مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:
کی از مسائلی که در پردازش سیگنال توجهات را به خود معطوف نموده است، مدلسازی سیگنال است. انتخابهای مختلفی برای مدل کردن سیگنال و خصوصیات آن وجود دارد. از یک دیدگاه می توان مدلهای سیگنال را به دو دسته مدلهای معین[۱] و مدلهای آماری[۲] تقسیم بندی نمود. مدلهای معین عمدتا برخی خواص شناخته شده سیگنال را مورد استفاده قرار می دهند. در این حالت تشکیل مدل سیگنال سرراست است و تنها کافی ست مقادیر پارامترهای مدل تخمین زده شود. در مدلهای آماری سعی در ایجاد مدل با استفاده از خواص آماری سیگنال است. مدلهای گاوسی، زنجیره مارکوف و مدل مخفی مارکوف از جمله این روشها هستند. فرض اساسی در مدلهای آماری این است که می توان خواص سیگنال را به شکل یک فرآیند تصادفی پارامتری مدل نمود.
مدل مخفی مارکوف در اواخر دهه ۱۹۶۰ میلادی معرفی گردید و در حال حاضر به سرعت در حال گسترش دامنه کاربردها می باشد. دو دلیل مهم برای این مساله وجود دارد. اول اینکه این مدل از لحاظ ساختار ریاضی بسیار قدرتمند است و به همین دلیل مبانی نظری بسیاری از کاربردها را شکل داده است. دوم اینکه مدل مخفی مارکوف اگر به صورت مناسبی ایجاد شود می تواند برای کاربردهای بسیاری مورد استفاده قرار گیرد.
مابقی مطالب در ادامه مطلب
اگر قبلا ثبت نام کرديد ميتوانيد از فرم زير وارد شويد و مطلب رو مشاهده نماييد !
اثرات گیاه ت‍رخ‍ون Artemisia dracunculus)( بر س‍ی‍س‍ت‍م ای‍م‍ن‍ی و ف‍ل‍ور م‍ی‍ک‍روب‍ی
دانلود رایگان فیلم جامع آموزش عملی الگوریتمهای ژنتیک genetic algorithm GA در متلب