1) discrete time network structure
离散时间网络结构
1.
In view of the problems on real time application of digital signal processing, this paper investigates the principle of digital filters realization in real time, including the discussion on the function of discrete time network structures and the properties of discrete time signal processing.
探讨了数字滤波器的实时实现原理 ,包括离散时间网络结构的作用和离散时间信号处理的特点。
2) discrete time dynamic network flow model
离散时间动态网络模型
1.
Studied on the discrete time dynamic network flow model and its application in community evacuation.
本文对离散时间动态网络模型在社区疏散问题中的应用进行了研究。
3) discrete-time Bayesian network
离散时间贝叶斯网络
1.
A new dynamic fault tree analysis method based on discrete-time Bayesian networks is proposed.
提出了一种基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法。
4) discrete time queue network
离散时间排队网络
5) discrete time cellular neural network
时间离散细胞神经网络
6) discrete time neural network
离散时间神经网络
1.
Survey on discrete time neural networks
离散时间神经网络的研究进展
补充资料：离散时间周期序列的离散傅里叶级数表示
(1)
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
式中χ((n))N为一离散时间周期序列，其周期为N点，即
式中r为任意整数。X((k))N为频域周期序列，其周期亦为N点，即X(k)=X(k+lN)，式中l为任意整数。
从式(1)可导出已知X((k))N求χ((n))N的关系
(2)
式(1)和式(2)称为离散傅里叶级数对。
当离散时间周期序列整体向左移位m时,移位后的序列为χ((n+m))N，如果χ((n))N的离散傅里叶级数(DFS)表示为,则χ((n+m))N的DFS表示为
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条