翻訳と辞書 Words near each other ・ ウィクリフ ・ ウィクリフ・パールー ・ ウィクリフ聖書翻訳協会 ・ ウィクロスマガジン ・ ウィグ ・ ウィグナー ・ ウィグナーの分類 ・ ウィグナーの定理 ・ ウィグナーザイツ胞 ・ ウィグナー・サイツセル ・ ウィグナー分布 ・ ウィグナー効果 ・ ウィグナー半円分布 ・ ウィグナー結晶 ・ ウィグナー関数 ・ ウィグナー＝エッカルトの定理 ・ ウィグモアホール ・ ウィグモア・ホール ・ ウィグリド ・ ウィグリー・フィールド Dictionary Lists mini英和辞書 mini和英辞書 Webster 1913 Latin-English FOLDOC Wikipedia English ウィキペディア

翻訳と辞書　辞書検索 [ 開発暫定版 ] スポンサード リンク ウィグナー分布 ： ミニ英和和英辞書 ウィグナー分布[ぬの] ===================================== 〔語彙分解〕的な部分一致の検索結果は以下の通りです。 ・ ー ： [ちょうおん] 　(n) long vowel mark (usually only used in katakana) ・ 分 ： [ぶん, ふん] 　 1. (n,n-suf,pref) (1) part　2. segment　3. share　4. ration　5. (2) rate　6. (3) degree　7. one's lot　8. one's status　9. relation　10. duty　1 1. kind　12. lot　13. (4) in proportion to　14. just as much as　1 ・ 分布 ： [ぶんぷ] 　distribution ・ 布 ： [ぬの] 　【名詞】 1. cloth　 ウィグナー分布 ： ウィキペディア日本語版 ウィグナー分布[ぬの] ウィグナー分布 (、 WDF) は、信号処理の分野でに用いられる変換である。 ウィグナー分布はもともと、1932年にユージン・ウィグナーにより古典統計力学への量子補正として提案され、において重要である（ウィグナー関数、またはウィグナー・ビレ分布も比較参照のこと）。 代数的に、位置-運動量の関係は時間-周波数の関係と同様に正準共役関係にあるので、この変換は信号処理の分野において時間-周波数解析に用いられる。などの短時間フーリエ変換に比べて、ウィグナー分布はより明瞭な結果を与える場合がある。 == 数学的定義 == ウィグナー分布の定義にはいくつかの異なる流儀がある。以下に示す定義は時間周波数分析特有のものである。時系列信号 $x$ に対する自己相関関数は次のように定義される。 : $C\_x(t\_1,\; t\_2)\; =\; \backslash left\backslash langle\; \backslash left(x$ - \mu\right) \left(x - \mu\right)^ * \right\rangle , ここで $\backslash langle\; \backslash cdots\; \backslash rangle$ は全ての可能なプロセスにわたっての平均を意味し、 $\backslash mu(t)$ は時間に依存する、もしくは依存しない平均値を意味する。ウィグナー分布 $W\_x(t,f)$ はまずこの自己相関関数を平均時間と $t\; =\; (t\_1+t\_2)/2$ 時間差 $\backslash tau\; =\; t\_1\; -\; t\_2$ の関数に直し、時間差についてフーリエ変換を施すことによって得られる。 : $W\_x(t,f)=\backslash int\_^\; C\_x\backslash left(t\; +\; \backslash frac,\; t\; -\; \backslash frac\backslash right)\; \backslash ,\; e^\; \backslash ,\; d\backslash tau\; .$ よって、 single (mean-zero) time series に対しては、ウィグナー分布は次のように単純に与えられる。 : $W\_x(t,f)=\backslash int\_^x\backslash left(t\; +\; \backslash frac\backslash right)\; \backslash ,\; x\backslash left(t\; -\; \backslash frac\backslash right)^$ * \, e^\,d\tau . ウィグナー分布を用いる動機は、定常過程についてはそれが全ての時間 $t$ に対してスペクトル密度関数に帰着し、非定常過程については自己相関関数と完全に一致することである。そのため、ウィグナー分布により、スペクトル密度が時間の経過につれてどのように変化するかを（おおよそ）知ることができる。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「ウィグナー分布」の詳細全文を読む スポンサード リンク 翻訳と辞書 : 翻訳のためのインターネットリソース Copyright(C) kotoba.ne.jp 1997-2016. All Rights Reserved.