TAILIEUCHUNG - Digital Signal Processing Handbook P73

Fractal signal models are important in a wide range of signal processing applications. For example, they are often well-suited to analyzing and processing various forms of natural and man-made phenomena. Likewise, the synthesis of such signals plays an important role in a variety of electronic systems for simulating physical environments. In addition, the generation, detection, and manipulation of signals with fractal characteristics has become of increasing interest in communication and remote-sensing. | Wornell . Fractal Signals Digital Signal Processing Handbook Ed. Vijay K. Madisetti and Douglas B. Williams Boca Raton CRC Press LLC 1999 1999 by CRC Press LLC 73 Fractal Signals Gregory W. Wornell Massachusetts Institute of Technology Introduction Fractal Random Processes Models and Representations for 1 f Processes Deterministic Fractal Signals Fractal Point Processes Multiscale Models Extended Markov Models References Introduction Fractal signal models are important in a wide range of signal processing applications. For example they are often well-suited to analyzing and processing various forms of natural and man-made phenomena. Likewise the synthesis of such signals plays an important role in a variety of electronic systems for simulating physical environments. In addition the generation detection and manipulation of signals with fractal characteristics has become of increasing interest in communication and remote-sensing applications. A defining characteristic of a fractal signal is its invariance to time- or space-dilation. In general such signals may be one-dimensional . fractal time series or multidimensional . fractal natural terrain models . Moreover they may be continuous-time or discrete-time in nature and may be continuous or discrete in amplitude. Fractal Random Processes Most generally fractal signals are signals having detail or structure on all temporal or spatial scales. The fractal signals of most interest in applications are those in which the structure at different scales is similar. Formally a zero-mean random process x t defined on 1 t 1 is statistically self-similar if its statistics are invariant to dilations and compressions of the waveform in time. More specifically a random process x t is statistically self-similar with parameter H if for any real a 0 it obeys the scaling relation x t a Hx at where denotes equality in a statistical sense. For strict-sense self-similar processes this equality is in

• Tự động hoá
• Tự động hóa
• Năng lượng
• Cơ khí chế tạo máy
• Điện – điện tử
• Kiến trúc xây dựng
• Bài giảng Tự động hóa
• Tự động hóa quá trình sản xuất
• Tự động hóa quá trình lắp ráp
• Định vị chi tiết
• Lắp ráp tự động
• Xác định chế độ lắp ráp tự động
• Ứng dụng Robot trong lắp ráp tự động
• tự động hóa trong xây dựng
• giáo trình tự động hóa trong xây dựng
• bài giảng tự động hóa trong xây dựng
• tài liệu tự động hóa trong xây dựng
• lý thuyết tự động hóa trong xây dựng
• hệ thống tự động hóa trong xây dựng
• Giáo trình Tự động hóa
• Tự động hóa trong hệ thống điện
• Tài liệu tự động hóa
• Tìm hiểu tự động hóa hệ thống điện
• Khái niệm tự động hóa
• Lịch sử tự động hóa
• Sửa chữa thiết bị tự động hóa
• Thiết bị tự động hóa
• Giáo trình Lắp đặt thiết bị đo lường tự động hóa
• Lắp đặt thiết bị đo lường tự động hóa
• Thiết bị đo lường tự động hóa
• Dầu bôi trơn
• đề cương tự động hóa
• phương pháp tự động hóa
• Hệ thống tự động hóa
• Tự động hóa trong quá trình sản xuất
• Hệ thống điều khiển tự động
• Tự động hóa quá trình cắt phôi
• Tự động hóa quá trình kiểm tra
• Tự động điều khiển máy móc
• Tự động hóa quá trình công nghệ
• Lý thuyết điều khiển tự động
• Hệ thống rửa xe tự động
• Đồ án tự động hóa
• Hệ thống tự động
• Kiểm tra tự động
• Thiết bị phân loại tự động
• Hệ thống sản xuất tự động hóa
• lập trình tự động hóa
• tài liệu lập trình tự động hóa
• hướng dẫn lập trình tự động hóa
• phương pháp lập trình tự động hóa
• kinh nghiệm lập trình tự động hóa