成员:阿尔及利亚。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 Bendjama 先生,中国。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。傅聪先生 厄瓜多尔。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。德拉加斯卡先生 法国。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。圭亚那 De Rivière 先生。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。日本的 Persaud 女士。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。山崎先生莫桑比克。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 Fernandes先生(大韩民国)。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 Sangjin Kim 先生(俄罗斯联邦)。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 Nebenzia 先生 塞拉利昂。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。索瓦先生(斯洛文尼亚)。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。瑞士Žbogar先生。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。豪里先生 大不列颠及北爱尔兰联合王国。 。芭芭拉·伍德沃德女爵士,美国。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。托马斯-格林菲尔德夫人
在其急剧崛起、国防开支大幅增加和二十多年的军事现代化过程中,中国军事战略的任何变化都是具有区域和全球影响的重要而重大的发展。此外,任何国家的军事战略都可以阐明其更广泛的意图以及更有可能使用武装力量实现政治目标的条件。随着中美竞争的加深,中国军事战略的变化可能会影响两国之间的竞争强度。尽管如此,尽管上述消息来源指出中国在 2019 年采用了一项新的军事战略,但他们并没有描述所做改变的内容,也没有分析改变的原因或理由,也没有评估其影响。本文试图通过回答以下问题来填补这一空白:新战略的内容是什么?为什么解放军在 2019 年采用了新战略?这对解放军现代化有何影响?
摘要:本文提出了一种新型的监督学习方法——统计自适应傅里叶分解(SAFD)。SAFD 使用正交有理系统或 Takenaka-Malmquist(TM)系统为训练集建立学习模型,在此基础上可以对未知数据进行预测。该方法侧重于信号或时间序列的分类。AFD 是一种新开发的信号分析方法,它可以自适应地将不同的信号分解为不同的 TM 系统,引入了傅里叶类型但非线性和非负的时频表示。SAFD 将学习过程与 AFD 的适应性特征充分结合起来,其中少量的学习原子足以捕获信号的结构和特征以进行分类。SAFD 有三个优点。首先,在学习过程中会自动检测和提取特征。其次,所有参数都由算法自动选择。最后,将学习到的特征以数学形式表示出来,并可以根据感应瞬时频率进一步研究特征。通过心电图 (ECG) 信号分类验证了所提方法的有效性。实验表明,该方法比其他基于特征的学习方法效果更好。
我们在稳定态、稳定秩和高阶傅里叶分析之间建立了联系。高阶傅里叶分析是数学中一个仍在发展的领域,它源于 Gowers 对 Szemer´edi 定理 [10] 的著名傅里叶分析证明。我们观察到 n -量子位元稳定态是所谓的非经典二次相函数(定义在 F np 的拟和子空间上,其中 p 是量子位元的维数),它是高阶傅里叶分析的基本对象。这使我们能够从该理论中引入工具来分析量子态的稳定秩。最近,在 [20] 中证明了 n -量子比特魔法态的稳定秩为 Ω(n)。这里我们证明 n -量子比特魔法态的量子位元类似物具有稳定秩 Ω(n),将其结果推广到任何素数维度的量子位元。我们的证明技术明确使用了高阶傅里叶分析的工具。我们相信这个例子激发了对高阶傅里叶分析在量子信息理论中的应用的进一步探索。
摘要 — 本文展示了如何在每次相位随机化之后添加第二步窗口来降低基于傅里叶的替代分析中的错误拒绝率。窗口技术减少了傅里叶级数中周期性扩展数据序列边界处的不连续性。然而,它们增加了时间域非平稳性,从而影响替代分析。这种影响对于短低通信号尤其成问题。将相同的窗口应用于替代数据允许具有相同的非平稳性。该方法通过蒙特卡罗模拟在 1 阶自回归过程零假设上进行测试。以前的方法无法同时对左侧和右侧测试产生良好的性能,对双边测试更是如此。结果表明,新方法对于单侧测试和双边测试都是保守的。为了证明所提出的窗口方法在现实环境中是有用的,在这篇扩展论文中,它被应用于 EEG 诊断问题。数据集包含 15 名受试者的 EEG 测量数据,这些受试者分为三组:注意力缺陷障碍主要为多动冲动型 (ADHD)、注意力缺陷障碍主要为注意力不集中型 (ADD);焦虑症和注意力脆弱型 (ANX)。统计和机器学习 (朴素贝叶斯) 方法均被考虑。平均短窗口 SA (MSWSA) 被用作信号特征,并研究了其相对于窗口系统的性能。主要发现是:(i) MSWSA 特征对于 ADD 的变异性小于对于 ADHD 或 ANX 的变异性,(ii) 所提出的窗口方法降低了 SA 特征的偏差和非正态性,(iii) 使用所提出的方法和朴素贝叶斯分类器,通过留一交叉验证将 ADD 与 ADHD 和 ANX 区分开来的成功率为 93%,以及 (iv) 如果没有所提出的窗口系统,新特征不可能产生有趣的结果。
电气工程处理的是时间函数信号——各种形状的电振荡。使用简单信号作为示例更容易理解电子电路中发生的基本过程。傅里叶级数展开式包括这样的事实:任何复杂形状的振荡都被具有一定振幅和相位的正弦振荡的总和所取代。
ESTR2360 MIEG2051 Fourier Analysis with Engineering Applications 傅里叶分析及其工程应用M Prof. Chandra NAIR Y (N for IERG and MIEG student)