1) sample distribution
样本散布
2) discrete sample
离散样本
1.
One-step band-pass signal extrapolation based on discrete samples in finite interval;
基于有限区间内离散样本的带通信号一步外推
3) Scattered sample
散乱样本
4) distribution of training examples
样本分布
1.
By the method of estimating the probability distribution of training examples,a new and simple method of dealing with numeric attribute based on example distribution and entropy is turned out.
论文分析了基于熵的离散化方法的不足,从估计训练样本的概率分布的角度出发,提出基于样本分布与熵相结合的处理数值型属性的方法。
5) dispersion between subjects
样本离散度
6) sample divergence rate
样本散度率
1.
We introduce the concept sample divergence rate of P relative to Q, i.
引入样本散度率概念,即h(P|Q)作为任意信源与马氏信源差异的一种度量,研究了h(P|Q)与频率的强大数定理之间的联系,在适当的条件下,得到h(P|Q)的下界。
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