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표본화와 힐베르트 변환

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

표본화와 힐베르트 변환의 차이

표본화 vs. 힐베르트 변환

신호 샘플링 표현. 연속 값은 초록색으로 표현하였고 이산 값은 파란 색으로 표현하였다. 신호 처리에서 표본화(標本化) 또는 샘플링(sampling)은 연속 신호(유동적인 신호)를 이산 신호(수치화된 신호)로 감소시키는 것을 말. 이를테면 파동 (연속 시간 신호)을 일련의 표본(이산 시간 신호)으로 바꾸는 것을 들 수 있. 표본은 시간 및 공간의 한 점의 값이나 값들의 모임을 가리. 수학과 신호처리에서 힐베르트 변환(Hilbert變換 (또는 힐버트 변환))은 u(t) 라는 함수를 취하는 선형연산자인데, 이는 같은 domain상에서 H(u)(t) 함수를 만들어.

표본화와 힐베르트 변환의 유사점

표본화와 힐베르트 변환는 공통적으로 2 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서): 푸리에 변환, 신호 처리.

푸리에 변환

리에 변환(Fourier transform, FT) 은 시간에 대한 함수 (혹은 신호) 를 함수를 구성하고 있는 주파수 성분으로 분해하는 작업이.

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신호 처리

신호 처리(信號處理)는 신호 연산이나 신호 분석을 다루는 전기 공학, 응용수학의 분야를 말. 간단히 말하여 신호를 여러 목적에 따라 가공하는 일이나 그 기술을 가리.

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위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

표본화와 힐베르트 변환의 비교.

표본화에는 7 개의 관계가 있고 힐베르트 변환에는 12 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 2을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 10.53%입니다 = 2 / (7 + 12).

참고 문헌

이 기사에서는 표본화와 힐베르트 변환의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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