Solucionador de ecuaciones con pasos
El análisis de regresión se utiliza para determinar o estimar los parámetros del modelo. El punto de partida son los valores medidos y un modelo en el que deben basarse los valores medidos. Dado que los valores medidos suelen estar sujetos a fallos, el análisis de regresión optimiza los parámetros del modelo para una adaptación óptima. El procedimiento básico es el método de los mínimos cuadrados.
Con respecto a los valores medidos (xi, yi) y la función del modelo f se minimiza la desviación cuadrática. Para ello se determinan los parámetros ai de la función modelo de forma que se cumpla la siguiente condición.
Si los valores medidos es una relación exponencial se basa también puede ser utilizado para el mejor ajuste de línea recta modelo lineal. Por lo tanto, es necesario tomar el logaritmo, los valores medidos, porque entonces da una ecuación lineal por sustitución.
El ajuste de la distribución gaussiana a los valores medidos tiene lugar mediante la formación del valor medio ponderado de los valores medidos. El valor medio ponderado corresponde a la μ de la distribución gaussiana. La desviación estándar de los valores medidos respecto al valor medio es la σ en la distribución normal.
Solucionador de ecuaciones en línea
La ecualización del histograma se utiliza para mejorar el contraste. No es necesario que el contraste aumente siempre. Puede haber algunos casos en los que la ecualización de histograma puede ser peor. En esos casos el contraste se reduce.
Como puede ver claramente en las imágenes, el contraste de la nueva imagen ha sido mejorado y su histograma también ha sido ecualizado. También hay que tener en cuenta que durante la ecualización del histograma la forma general del histograma cambia, mientras que en el estiramiento del histograma la forma general del histograma permanece igual.
Resolver la ecuación compleja
No siempre hay una solución o puede haber infinitas soluciones. Si sólo hay una solución (un valor para cada incógnita, como en el ejemplo anterior) decimos que el sistema es dependiente consistente. No hablaremos de los otros tipos porque en esta sección sólo estudiaremos los sistemas dependientes consistentes.
2. Para resolver un sistema (dependiente consistente) necesitamos al menos el mismo número de ecuaciones que de incógnitas. En este apartado resolveremos sistemas (lineales) de dos ecuaciones y dos incógnitas con los métodos que describimos a continuación, que se basan en la obtención de una ecuación de primer grado:
Calculadora de raíces
h(1) … h(N – 1)] La figura 5 es un diagrama de bloques que ilustra un modelo de ecualización de canal basado en un ecualizador de retroalimentación de decisión (DFE) 100 discreto en el tiempo y espaciado por símbolos. El modelo de ecualización de canal 100 incluye un canal 102 , un ecualizador de realimentación (FFE) 104 , un bloque de decisión 106 y un ecualizador de realimentación (FBE) 108 , Una secuencia de entrada x (n) es compleja, independiente e idénticamente distribuida con una potencia unitaria. El ruido aditivo ν (n) es un ruido blanco gaussiano con una densidad espectral de σ 2 / ν potencia. Además, se supone que las decisiones convertidas son correctas y, por tanto, iguales a x (n – δ). Esta suposición facilita el diseño de la FBE 108 y la FFE 104, pero a costa de introducir la propagación de errores debido a decisiones posiblemente erróneas. La función G (z) del FFE 104 tiene una longitud L. El vector de respuesta del canal (vector de respuesta al impulso del canal) del canal h viene dado en la ecuación (1) como: h ≜ [h (0) h (1) … h (N – 1)] Ecuación (1)