• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Processus Aléatoires 5 - Modélisation AR (Autoregressif), MA, ARMA скачать в хорошем качестве

Processus Aléatoires 5 - Modélisation AR (Autoregressif), MA, ARMA 3 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Processus Aléatoires 5 - Modélisation AR (Autoregressif), MA, ARMA
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Processus Aléatoires 5 - Modélisation AR (Autoregressif), MA, ARMA в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Processus Aléatoires 5 - Modélisation AR (Autoregressif), MA, ARMA или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Processus Aléatoires 5 - Modélisation AR (Autoregressif), MA, ARMA в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Processus Aléatoires 5 - Modélisation AR (Autoregressif), MA, ARMA

Cours précédents :    • Processus Aléatoires 4 - Filtrage optimal ...      • Processus Aléatoires 3 - Filtrage linéaire...      • Processus Aléatoires 2 - Stationnarité - B...      • Processus Aléatoires 1 - Moments statistiq...   Exercices :    • Exercices Processus Aléatoires 5 - Modélis...   Cours suivant :    • Processus Aléatoires 6 - Filtre de Wiener   Variables aléatoires :    • Variables Aléatoires 1- Notion de Probabilité   Coefficient de corrélation :    • Vecteurs Aléatoires 5 - Coefficient de cor...   Code python import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt; from scipy.io import wavfile as wf; import scipy.linalg as la; import scipy.signal as sp; fname = 'vousavezducourrierenattente.wav'; #winsound.PlaySound(fname, winsound.SND_FILENAME) fe, S = wf.read(fname); Te=1/fe; N=len(S); t = np.linspace(0, N-1, N)*Te; plt.figure(1);plt.subplot(211); plt.plot(t,S); plt.grid(True); plt.xlabel('temps'); plt.ylabel('Amp'); plt.title('Phrase'); L=500;N1=21000;N2=N1+L; y=S[N1:N2] ; ty=np.linspace(N1, N2-1, N2-N1)*Te; plt.subplot(212); plt.plot(ty,y); plt.grid(True); plt.xlabel('temps'); plt.ylabel('Amp'); plt.title('morceau de la phrase'); """ Modélisation AR""" P=20; "P Nbre de coefficicents du modèle A sup 2‎" y=y-np.mean(y) R = np.correlate(y,y,mode='full')[len(y)-1:]; #R=R/R.max(); "Autocor" C = la.toeplitz(R[0:P]); B = -R[1:P+1]; a = la.inv(C).dot(B) a = np.append(1,a) sigma_carre = sum(a*R[0:P+1]); """ Visualisation de la réponse fréquentielle du filtre trouvé et du signal y de départ""" b = np.array([1,0]); f,H= sp.freqz(b,a,L//2); f=f*0.5*fe/np.pi; TFy = np.fft.fft(y); TFy = TFy[1:L//2+1]; plt.figure(2); plt.subplot(121);plt.plot(f, 20*np.log10(abs(TFy/TFy.max()))); plt.plot(f, 20*np.log10(abs(H/H.max()))); plt.title('Module du Filtre trouvé (orange)+ Signal original modélisé(bleu)'); plt.xlabel('Fréq ‎‎(Hz)');plt.ylabel('Amp'); """ Synthèse à partir du filtre trouvé""" bb = (sigma_carre**0.5)*np.random.randn(L); #bb=bb-np.mean(bb); y_synt = sp.lfilter(b,a,bb) ; TFy = np.fft.fft(y_synt); TFy = TFy[0:L//2]; plt.figure(2); plt.subplot(122);plt.plot(f, 20*np.log10(abs(TFy/TFy.max()))); plt.plot(f, 20*np.log10(abs(H/H.max()))); plt.title('Module du Filtre trouvé (orange)+ Signal synthétisé(bleu)'); plt.xlabel('Fréq ‎‎(Hz)');plt.ylabel('Amp');

Comments
  • Processus Aléatoires 6 - Filtre de Wiener 2 года назад
    Processus Aléatoires 6 - Filtre de Wiener
    Опубликовано: 2 года назад
  • Processus Aléatoires 1 - Moments statistiques : Moyenne, Variance et Corrélation 3 года назад
    Processus Aléatoires 1 - Moments statistiques : Moyenne, Variance et Corrélation
    Опубликовано: 3 года назад
  • Биномиальные распределения | Вероятности вероятностей, часть 1 5 лет назад
    Биномиальные распределения | Вероятности вероятностей, часть 1
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Exercices Processus Aléatoires 5 - Modélisation MA et AR + Filtrage adapté 1 год назад
    Exercices Processus Aléatoires 5 - Modélisation MA et AR + Filtrage adapté
    Опубликовано: 1 год назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Introduction aux séries temporelles - DatAtelier 2 года назад
    Introduction aux séries temporelles - DatAtelier
    Опубликовано: 2 года назад
  • Каково это — изобретать математику? 10 лет назад
    Каково это — изобретать математику?
    Опубликовано: 10 лет назад
  • Processus Aléatoires 7 - Filtrage adaptatif : Descente de gradient-Gradient stochastique (LMS) - RLS 2 года назад
    Processus Aléatoires 7 - Filtrage adaptatif : Descente de gradient-Gradient stochastique (LMS) - RLS
    Опубликовано: 2 года назад
  • Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений 6 лет назад
    Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Но почему площадь поверхности сферы в четыре раза больше ее тени? 7 лет назад
    Но почему площадь поверхности сферы в четыре раза больше ее тени?
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Exercices Processus Aléatoires 6 - Modélisation AR et MA 1 год назад
    Exercices Processus Aléatoires 6 - Modélisation AR et MA
    Опубликовано: 1 год назад
  • Самая сложная задача на самом сложном тесте 8 лет назад
    Самая сложная задача на самом сложном тесте
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Понимание исчисления (для инженеров) 1 месяц назад
    Понимание исчисления (для инженеров)
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Introduction aux séries temporelles - Le modèle autorégressif - moyenne et variance 5 лет назад
    Introduction aux séries temporelles - Le modèle autorégressif - moyenne et variance
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Доступное Введение в Машинное Обучение 7 лет назад
    Доступное Введение в Машинное Обучение
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Прогнозирование временных рядов с помощью XGBoost — используйте Python и машинное обучение для пр... 3 года назад
    Прогнозирование временных рядов с помощью XGBoost — используйте Python и машинное обучение для пр...
    Опубликовано: 3 года назад
  • PRof. Kalonda Kanyama. Econométrie (Introduction à l'Analyse des séries temporelles - Partie 1) 5 лет назад
    PRof. Kalonda Kanyama. Econométrie (Introduction à l'Analyse des séries temporelles - Partie 1)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • DAMN, She is Even Scarier Than Ditcheva! Mauls People - Smilla Sundell 3 дня назад
    DAMN, She is Even Scarier Than Ditcheva! Mauls People - Smilla Sundell
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Россиянам предстоит пережить боль- страшная цифра. Купянск- итоги. «СВО» уже длится как 2 мировая. Трансляция закончилась 18 часов назад
    Россиянам предстоит пережить боль- страшная цифра. Купянск- итоги. «СВО» уже длится как 2 мировая.
    Опубликовано: Трансляция закончилась 18 часов назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5