Преобразование Фурье и конечные отсчёты
Проект с пингвинами
Проект использует 342 записи Palmer с нужными измерениями: 240 для обучения, 102 для проверки. Выбранные примеры для обучения определяют масштабирование и параметры модели. Исходный CSV
Этот проект обучает веса с помощью softmax, в отличие от лаборатории на главной странице, где используются ближайшие средние по видам. Те же измерения пингвинов, но разные методы классификации. Предсказания могут различаться.
Преобразования сигналов · Изучают преобразования сигналов, рассеяние и их свойства.
Из длины клюва и крыла вычитаем средние по обучающим примерам, затем делим на их стандартные отклонения. Получается вектор из двух чисел.
Рассмотрите понятие рядом с проектом: предположения источника могут отличаться. Эти наблюдения не доказывают теорему.
Вход: 12 × 2; Проверка на новых данных: 102 · #58 · 40.6 мм, 193 мм. Известный ответ: Адели; Прогноз: Адели · [≈0,7383; ≈0,2444; ≈0,01737].
Используется в разделах источника: 1.1 Несколько слов об обозначениях · 3.1 Правило, зависящее от расстояния
В этом фрагменте источника шляпка обозначает преобразование Фурье функции g. Дискретное преобразование Фурье даёт частотные коэффициенты для конечного списка.
Частотные коэффициенты описывают изменение сигнала.
Пример формулы источника
Иллюстрация · Это конечное дискретное преобразование иллюстрирует частотные коэффициенты; оно не является преобразованием Фурье общего темперированного распределения.
Обозначения
- Темперированное распределение в источнике.
- Его преобразование Фурье.
Пример формулы источника
Этот пример использует свои входные данные и предположения. Его изменение не меняет проект.
Измените значение или код и запустите пример. Это конечная иллюстрация, а не доказательство теоремы.
Поток данных в этом примере
Код изменён. Сбросьте его, чтобы вернуть схему примера.
Начальные значения в коде
samples=[1, 0, -1, 0]
Вычисляется здесь
Выражение результата: { samples, coefficients }
coefficients=samples.map((_, k) => ({ real: samples.reduce((s, x, n) => s + x * Math.cos((2 * Math.PI * k * n) / 4), 0), imaginary: samples.reduce( (s, x, n) => s - x * Math.sin((2 * Math.PI * k * n) / 4), 0, ), }))Использует:samples
Возвращает
samples- массив (4 элементов): [1, 0, -1, 0]
coefficients- массив (4 элементов): [объект (2 элементов), объект (2 элементов), объект (2 элементов), объект (2 элементов)]
Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.
Результат
Техническая формулировка
Числовые значения вымышлены. Это конечное дискретное преобразование иллюстрирует частотные коэффициенты; оно не является преобразованием Фурье общего темперированного распределения.
Источник: Обозначение в тексте