Kênh rời rạc không phụ thuộc thời gian - Phần 2 ppt

... 7 /2/ 2010 2 Ví dụ Xác suất X 1 /2 x 1 1/4 x 2 1/4 x 3 7 /2/ 2010Huỳnh Văn Kha 3 Y y 1 y 2 y 3 Z x 1 x 2 x 3 1 1 1 /2 1 /2 Bài toán giải mã • Cho trước input, xây ... n giây là 2 nR • Chú ý 2 nR có thể không nguyên, trong trường hợp đó, ta lấy [2 nR ] (phần nguyên của 2 nR ) • Ta cũng không quan tâm trường hợp số ký tự của nguồn không phải là 2. Vì nếu số ... 1 /2...

Ngày tải lên: 07/08/2014, 15:21

... cũng đồng xác suất, thật vậy: 7 /2/ 2010Huỳnh Văn Kha 10 7 /2/ 2010 1 Chương 3: Kênh rời rạc không phụ thuộc thời gian 3.1 Kênh và dung lượng kênh Kênh truyền thông • Kênh truyền thông là thiết bị ... q’ 2 , …, q’ M • Ví dụ 7 /2/ 2010Huỳnh Văn Kha 7 1/3 1/3 1/6 1/6 1/6 1/6 1/3 1/3 y 1 y 2 y 3 y 4 x 1 x 2 1 /2 1/3 1/6 1/6 1 /2 1/3 1/3 1/6 1 /2 y 1 y 2 y 3 x 1...

Ngày tải lên: 07/08/2014, 15:21

... trắng, thiết lập Opacity lên 10% và vẽ vùng trời xung quanh với ánh sáng để làm cho nó sáng hơn Ngoài ra, tôi cũng vẽ một vài con chim để làm đầy không gian trống bên dưới chân và bên dưới cánh ... màu đen, hạ Opacity xuống 20 %, và tô màu Shadow xung quanh đồng hồ cát và bên dưới cánh tay. Mở bức ảnh có các con sóng, vào Select> Color Range và thiết lập Fuzzi- ness lên giá trị...

Ngày tải lên: 12/07/2014, 15:20

... U  U f 2 (x) ∂ 2 ϕ ∂x∂y dxdy = b  a f 2 (x) ∂ϕ ∂x     y=β(x) y=α(x) dx = 0  U f(x) ∂ 2 ϕ ∂x∂y dxdy =  U f 1 (x) ∂ 2 ϕ ∂x∂y dxdy +  U f 2 (x) ∂ 2 ϕ ∂x∂y dxdy ∂ 2 ϕ ∂x∂y ≡ 0 U ∂ 2 ϕ ∂y∂x ≡ ... C ∞ c (U) 2  0 uφ  dx = − 2  0 vφdx. 2  0 uφ  dx = 1  0 xφ  dx + 2  1 φ  dx = − 1  0 φdx + φ(1) − φ(1) = − 2  0 vφdx. n = 1, U = (0, 2) u(x) =      x...

Ngày tải lên: 09/03/2014, 06:20

... ;X) u ∈ L 2 (0, T ; H 1 0 (U)) u  ∈ L 2 (0, T ; H −1 (U)) u ∈ C([0, T ]; L 2 (U)). t → u(t) 2 L 2 (U) d dt u(t) 2 L 2 (U) = 2 u  (t), u(t) 0 ≤ t ≤ T.

Ngày tải lên: 24/03/2014, 07:20

... 1 2 3 4 0 ,2 0 ,2 0,3 0,3 k = 1 [p(y j | x k )] = 0,3 0,3 0 ,2 0 ,2 k = 2 0 ,2 0,3 0,5 0,3 0,5 0 ,2[ p(y j | x k )] = 0,5 0 ,2 0,3 1 – εε [p(y j | x k )] = 0 ≤ε≤1 ε 1 – ε Các ma trận biểu diễn các kênh ... y, z = 1 nếu x ≠ y Kênh Bộ quan sát …x (2) x (1) …y (2) y (1) …z (2) z (1) Trang 147 Nhận xét  Thuật ngữ không nhớ (memoryless) suy ra rằng với N bất kỳ.  Một kênh...

Ngày tải lên: 29/09/2013, 22:20

... CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ XÂY DỰNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC XÂY DỰNG ISSN 185 9 -2 996 TÓM TẮT - SỐ 9/ 5 -2 011 ĐỘ TIN CẬY PHỤ THUỘC THỜI GIAN CỦA CÔNG TRÌNH GS.TS Nguyễn Văn Phó, PGS.TS Lê Ngọc Thạch, ... tác giả đề xuất một phương pháp mới để xác định độ tin cậy phụ thuộc thời gian của công trình. Ý tưởng chính của phương pháp như sau: - Tải trọng là các quá trình ngẫu nhi...

Ngày tải lên: 07/03/2014, 03:20

... ε [p(y j | x k )] = 0,30 ,20 ,5 0 ,20 ,50,3 0,50,30 ,2 [p(y j | x k )] = k = 20 ,20 ,20 ,30,3 k = 10,30,30 ,20 ,2 [p(y j | x k )] = 432j = 1 Các ma trn biu din các kênh đi xng Kênh đi xng nh phân ... d(10100, 10001) = 2, d(011010, 101101) = 5. ̈ Vi m = 2 thì 1011 ⊕ 1101 = 0110. Vi m = 3 thì 1 021 ⊕ 21 20 = 0111. ̈ B đ d(v 1 , v 2 ) = w(v 1 ⊕ v 2 ) d(v 1 , v 2 )...

Ngày tải lên: 12/03/2014, 00:20

... dữ liệu phụ thuộc thời gian (kép) trong suốt thời gian qua. Trong luận văn này, chúng tôi đã đề xuất một mô hình dữ liệu phụ thuộc thời gian kép nhằm quản lý dữ liệu phụ thuộc thời gian kép. ...  37 Phần 2. Cơ sở lý thuyết Thuộc tính Thời gian A [1,4] A [16 ,20 ] A [21 ,30] Thuộc tính Thời gian A [1,10] A [11 ,20 ] A [21 ,30] ...

Ngày tải lên: 31/05/2014, 14:31

... Bibliography Database 32 3 .2. Mô hình thực nghiệm dựa trên mô hình đồ thị xác suất phụ thuộc thời gian 34 3 .2. 1. Phát biểu bài toán 34 3 .2. 2. Xây dựng tập dữ liệu học 35 3 .2. 3. Mô hình ... 11 2. 3. Dự báo mối quan hệ đồng tác giả 14 2. 4. Mô hình đồ thị xác suất phụ thuộc thời gian TPFG 16 2. 4.1. Một số định nghĩa và công thức 16 2. 4 .2....

Ngày tải lên: 26/07/2014, 07:29