico, USA April 25, 2013 Aly El-Osery (NMT) EE 570: Locatio ad Navigatio April 25,
Διαβάστε περισσότεραIIT JEE (2013) (Trigonomtery 1) Solutions
L.K. Gupta (Mathematic Classes) www.pioeermathematics.com MOBILE: 985577, 677 (+) PAPER B IIT JEE (0) (Trigoomtery ) Solutios TOWARDS IIT JEE IS NOT A JOURNEY, IT S A BATTLE, ONLY THE TOUGHEST WILL SURVIVE
Διαβάστε περισσότεραINTEGRATION OF THE NORMAL DISTRIBUTION CURVE
INTEGRATION OF THE NORMAL DISTRIBUTION CURVE By Tom Irvie Email: tomirvie@aol.com March 3, 999 Itroductio May processes have a ormal probability distributio. Broadbad radom vibratio is a example. The purpose
Διαβάστε περισσότεραSUPERPOSITION, MEASUREMENT, NORMALIZATION, EXPECTATION VALUES. Reading: QM course packet Ch 5 up to 5.6
SUPERPOSITION, MEASUREMENT, NORMALIZATION, EXPECTATION VALUES Readig: QM course packet Ch 5 up to 5. 1 ϕ (x) = E = π m( a) =1,,3,4,5 for xa (x) = πx si L L * = πx L si L.5 ϕ' -.5 z 1 (x) = L si
Διαβάστε περισσότεραInertial Navigation Mechanization and Error Equations
Iertial Navigatio Mechaizatio ad Error Equatios 1 Navigatio i Earth-cetered coordiates Coordiate systems: i iertial coordiate system; ECI. e earth fixed coordiate system; ECEF. avigatio coordiate system;
Διαβάστε περισσότεραp n r.01.05.10.15.20.25.30.35.40.45.50.55.60.65.70.75.80.85.90.95
r r Table 4 Biomial Probability Distributio C, r p q This table shows the probability of r successes i idepedet trials, each with probability of success p. p r.01.05.10.15.0.5.30.35.40.45.50.55.60.65.70.75.80.85.90.95
Διαβάστε περισσότεραΠροσαρμοζόμενα Φίλτρα
Προσαρμοζόμενα Φίλτρα (adaptive filters) Εισαγωγικά - Φίλτρα Wieer Προσέγγιση - Αλγόριθμος LS Eφαρμογές Σ. Φωτόπουλος ΨΕΣ προσαρμοζόμενα ΦΙΛΤΡΑ adaptive FILTERS Πρώτη προσέγγιση x() Η (z) y() Οι συντελεστές
Διαβάστε περισσότεραLecture 17: Minimum Variance Unbiased (MVUB) Estimators
ECE 830 Fall 2011 Statistical Sigal Processig istructor: R. Nowak, scribe: Iseok Heo Lecture 17: Miimum Variace Ubiased (MVUB Estimators Ultimately, we would like to be able to argue that a give estimator
Διαβάστε περισσότεραSolutions: Homework 3
Solutios: Homework 3 Suppose that the radom variables Y,, Y satisfy Y i = βx i + ε i : i,, where x,, x R are fixed values ad ε,, ε Normal0, σ ) with σ R + kow Fid ˆβ = MLEβ) IND Solutio: Observe that Y
Διαβάστε περισσότεραΔιπλωματική Εργασία. του φοιτητή του Τμήματος Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών της Πολυτεχνικής Σχολής του Πανεπιστημίου Πατρών
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ: ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΕΝΣΥΡΜΑΤΗΣ ΤΗΛΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ Διπλωματική Εργασία του φοιτητή του
Διαβάστε περισσότεραQueensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies
Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies Lab Session #7 Example 5.2 (with 3SLS Extensions) Seemingly Unrelated Regression Estimation and 3SLS A survey of 206
Διαβάστε περισσότεραDiane Hu LDA for Audio Music April 12, 2010
Diae Hu LDA for Audio Music April, 00 Terms Model Terms (per sog: Variatioal Terms: p( α Γ( i α i i Γ(α i p( p(, β p(c, A j Σ i α i i i ( V / ep β (i j ij (3 q( γ Γ( i γ i i Γ(γ i q( φ q( ω { } (c A T
Διαβάστε περισσότεραThe Simply Typed Lambda Calculus
Type Inference Instead of writing type annotations, can we use an algorithm to infer what the type annotations should be? That depends on the type system. For simple type systems the answer is yes, and
Διαβάστε περισσότεραOutage Probability of Cognitive Relay Network Considering the Interference Link from Primary Users on the Secondary Relay and Receiver
1396 () (1) - - (1) - () 1395/1/1 : 1395/1/1 :. :....... : Outage Probability of Cogitive elay etwork Cosiderig e terferece Lik from Primary Users o e Secodary elay ad eceiver afise Sadegi (1) - ooola
Διαβάστε περισσότεραΜΕΛΕΤΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΠΟΛΛΑΠΛΩΝ ΕΙΣΟ ΩΝ-ΕΞΟ ΩΝ (ΜΙΜΟ) ΓΙΑ ΣΥΓΧΡΟΝΕΣ ΑΣΥΡΜΑΤΕΣ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕΣ
ΜΕΛΕΤΗ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΠΟΛΛΑΠΛΩΝ ΕΙΣΟ ΩΝ-ΕΞΟ ΩΝ (ΜΙΜΟ) ΓΙΑ ΣΥΓΧΡΟΝΕΣ ΑΣΥΡΜΑΤΕΣ ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΕΣ. Ζαρµπούτη, Γ. Τσούλος,. I. Κακλαµάνη Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών,
Διαβάστε περισσότεραΚάθε γνήσιο αντίγραφο φέρει υπογραφή του συγγραφέα. / Each genuine copy is signed by the author.
Κάθε γνήσιο αντίγραφο φέρει υπογραφή του συγγραφέα. / Each genuine copy is signed by the author. 2012, Γεράσιμος Χρ. Σιάσος / Gerasimos Siasos, All rights reserved. Στοιχεία επικοινωνίας συγγραφέα / Author
Διαβάστε περισσότεραHomework 3 Solutions
Homework 3 Solutions Igor Yanovsky (Math 151A TA) Problem 1: Compute the absolute error and relative error in approximations of p by p. (Use calculator!) a) p π, p 22/7; b) p π, p 3.141. Solution: For
Διαβάστε περισσότεραSupplementary Appendix
Supplementary Appendix Measuring crisis risk using conditional copulas: An empirical analysis of the 2008 shipping crisis Sebastian Opitz, Henry Seidel and Alexander Szimayer Model specification Table
Διαβάστε περισσότεραΑναερόβια Φυσική Κατάσταση
Αναερόβια Φυσική Κατάσταση Γιάννης Κουτεντάκης, BSc, MA. PhD Αναπληρωτής Καθηγητής ΤΕΦΑΑ, Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας Περιεχόµενο Μαθήµατος Ορισµός της αναερόβιας φυσικής κατάστασης Σχέσης µε µηχανισµούς παραγωγής
Διαβάστε περισσότεραFREE VIBRATION OF A SINGLE-DEGREE-OF-FREEDOM SYSTEM Revision B
FREE VIBRATION OF A SINGLE-DEGREE-OF-FREEDOM SYSTEM Revisio B By Tom Irvie Email: tomirvie@aol.com February, 005 Derivatio of the Equatio of Motio Cosier a sigle-egree-of-freeom system. m x k c where m
Διαβάστε περισσότεραMemory Systems Architecture and Performance Analysis Multi-bit Error Correction I Spring 2005 ENEE 759H Lecture12.fm Bruce Jacob David Wang University of Maryland ECE Dept. SLIDE 14 C α 2 C α = C 1 C 0
Διαβάστε περισσότεραΔιπλωματική Εργασία του φοιτητή του Τμήματος Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών της Πολυτεχνικής Σχολής του Πανεπιστημίου Πατρών
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ:ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΩΝ ΕΦΑΡΜΟΓΩΝ Διπλωματική Εργασία του φοιτητή του Τμήματος Ηλεκτρολόγων
Διαβάστε περισσότεραLecture 3: Asymptotic Normality of M-estimators
Lecture 3: Asymptotic Istructor: Departmet of Ecoomics Staford Uiversity Prepared by Webo Zhou, Remi Uiversity Refereces Takeshi Amemiya, 1985, Advaced Ecoometrics, Harvard Uiversity Press Newey ad McFadde,
Διαβάστε περισσότεραST5224: Advanced Statistical Theory II
ST5224: Advanced Statistical Theory II 2014/2015: Semester II Tutorial 7 1. Let X be a sample from a population P and consider testing hypotheses H 0 : P = P 0 versus H 1 : P = P 1, where P j is a known
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Επανάληψη Expectatio maximizatio for Gaussia mixtures. Αρχικοποιούμε τις άγνωστες παραμέτρους µ k, Σ k και π k 2. Υπολογίσμος των resposibilitiesγ(z k : γ ( z = k π ( x µ ˆ,
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις να αναφερθούν στη σχετική ερώτηση. Όλα τα αρχεία που αναφέρονται στα προβλήματα βρίσκονται στον ίδιο φάκελο με το εκτελέσιμο
Διαβάστε περισσότεραExample of the Baum-Welch Algorithm
Example of the Baum-Welch Algorithm Larry Moss Q520, Spring 2008 1 Our corpus c We start with a very simple corpus. We take the set Y of unanalyzed words to be {ABBA, BAB}, and c to be given by c(abba)
Διαβάστε περισσότεραΙ ΑΚΤΟΡΙΚΗ ΙΑΤΡΙΒΗ. Χρήστος Αθ. Χριστοδούλου. Επιβλέπων: Καθηγητής Ιωάννης Αθ. Σταθόπουλος
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΙΚΗΣ ΙΣΧΥΟΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΥΨΗΛΩΝ ΤΑΣΕΩΝ ΣΥΜΒΟΛΗ ΣΤΗ ΜΕΛΕΤΗ TΩΝ ΚΑΘΟ ΙΚΩΝ ΑΛΕΞΙΚΕΡΑΥΝΩΝ Ι ΑΚΤΟΡΙΚΗ ΙΑΤΡΙΒΗ Χρήστος
Διαβάστε περισσότεραΤεχνικές Συµπίεσης Βίντεο. Δρ. Μαρία Κοζύρη Τµήµα Πληροφορικής Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας
Τεχνικές Συµπίεσης Βίντεο Δρ. Μαρία Κοζύρη Τµήµα Πληροφορικής Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας Ενότητα 3: Entropy Coding Δρ. Μαρία Κοζύρη Τεχνικές Συµπίεσης Βίντεο Ενότητα 3 2 Θεωρία Πληροφορίας Κωδικοποίηση Θεµελιώθηκε
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009. HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems
Πανεπιστήμιο Κρήτης, Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Άνοιξη 2009 HΥ463 - Συστήματα Ανάκτησης Πληροφοριών Information Retrieval (IR) Systems Στατιστικά Κειμένου Text Statistics Γιάννης Τζίτζικας άλ ιάλεξη :
Διαβάστε περισσότεραΑνάκτηση Εικόνας βάσει Υφής με χρήση Eye Tracker
Ειδική Ερευνητική Εργασία Ανάκτηση Εικόνας βάσει Υφής με χρήση Eye Tracker ΚΑΡΑΔΗΜΑΣ ΗΛΙΑΣ Α.Μ. 323 Επιβλέπων: Σ. Φωτόπουλος Καθηγητής, Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα «Ηλεκτρονική και Υπολογιστές», Τμήμα Φυσικής,
Διαβάστε περισσότεραBayesian modeling of inseparable space-time variation in disease risk
Bayesian modeling of inseparable space-time variation in disease risk Leonhard Knorr-Held Laina Mercer Department of Statistics UW May, 013 Motivation Ohio Lung Cancer Example Lung Cancer Mortality Rates
Διαβάστε περισσότεραOn Inclusion Relation of Absolute Summability
It. J. Cotemp. Math. Scieces, Vol. 5, 2010, o. 53, 2641-2646 O Iclusio Relatio of Absolute Summability Aradhaa Dutt Jauhari A/66 Suresh Sharma Nagar Bareilly UP) Idia-243006 aditya jauhari@rediffmail.com
Διαβάστε περισσότερα: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM
2008 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.3 Jun. 2008 Monte Carlo EM 1,2 ( 1,, 200241; 2,, 310018) EM, E,,. Monte Carlo EM, EM E Monte Carlo,. EM, Monte Carlo EM,,,,. Newton-Raphson.
Διαβάστε περισσότεραΕπεξεργασία Πολυµέσων. Δρ. Μαρία Κοζύρη Π.Μ.Σ. «Εφαρµοσµένη Πληροφορική» Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας
Π.Μ.Σ. «Εφαρµοσµένη Πληροφορική» Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών & Μηχανικών Υπολογιστών Πανεπιστήµιο Θεσσαλίας Ενότητα 3: Επισκόπηση Συµπίεσης 2 Θεωρία Πληροφορίας Κωδικοποίηση Θεµελιώθηκε απο τον Claude
Διαβάστε περισσότεραReminders: linear functions
Reminders: linear functions Let U and V be vector spaces over the same field F. Definition A function f : U V is linear if for every u 1, u 2 U, f (u 1 + u 2 ) = f (u 1 ) + f (u 2 ), and for every u U
Διαβάστε περισσότεραTechnical Research Report, Earthquake Research Institute, the University of Tokyo, No. +-, pp. 0 +3,,**1. No ,**1
No. +- 0 +3,**1 Technical Research Report, Earthquake Research Institute, the University of Tokyo, No. +-, pp. 0 +3,,**1. * Construction of the General Observation System for Strong Motion in Earthquake
Διαβάστε περισσότεραVBA Microsoft Excel. J. Comput. Chem. Jpn., Vol. 5, No. 1, pp (2006)
J. Comput. Chem. Jpn., Vol. 5, No. 1, pp. 29 38 (2006) Microsoft Excel, 184-8588 2-24-16 e-mail: yosimura@cc.tuat.ac.jp (Received: July 28, 2005; Accepted for publication: October 24, 2005; Published on
Διαβάστε περισσότεραLecture 2: Dirac notation and a review of linear algebra Read Sakurai chapter 1, Baym chatper 3
Lecture 2: Dirac notation and a review of linear algebra Read Sakurai chapter 1, Baym chatper 3 1 State vector space and the dual space Space of wavefunctions The space of wavefunctions is the set of all
Διαβάστε περισσότεραΣτοιχεία εισηγητή Ημερομηνία: 10/10/2017
Θέμα μεταπτυχιακής διατριβής: Λογισμικά μελέτης και σχεδίασης ρομποτικών συστημάτων - συγκρτική μελέτη και εφαρμογές. 1) Μελέτη των δημοφιλών λογισμικών σχεδίασης ρομποτικών συστημάτων VREP και ROS. 2)
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 24/3/2007
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Όλοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα μικρότεροι του 10000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις
Διαβάστε περισσότεραSCITECH Volume 13, Issue 2 RESEARCH ORGANISATION Published online: March 29, 2018
Journal of rogressive Research in Mathematics(JRM) ISSN: 2395-028 SCITECH Volume 3, Issue 2 RESEARCH ORGANISATION ublished online: March 29, 208 Journal of rogressive Research in Mathematics www.scitecresearch.com/journals
Διαβάστε περισσότεραΧρηματοοικονομική Ανάπτυξη, Θεσμοί και
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΣΧΟΛΗ ΝΟΜΙΚΩΝ, ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Τομέας Ανάπτυξης και Προγραμματισμού Χρηματοοικονομική Ανάπτυξη, Θεσμοί και Οικονομική
Διαβάστε περισσότεραCS 1675 Introduction to Machine Learning Lecture 7. Density estimation. Milos Hauskrecht 5329 Sennott Square
CS 675 Itroducto to Mache Learg Lecture 7 esty estmato Mlos Hausrecht mlos@cs.tt.edu 539 Seott Square ata: esty estmato {.. } a vector of attrbute values Objectve: estmate the model of the uderlyg robablty
Διαβάστε περισσότερα6.1. Dirac Equation. Hamiltonian. Dirac Eq.
6.1. Dirac Equation Ref: M.Kaku, Quantum Field Theory, Oxford Univ Press (1993) η μν = η μν = diag(1, -1, -1, -1) p 0 = p 0 p = p i = -p i p μ p μ = p 0 p 0 + p i p i = E c 2 - p 2 = (m c) 2 H = c p 2
Διαβάστε περισσότεραΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ
ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ Τομέας Περιβαλλοντικής Υδραυλικής και Γεωπεριβαλλοντικής Μηχανικής (III) Εργαστήριο Γεωπεριβαλλοντικής Μηχανικής TECHNICAL UNIVERSITY OF CRETE SCHOOL of
Διαβάστε περισσότεραΤ.Ε.Ι. ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΚΑΣΤΟΡΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΣΙΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ
Τ.Ε.Ι. ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΚΑΣΤΟΡΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΣΙΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ Η προβολή επιστημονικών θεμάτων από τα ελληνικά ΜΜΕ : Η κάλυψή τους στον ελληνικό ημερήσιο τύπο Σαραλιώτου
Διαβάστε περισσότεραSolution Series 9. i=1 x i and i=1 x i.
Lecturer: Prof. Dr. Mete SONER Coordinator: Yilin WANG Solution Series 9 Q1. Let α, β >, the p.d.f. of a beta distribution with parameters α and β is { Γ(α+β) Γ(α)Γ(β) f(x α, β) xα 1 (1 x) β 1 for < x
Διαβάστε περισσότεραModbus basic setup notes for IO-Link AL1xxx Master Block
n Modbus has four tables/registers where data is stored along with their associated addresses. We will be using the holding registers from address 40001 to 49999 that are R/W 16 bit/word. Two tables that
Διαβάστε περισσότεραPresentation of complex number in Cartesian and polar coordinate system
1 a + bi, aεr, bεr i = 1 z = a + bi a = Re(z), b = Im(z) give z = a + bi & w = c + di, a + bi = c + di a = c & b = d The complex cojugate of z = a + bi is z = a bi The sum of complex cojugates is real:
Διαβάστε περισσότεραL.K.Gupta (Mathematic Classes) www.pioeermathematics.com MOBILE: 985577, 4677 + {JEE Mai 04} Sept 0 Name: Batch (Day) Phoe No. IT IS NOT ENOUGH TO HAVE A GOOD MIND, THE MAIN THING IS TO USE IT WELL Marks:
Διαβάστε περισσότερα0 Τα ηλεκτρικά κυκλώματα ως συστήματα Παράδειγμα Ηλεκτρ. Συστήματος πρώτης τάξης: κύκλωμα «RC» με Εξοδο
L. DRITSAS 2008/2009 0 Τα ηλεκτρικά κυκλώματα ως συστήματα...2 1 Παράδειγμα Ηλεκτρ. Συστήματος πρώτης τάξης: κύκλωμα «RC» με Εξοδο στον πυκνωτή (=Low Pass Filter - LPF)...4... Καταστατικές Εξισώσεις «RC»...4...
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 6/5/2006
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Ολοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα είναι μικρότεροι το 1000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Διάρκεια: 3,5 ώρες Καλή
Διαβάστε περισσότεραΔίκτυα Επικοινωνιών ΙΙ: OSPF Configuration
Δίκτυα Επικοινωνιών ΙΙ: OSPF Configuration Δρ. Απόστολος Γκάμας Διδάσκων 407/80 gkamas@uop.gr Δίκτυα Επικοινωνιών ΙΙ Διαφάνεια 1 1 Dynamic Routing Configuration Router (config) # router protocol [ keyword
Διαβάστε περισσότεραPartial Trace and Partial Transpose
Partial Trace and Partial Transpose by José Luis Gómez-Muñoz http://homepage.cem.itesm.mx/lgomez/quantum/ jose.luis.gomez@itesm.mx This document is based on suggestions by Anirban Das Introduction This
Διαβάστε περισσότεραMonolithic Crystal Filters (M.C.F.)
Monolithic Crystal Filters (M.C.F.) MCF (MONOLITHIC CRYSTAL FILTER) features high quality quartz resonators such as sharp cutoff characteristics, low loss, good inter-modulation and high stability over
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΑΓΡΟΤΙΚΕΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΕΣ ΜΕ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΓΕΩΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ ΣΕΡΡΩΝ ΤΜΗΜΑ ΓΕΩΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ & ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΑΣ ΑΓΡΟΤΙΚΕΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΕΣ ΜΕ ΕΡΓΑΛΕΙΑ ΓΕΩΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Πτυχιακή Εργασία των Αϊβαλιώτης Κων/νος (ΑΕΜ 902) Τσουρέκας Κων/νος (ΑΕΜ 559)
Διαβάστε περισσότεραOptimizing Microwave-assisted Extraction Process for Paprika Red Pigments Using Response Surface Methodology
2012 34 2 382-387 http / /xuebao. jxau. edu. cn Acta Agriculturae Universitatis Jiangxiensis E - mail ndxb7775@ sina. com 212018 105 W 42 2 min 0. 631 TS202. 3 A 1000-2286 2012 02-0382 - 06 Optimizing
Διαβάστε περισσότερα22 .5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation
Διαβάστε περισσότεραMolecular evolutionary dynamics of respiratory syncytial virus group A in
Molecular evolutionary dynamics of respiratory syncytial virus group A in recurrent epidemics in coastal Kenya James R. Otieno 1#, Charles N. Agoti 1, 2, Caroline W. Gitahi 1, Ann Bett 1, Mwanajuma Ngama
Διαβάστε περισσότεραΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΤΗΛΕΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ
ΣΧΟΛΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΤΗΛΕΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ cdma2000: Initial Settings Forward Fundamental Radio Conf iguration 3 9.6 Kbps NonTD Multipath Fading Channel Select the parameters for
Διαβάστε περισσότεραΜελέτη των μεταβολών των χρήσεων γης στο Ζαγόρι Ιωαννίνων 0
Μελέτη των μεταβολών των χρήσεων γης στο Ζαγόρι Ιωαννίνων 0 ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΔΙΕΠΙΣΤΗΜΟΝΙΚΟ - ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ (Δ.Π.Μ.Σ.) "ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝ ΚΑΙ ΑΝΑΠΤΥΞΗ" 2 η ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗ
Διαβάστε περισσότεραCHAPTER 48 APPLICATIONS OF MATRICES AND DETERMINANTS
CHAPTER 48 APPLICATIONS OF MATRICES AND DETERMINANTS EXERCISE 01 Page 545 1. Use matrices to solve: 3x + 4y x + 5y + 7 3x + 4y x + 5y 7 Hence, 3 4 x 0 5 y 7 The inverse of 3 4 5 is: 1 5 4 1 5 4 15 8 3
Διαβάστε περισσότεραBiorthogonal Wavelets and Filter Banks via PFFS. Multiresolution Analysis (MRA) subspaces V j, and wavelet subspaces W j. f X n f, τ n φ τ n φ.
Chapter 3. Biorthogoal Wavelets ad Filter Baks via PFFS 3.0 PFFS applied to shift-ivariat subspaces Defiitio: X is a shift-ivariat subspace if h X h( ) τ h X. Ex: Multiresolutio Aalysis (MRA) subspaces
Διαβάστε περισσότεραΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΚΑΙ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Σημασιολογική Συσταδοποίηση Αντικειμένων Με Χρήση Οντολογικών Περιγραφών.
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ. ΕΠΛ342: Βάσεις Δεδομένων. Χειμερινό Εξάμηνο Φροντιστήριο 10 ΛΥΣΕΙΣ. Επερωτήσεις SQL
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΕΠΛ342: Βάσεις Δεδομένων Χειμερινό Εξάμηνο 2013 Φροντιστήριο 10 ΛΥΣΕΙΣ Επερωτήσεις SQL Άσκηση 1 Για το ακόλουθο σχήμα Suppliers(sid, sname, address) Parts(pid, pname,
Διαβάστε περισσότεραΑξιολόγηση των Φασματικού Διαχωρισμού στην Διάκριση Διαφορετικών Τύπων Εδάφους ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. Σπίγγος Γεώργιος
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΤΜΗΜΑ ΑΓΡΟΝΟΜΩΝ ΤΟΠΟΓΡΑΦΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΑΣ-ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗΣ Αξιολόγηση των Φασματικού Διαχωρισμού στην Διάκριση Διαφορετικών Τύπων Εδάφους ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ
Διαβάστε περισσότεραEE 570: Location and Navigation
EE 570: Location and Navigation INS Initialization Aly El-Osery Kevin Wedeward Electrical Engineering Department, New Mexico Tech Socorro, New Mexico, USA In Collaboration with Stephen Bruder Electrical
Διαβάστε περισσότεραΑπόκριση σε Μοναδιαία Ωστική Δύναμη (Unit Impulse) Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο. Απόστολος Σ.
Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο The time integral of a force is referred to as impulse, is determined by and is obtained from: Newton s 2 nd Law of motion states that the action
Διαβάστε περισσότεραDiscrete Fourier Transform { } ( ) sin( ) Discrete Sine Transformation. n, n= 0,1,2,, when the function is odd, f (x) = f ( x) L L L N N.
Dscrete Fourer Trasform Refereces:. umercal Aalyss of Spectral Methods: Theory ad Applcatos, Davd Gottleb ad S.A. Orszag, Soc. for Idust. App. Math. 977.. umercal smulato of compressble flows wth smple
Διαβάστε περισσότεραþÿ ÀÌ Ä º± µä À ¹ ¼ ½
Neapolis University HEPHAESTUS Repository School of Economic Sciences and Business http://hephaestus.nup.ac.cy Master Degree Thesis 2016 þÿ ÀÌ Ä º± µä À ¹ ¼ ½ þÿµºà±¹ µåä¹ºì ¹ ¹º ĹºÌ ÃÍÃÄ ¼± þÿãä ½ º±Ä±½µ¼
Διαβάστε περισσότεραFractional Colorings and Zykov Products of graphs
Fractional Colorings and Zykov Products of graphs Who? Nichole Schimanski When? July 27, 2011 Graphs A graph, G, consists of a vertex set, V (G), and an edge set, E(G). V (G) is any finite set E(G) is
Διαβάστε περισσότερα5.4 The Poisson Distribution.
The worst thing you can do about a situation is nothing. Sr. O Shea Jackson 5.4 The Poisson Distribution. Description of the Poisson Distribution Discrete probability distribution. The random variable
Διαβάστε περισσότεραΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ. Πτυχιακή εργασία
ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ Πτυχιακή εργασία ΕΠΙΛΥΣΗ ΤΟΥ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΟΣ ΧΡΟΝΟΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΥ ΜΕΤΑΔΟΣΗΣ ΣΕ ΑΣΥΡΜΑΤΑ ΔΙΚΤΥΑ ΜΕ ΣΥΣΚΕΥΕΣ ΔΙΑΚΡΙΤΩΝ ΤΙΜΩΝ ΙΣΧΥΟΣ ΜΕ ΤΗ ΧΡΗΣΗ
Διαβάστε περισσότερα«Συμπεριφορά μαθητών δευτεροβάθμιας εκπαίδευσης ως προς την κατανάλωση τροφίμων στο σχολείο»
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΓΕΩΠΟΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ ΕΙΔΙΚΕΥΣΗ «ΑΓΡΟΤΙΚΗ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑ» «Συμπεριφορά μαθητών δευτεροβάθμιας εκπαίδευσης ως προς την κατανάλωση τροφίμων στο
Διαβάστε περισσότεραParameter Estimation Fitting Probability Distributions Bayesian Approach
Parameter Estimatio Fittig Probability Distributios Bayesia Approach MIT 18.443 Dr. Kempthore Sprig 2015 1 MIT 18.443 Parameter EstimatioFittig Probability DistributiosBayesia Ap Outlie Bayesia Approach
Διαβάστε περισσότεραMatrices and Determinants
Matrices and Determinants SUBJECTIVE PROBLEMS: Q 1. For what value of k do the following system of equations possess a non-trivial (i.e., not all zero) solution over the set of rationals Q? x + ky + 3z
Διαβάστε περισσότεραΓΕΩΜΕΣΡΙΚΗ ΣΕΚΜΗΡΙΩΗ ΣΟΤ ΙΕΡΟΤ ΝΑΟΤ ΣΟΤ ΣΙΜΙΟΤ ΣΑΤΡΟΤ ΣΟ ΠΕΛΕΝΔΡΙ ΣΗ ΚΤΠΡΟΤ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΑΤΣΟΜΑΣΟΠΟΙΗΜΕΝΟΤ ΤΣΗΜΑΣΟ ΨΗΦΙΑΚΗ ΦΩΣΟΓΡΑΜΜΕΣΡΙΑ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΣΟΒΙΟ ΠΟΛΤΣΕΧΝΕΙΟ ΣΜΗΜΑ ΑΓΡΟΝΟΜΩΝ-ΣΟΠΟΓΡΑΦΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΣΟΜΕΑ ΣΟΠΟΓΡΑΦΙΑ ΕΡΓΑΣΗΡΙΟ ΦΩΣΟΓΡΑΜΜΕΣΡΙΑ ΓΕΩΜΕΣΡΙΚΗ ΣΕΚΜΗΡΙΩΗ ΣΟΤ ΙΕΡΟΤ ΝΑΟΤ ΣΟΤ ΣΙΜΙΟΤ ΣΑΤΡΟΤ ΣΟ ΠΕΛΕΝΔΡΙ ΣΗ ΚΤΠΡΟΤ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΑΤΣΟΜΑΣΟΠΟΙΗΜΕΝΟΤ
Διαβάστε περισσότεραApproximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude
Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude Jan Behrens 2012-12-31 In this paper we shall provide a method to approximate distances between two points on earth
Διαβάστε περισσότεραμ μ μ s t j2 fct T () = a() t e π s t ka t e e j2π fct j2π fcτ0 R() = ( τ0) xt () = α 0 dl () pt ( lt) + wt () l wt () N 2 (0, σ ) Time-Delay Estimation Bias / T c 0.4 0.3 0.2 0.1 0-0.1-0.2-0.3 In-phase
Διαβάστε περισσότερα