Microsoft PowerPoint - curs5-DPT-2010V97 [Compatibility Mode]
|
|
- Ștefania Cristea
- 5 ani în urmă
- Vzualizari:
Transcriere
1 Diagnoza sistemelor tehnice Curs 5: Metode de detectare a defectelor bazate pe modele de semnal /
2 Metode de detectare a defectelor /
3 Teste statistice de detectare a modificarilor 3/
4 Testarea caracterului aleator al semnalelor Aleator inseamna impredictibil. Interesant este ca fiecare valoare aleatoare nu poate fi prezisa de una singura, insa luata colectiv, impreuna cu un set mai mare de valori, urmeaza un anumit patern, o anumita distributie. Testarea caracterului aleator al semnalelor se realizeaza cu ajutorul asa numitului test al semnelor. Secventa de N valori este impartita in doua clase sortate dupa deviatia de semn + sau -, in raport de valoarea mediana. Valorile consecutive care apartin unei clase sunt considerate o secventa. 4/
5 Testarea caracterului aleator al semnalelor Fie n si n numarul de secvente - si +. Daca n sau n este mai mare de si cealalta este mai mare de, se poate demonstra (Neuilly and Cetame, 993) ca numarul de secvente r= n + n poate fi aproximat cu o distributie normala cu : r n n n + n = + σ r = n n ( n n n n ) ( ) ( ) n + n n + n Ipoteza de test H este: valorile semnalului sunt aleatoare si functia de decizie este r r Z = σ r 5/
6 Testarea caracterului aleator al semnalelor Ipoteza de test H este: valorile semnalului sunt aleatoare si functia de decizie este r r Z = σ r Ipoteza este validata de un test bilateral cu nivel de incredere -α. Domeniul de acceptare pentru H este asigurat de urmatoarea conditie. u α / u < Z < u α / α / u e π u α / Unde este valoarea astfel incat α = / du 6/
7 Testarea caracterului aleator al Exemplu: ( ) x( i) = 5+ b i / semnalelor unde b(i) este un semnal aleator, gaussian, de medie zero si deviatie standard σ=. Value e Symptom value Value Symptom value Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN) Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN) N=4; α=.5 Concluzie: Pentru diferite semnale de zgomot cu aceiasi parametrii ai testului, pot apare anumite alarme chiar daca semnalul este aleator. Deci parametrii testului nu sunt corect alesi.
8 Testarea caracterului aleator al semnalelor Exemplu: ( ) x( i) = 5+ b i unde b(i) este un semnal aleator, gaussian, de medie zero si deviatie standard σ=. Value Symptom value Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN).5 N=4; α= Value 3 N=4; α=. 8/ Symptom value Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN) Concluzie: Nivelul de incredere pentru acest test trebuie sa fie foarte mare (- α)
9 Testarea caracterului aleator al semnalelor Exemplu: x( i) ( ) = b i X =.*random('chi',,,n); unde b(i) este un semnal aleator, cu distributie chi Value Symptom value Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN).5 N=4; α=. Concluzie: Testul confirma caracterul aleator al semnalului /
10 Testarea caracterului aleator al semnalelor Exemplu: Se considera un semnal sinusoidal Unde b(i) este un semnal de zgomot cu distributie normala, de medie si varianta. Lungimea semnalului este n= ( ) x( i) = 5+ sin(6 πi / n) + b i 6.5 for i=:n X(i)=5+sin(*i/(N/6)*pi); end; X=X +.5*randn(,N); Symptom value Value Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN) N=4; α=. Concluzie: Testul infirma caracterul aleator al semnalului /
11 Teste de normalitate a semnalelor Aceste teste verifica faptul ca semnalele aleatoare au o distributie normala (gaussiana). Sunt cunoscute mai multe tipuri de teste printre care : Kolmogorov-Smirnov (K-S test), Jarque Bera sau Lilliesfors. Testele evalueaza ipoteza H: valorile semnalului urmaresc o distributie normala impotriva ipotezei H: valorile semnalului nu urmaresc o distributie normala. Diferenta intre cele 3 tipuri de teste este data de presupunerile asupra mediei si variantei semnalelor analizate. Astfel testul K-S presupune ca media si varianta distributiei normale sunt cunoscute in timp ce testele Jarque Bera sau Lilliesfors considera ca aceste valori sunt necunoscute. /
12 Teste de normalitate a semnalelor Testele de normalitate utilizeaza numerele Skewness si Kurtoisis. Skewness este o măsură a asimetriei distribuției in jurul valorii medii. Când indicele are valori pozitive, distributia este alungită la dreapta. Când indicele are valori negative, distributia este alungită la stanga. S = N xi N k= 3 ( x) 3 σ Pentru o distributie normala S=. /
13 Teste de normalitate a semnalelor Testele de normalitate utilizeaza numerele Skewness si Kurtoisis. Kurtosis este o măsură a înăltimii distributiei. K = N k N k= ( x x) 4 4 σ Pentru o distributie normala K=3. 3/
14 Teste de normalitate a semnalelor Testele de normalitate Jarque-Bera Acest test compara valorile obtinute pentru numerele S si K cu valorile asteptate pentru o distributie normala, cu ajutorul unei distribitii chi Calculeaza astfel numarul: N ( K 3) JB= S Unde S si K sunt evaluarile numerelor Skewness si Kurtosis iar N este lungimea semnalului. Cu un nivel de incredere de 95% (α=.5) JB = 5.99 pentru o distributie normala. De aceea daca JB<5.99 atunci semnalul are o distributie normala. Testul Jarque-Bera trebuie utilizat pentru o ferestra de analiza mai mare de de valori. 4/
15 Teste de normalitate a semnalelor Testele de normalitate Jarque-Bera Exemplu: X(:N/) = 3; t = :N-N/; X(N/+:N) = 3-.*t; X = X +.*randn(,n); Value Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN) a) N= ; α =.5;.6.4. Symptom m value Value Symptom value Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN).5 b) N= 5; α =.5; Concluzie: este important ca lungimea ferestrei de analiza sa fie cat mai mare 5/
16 Teste de normalitate a semnalelor Testele de normalitate Jarque-Bera Exemplu: 4 3 X=randn(,N); N= ; α =.5; Value Symptom value Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN) Testul este aplicat unui semnal cu o distributie normala si detecteaza corect aceasta situatie 6/
17 Teste de normalitate a semnalelor Testele de normalitate Lilliefors Acest test calculeaza o estimare a mediei si variantei x N N x i= i ( x ) i i x = = σ = N Urmand o normalizare a datelor N xi x Z i = i =,..., N σ Se calculeaza functia de distributie a datelor normalizate: F( z) = p( Z z) = number of Zi z N ( ) Se calculeaza distanta verticala maxima dintre functia de distributie cumulativa F(z) si G(z) care este functia cumulativa de distributie normala ( ) ( ) D= sup z F z G z t G( z) = p( Z z) = e dt π t 7/
18 Teste de normalitate a semnalelor Testele de normalitate Lilliefors In final se accepta Ipoteza H: valorile semnalului urmaresc o distributie normala cu o medie si varianta nespecificate impotriva Ipotezei H: valorile semnalului nu urmaresc o distributie normala, cu un grad de increderea -α atunci cand valoarea calculata D> d α,n Unde 967) d α,n este este o valuare specifica testului in forma tabelata (Lilliefors, 8/
19 Teste de normalitate a semnalelor Testele de normalitate Lilliefors.8 Exemplu: 4 3 X=randn(,N); Value Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN) Symptom value N=; α=.5 Concluzie: Valorile semnalului urmaresc o distributie normala 9/
20 Teste de normalitate a semnalelor Testele de normalitate Lilliefors Exemplu: X =.*random('chi',,,n); Value Symptom m value Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN) N=; α=. / Concluzie: Valorile semnalului nu urmaresc o distributie normala
21 Teste statistice de detectare a modificarilor Testele Neyman-Pearson Sunt teste utilizate pentru a decide intre doua ipoteze H si H. Pragul de decizie Xlim este calculat utilizand α astfel incat sa se satisfaca xlim relatia x x ( ) σ α = e dx πσ Testul poate fi utilizat pentru detectarea modificarilor de medie a unui semnal. Sunt posibile doua cazuri: -modificarea unei valori a unei medii cunoscute -modificarea valorii unei medii necunoscute P(Y) β = Ylim p Y / H ) dy ( p Y / H ) ( σ p Y lim / H ) ( p Y lim / H ) ( p Y / H ) σ ( α = Ylim p Y / H ) dy ( Y H Ylim µ µ H /
22 Teste statistice de detectare a modificarilor Testele Neyman-Pearson Pentru detectarea modificarea unei valori a unei medii cunoscute ipotezele testului sunt: Ipoteza H: semnalul are media x si deviatia standardσ Ipotezei H: semnalul are media x si deviatia standardσ Pragul de decizie intre cele doua ipoteze este Unde P( xlim / H) λ= P( x / H ) lim si regula de decizie σ γ = ln( λ) + x x N x i H H γ N( x + x ) /
23 Teste statistice de detectare a modificarilor Testele Neyman-Pearson Pentru detectarea modificarea unei valori a unei medii necunoscute ipotezele testului sunt: Ipoteza H: semnalul are media x si deviatia standardσ Ipotezei H: semnalul nu are media x si deviatia standardσ Pragul de decizie intre cele doua ipoteze este γ = σ N ln( λ) Unde 3/ λ= P( xlim / H) si regula de decizie H P( x / H ) lim N ( x x ) i H γ
24 Teste statistice de detectare a modificarilor Testele Neyman-Pearson- Exemplu Semnal Semnal Semnal 3 4 X(:N/) = ; X(N/:N) =.3; X = X +.7*randn(,N); Lungimea semnalului Momentul aparitiei modificarilor Medie X Medie X Sigma Deviatia mediei(%) 3% 3% 5% Raportul semnal/zgomot 3 db db 3 db X(:N/) = ; X(N/:N) =.3; X = X +.*randn(,n); 3.5 X(:N/) = ; X(N/:N) =.5; X = X +.7*randn(,N); /
25 Teste statistice de detectare a modificarilor TesteleNeyman-Pearson Exemplu(N= 3; x = ;σ =.6;α=.5) Semnal Semnal Valu ue Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN) e Value Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN) Symptom value.5 Symptom value /
26 Teste statistice de detectare a modificarilor Testele Neyman-Pearson Exemplu Semnal (N= 3; x = ; σ =.6; α =.5) Semnal (N= 3; x = ; σ =.6; α =.) Valu ue Symptom value Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN) Value Symptom value Symptom Value (-->OK, -->ALARM, -->UNKNOWN) /
Microsoft Word - TIC5
CAPACITATEA CANALELOR DE COMUNICAŢIE CAPITOLUL 5 CAPACITATEA CANALELOR DE COMUNICAŢIE În Capitolul 3, am văzut că putem utiliza codarea sursă pentru a reduce redundanţa inerentă a unei surse de informaţie
Mai multINDICATORI AI REPARTIŢIEI DE FRECVENŢĂ
Indicatori ai formei distribuţiei Atunci când valorile unei serii sunt distribuite nesimetric în jurul mediei, acest fapt este imposibil de surprins cu ajutorul indicatorilor de dispersie. S-au introdus
Mai multPowerPoint Presentation
EXAMEN INFORMATICĂ MEDICALĂ ȘI BIOSTATISTICĂ 2017 Obiective Recapitulare materie Teme subiecte Exemple de probleme Organizare Scris Calculul notei finale Informația Sistemul binar, operații binare Cantitatea
Mai multLaborator 6 - Statistică inferenţială I. Inferenţă asupra mediei - Testul Z pentru media unei populaţii cu dispersia cunoscută Se consideră o populaţi
Laborator 6 - Statistică inferenţială I. Inferenţă asupra mediei - Testul Z pentru media unei populaţii cu dispersia cunoscută Se consideră o populaţie statistică căreia i se cunoaşte dispersia σ 2. Pentru
Mai multCursul 7 Formula integrală a lui Cauchy Am demonstrat în cursul precedent că, dacă D C un domeniu simplu conex şi f : D C o funcţie olomorfă cu f cont
Cursul 7 Formula integrală a lui Cauchy Am demonstrat în cursul precedent că, dacă D C un domeniu simplu conex şi f : D C o funcţie olomorfă cu f continuă pe D, atunci, pe orice curbă rectificabilă şi
Mai multMicrosoft Word - 2 Filtre neliniare.doc
20 Capitolul 2 - Filtre neliniare 21 CAPITOLUL 2 FILTRE NELINIARE 2-1. PRELIMINARII Răspunsul la impuls determină capacitatea filtrului de a elimina zgomotul de impulsuri. Un filtru cu răspunsul la impuls
Mai multIntroducere
Platformă de e-learning și curriculă e-content pentru învățământul superior tehnic AEACD 17. Segmentarea imaginilor: Region-based segmentation. Graph Theory In Image Segmentation Region-based segmentation
Mai multALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine număru
ALGORITMICĂ. Seminar 3: Analiza eficienţei algoritmilor - estimarea timpului de execuţie şi notaţii asimptotice. Problema 1 (L) Să se determine numărul de operaţii efectuate de către un algoritm care determină
Mai multLaborator 10 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 17.dec
Laborator 10 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 17.dec.2015 1 1 Verificarea ipotezelor în Toobox-ul Statistics Toobox-ul Statistics pune la dispoziţia utilizatorului
Mai multOPERATII DE PRELUCRAREA IMAGINILOR 1
OPERATII DE PRELUCRAREA IMAGINILOR Prelucrarea imaginilor 2 Tipuri de operatii de prelucrare Clasificare dupa numarul de pixeli din imaginea initiala folositi pentru calculul valorii unui pixel din imaginea
Mai multMicrosoft Word - D_ MT1_II_001.doc
,1 SUBIECTUL II (30p) Varianta 1001 a b 1 Se consideră matricea A = b a, cu a, b şi 0 http://wwwpro-matematicaro a) Să se arate că dacă matricea X M ( ) verifică relaţia AX = XA, atunci există uv,, astfel
Mai multCLP_UTCN-grila-2012.dvi
Liceul: Numele: Punctaj: Prenumele: Concursul liceelor partenere cu Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca Test grilă Ediţia a treia mai 0 Clasa a X-a În casuţa din stânga întrebării se va scrie litera
Mai mult20 SUBIECTE DE EXAMEN - De fapt, în pofida acestor probleme, până la urmă tot vom logaritma, căci aceasta este tehnica naturală în context. Trebuie do
SUBIECTE DE EXAMEN - De fapt, în pofida acestor probleme, până la urmă tot vom logaritma, căci aceasta este tehnica naturală în context. Trebuie doar să gestionăm cu precauţie detaliile, aici fiind punctul
Mai multModelarea si Simularea Sistemelor de Calcul
Modelarea şi Simularea Sistemelor de Calcul Generarea de numere aleatoare ( lab. 5) Numim variabilă aleatoare acea funcţie X : (Ω, δ, P) R, care în cazul mai multor experimente efectuate în condiţii identice
Mai multProiect GSN-08 Ghid de securitate nucleară privind repornirea instalaţiilor nucleare după opririle neplanificate CAPITOLUL I Domeniu, scop, definiţii
Proiect GSN-08 Ghid de securitate nucleară privind repornirea instalaţiilor nucleare după opririle neplanificate CAPITOLUL I Domeniu, scop, definiţii SECŢIUNEA 1 Domeniu şi scop Art. 1. - (1) Prin prezentul
Mai multCopyright c 2001 ONG TCV Scoala Virtuala a Tanarului Matematician 1 Ministerul Educatiei si Stiintei Examenul de bacalaureat la
Copyright c 1 ONG TCV Scoala Virtuala a Tanarului Matematician http://math.ournet.md 1 Ministerul Educatiei si Stiintei Examenul de bacalaureat la matematica, Profilurile: fizica-matematica, economie,
Mai multCurs 10 Aplicaţii ale calculului diferenţial. Puncte de extrem 10.1 Diferenţiale de ordin superior S¼a trecem acum la de nirea diferenţialelor de ordi
Curs 0 Aplicaţii ale calculului diferenţial. Puncte de extrem 0. Diferenţiale de ordin superior S¼a trecem acum la de nirea diferenţialelor de ordin superior. De niţia 0.. Fie n 2; D R k o mulţime deschis¼a
Mai multLaborator 8- Statistica Descriptiva Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 22.nov
Laborator 8- Statistica Descriptiva Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 22.nov.2017 1 1 Mediana.Cuartile.Cuantile Definition 1 Fie variabila aleatore X
Mai multPROGRAMA CONCURSULUI NAŢIONAL
ANUL ŞCOLAR 2011-2012 CLASA a IX-a În programa de concurs pentru clasa a IX-a sunt incluse conţinuturile programelor din clasele anterioare şi din etapele anterioare. 1. Mulţimi şi elemente de logică matematică.
Mai multLaborator 9- Estimarea parametrilor Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 29.nov
Laborator 9- Estimarea parametrilor Sef lucrari dr.mat. Daniel N.Pop Departamentul de calculatoare si inginerie electrica 29.nov.2017 1 2 1 Estimarea parametrilor in ToolBox-ul Statistics Functiile de
Mai multMicrosoft Word - IngineriF_A.DOC
Se considera v BE 0.6V in conductie si β00. Pentru v I.6+0.05sinωt [V], tensiunea este : +0V R C 5K v I v BE 0.5mA 0V C a 7.50.3sinωt [V] c.5.5sinωt [V] b 7.5.5sinωt [V] d.60.05sinωt [V] Se cunoaste β00
Mai multLaborator 11 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 7.ian
Laborator 11 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 7.ian.2016 1 1 Testul { 2 asupra dispersiei 1.1 Aspecte teoretice Testul { 2 asupra dispersiei se realizeaza cu functia
Mai multBAC 2007 Pro Didactica Programa M1 2 Rezolvarea variantei 61 versiune finală Redactia Pro Didactica Suportul pe net:
BAC 7 Pro Didactica Programa M Rezolvarea variantei 6 versiune finală Redactia Pro Didactica Suportul pe net: http://www./ CAPITOLUL Varianta 6. Subiectul I. (a) Coordonatele punctelor C şi D satisfac
Mai multClasa IX 1. O lăcustă face salturi, fiecare salt în linie dreaptă şi de două ori mai lung ca precedentul. Poate vreodată lăcusta să revină în punctul
Clasa IX. O lăcustă face salturi, fiecare salt în linie dreaptă şi de două ori mai lung ca precedentul. Poate vreodată lăcusta să revină în punctul de plecare iniţial? Soluţie. Răspunsul este negativ.
Mai multCAPITOLUL 1
4. ANALIZA EXPLORATORIE A UNEI SERII DE DATE 4.1. INTRODUCERE Analiza exploratorie a datelor (EDA Exploratory Data Analysis) este o tehnică de abordare a prelucrării datelor de dată mai recentă, ce constă
Mai multCursul 8 Funcţii analitice Vom studia acum comportarea şirurilor şi seriilor de funcţii olomorfe, cu scopul de a dezvălui o proprietate esenţială a ac
Cursul 8 Funcţii analitice Vom studia acum comportarea şirurilor şi seriilor de funcţii olomorfe, cu scopul de a dezvălui o proprietate esenţială a acestor funcţii: analiticitatea. Ştim deja că, spre deosebire
Mai multMicrosoft PowerPoint - 20x_.ppt
Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi din Iaşi Facultatea de Inginerie Chimică şi Protecţia Mediului Ingineria proceselor chimice şi biologice/20 Titular disciplină: Prof.dr.ing. Maria Gavrilescu Catedra
Mai multMicrosoft Word - Notiuni de arhitectura calculatoarelor.doc
NOTIUNI DE ARHITECTURA CALCULATOARELOR Introducere In acest capitol se vor studia cateva notiuni legate de modul in care este realizat un calculator si cum este utilizat acesta in indeplinirea unor functii.
Mai multLaborator Implementarea algoritmului DES - Data Encryption Standard. Exemplu DES Algoritmul DES foloseşte numere b
Laborator 4 1.04-5.04.2019 8.04-12.04.2019 1. Implementarea algoritmului DES - Data Encryption Standard. Exemplu DES Algoritmul DES foloseşte numere binare. Fiecare grup de 4 biţi reprezintă un număr hexazecimal.
Mai mult1. Se masoara forta de presiune X (Kg/cm 3 ), la care un anumit material cedeaza. Se presupune ca X urmeaza o lege normala. Pentru 10 masuratori se ob
1. Se masoara forta de presiue X (Kg/cm 3 ), la care u aumit material cedeaza. Se presupue ca X urmeaza o lege ormala. Petru 10 masuratori se obti urmatoarele valori: Cerite: 19.6 19.9 20.4 19.8 20.5 21.0
Mai multSPECIFICATIE FILTRU TITEI
Fax : SPECIFICATIE BRAT INCARCARE TITEI CU ROBINET DE INCHIDERE SI INTRERUPATOR ELECTRIC DE NIVEL Beneficiar : S.C. CONPET S.A. Cod proiect : A 587 Cod document : A587-SP- B Faza : DDE Revizie: Rev 1 Denumire
Mai multrrs
Model econometric de analiză a corelației dintre rata inflației şi nivelul produsului intern brut Drd. Andreea - Ioana Marinescu (marinescu.andreea.ioana@gmail.com) Academia de Studii Economice din București
Mai multRecMat dvi
Conice şi cubice în probleme elementare de loc geometric Ştefan DOMINTE 1 Abstract. In this Note, a number of simple problems are presented to support the idea that conic and cubic curves can frequently
Mai mult1. Operatii cu matrici 1 Cerinte: Sa se realizeze functii pentru operatii cu matrici patratice (de dimensiune maxima 10x10). Operatiile cerute sunt: A
1. Operatii cu matrici 1 Sa se realizeze functii pentru operatii cu matrici patratice (de dimensiune maxima 10x10). Operatiile cerute sunt: A+B (adunare), aa (inmultire cu scalar), A-B scadere), AT (Transpusa),
Mai multINDICATORI AI REPARTIŢIEI DE FRECVENŢĂ
STATISTICA DESCRIPTIVĂ observarea Obiective: organizarea sintetizarea descrierea datelor Analiza descriptivă a datelor Analiza statistică descriptivă reperezintă un tip de analiză ce servește la descrierea,
Mai multAnaliz¼a Matematic¼a - Curs 6 M¼ad¼alina Roxana Buneci
Analiz¼a Matematic¼a - Curs 6 M¼ad¼alina Roxana Buneci Cuprins 4 Spaţii topologice (continuare din cursul 5) 3 4.6 Spaţiul R n............................ 3 5 Calcul diferenţial 7 5. Derivatele funcţiilor
Mai multPowerPoint Presentation
Calculul Aproximativ al Derivatelor Funcțiilor umerice Ș.l. Dr. ing. Levente CZUMBIL E-mail: Levente.Czumbil@ethm.utcluj.ro WebPage: http://users.utcluj.ro/~czumbil Determinarea distribuţiei de sarcină
Mai multMicrosoft PowerPoint - ESTIMARE-II-2
Extinderi pentru azul estimării unui parametru vetor Daă sunt de estimat mai mulți parametri (în număr de p) putem organiza aești parametri sub forma unui vetor. Fieare din ei p parametri are un estimator.
Mai multCONCURSUL NAŢIONAL DE MATEMATICA PANAITOPOL EDIŢIA a X-a, TULCEA, 21 aprilie 2018 Clasa a VII - a 1. Se consideră numerele reale x, y şi z, cel puţin
CONCURSUL NAŢIONAL DE MATEMATICA PANAITOPOL EDIŢIA a X-a, TULCEA, 21 aprilie 2018 Clasa a VII - a 1. Se consideră numerele reale x, y şi z, cel puţin două dintre ele fiind diferite. Arătaţi că x y z 0
Mai multLucrarea 7 Filtrarea imaginilor BREVIAR TEORETIC Filtrarea imaginilor se înscrie în clasa operaţiilor de îmbunătăţire, principalul scop al acesteia fi
Lucrarea 7 Filtrarea imaginilor BREVIAR TEORETIC Filtrarea imaginilor se înscrie în clasa operaţiilor de îmbunătăţire, principalul scop al acesteia fiind eliminarea zgomotului suprapus unei imagini. Filtrarea
Mai multFacultatea de Științe Politice, Administrative și ale Comunicării Str. Traian Moșoiu nr. 71 Cluj-Napoca, RO Tel.: Fax:
Documentație pentru accesarea platformei e-learning de către studenți Pentru facilitarea demersurilor necesare bunei desfășurări a cursurilor se folosește platforma de e-learning a facultății (care se
Mai multBAC 2007 Pro Didactica Programa M1 2 Rezolvarea variantei 36 versiune finală Redactia Pro Didactica Suportul pe net:
BAC 27 Pro Didactica Programa M1 2 Rezolvarea variantei 36 versiune finală Redactia Pro Didactica Suportul pe net: http://www./ CAPITOLUL 1 Varianta 36 1. Subiectul I. (a) Avem 2 ( ) 2+ ( ) 2= 7i = 2 7
Mai multCONCURSUL DE MATEMATICĂ APLICATĂ "ADOLF HAIMOVICI" ETAPA JUDEȚEANĂ 18 martie 2017 Filiera Tehnologică : profilul Tehnic Clasa a IX -a Problema 1. 2 Se
Clasa a IX -a Se consideră funcţia f : R R, f ( x) x mx 07, unde mr a) Determinaţi valoarea lui m ştiind că f( ), f() şi f () sunt termeni consecutivi ai unei progresii aritmetice b) Dacă f() f(4), să
Mai multModul Modbus ASCII SISTEME DE COMUNICATIE CURS 5 - Constantinescu Catalin Atunci cand se foloseste modul MODBUS ASCII fiecare octet din mesaj
2.3.5.2 Modul Modbus ASCII Atunci cand se foloseste modul MODBUS ASCII fiecare octet din mesaj este trimis ca doua caractere ASCII (de exemplu, octetul 0x7A este transmis ca doua caractere 0x37 = 7, respectiv
Mai multBalustrade, garduri
Allplan 2019 Expert CAD Balustrade, garduri Aceasta documentatie a fost intocmita cu foarte mare atentie. Cu toate acestea, ALLPLAN GmbH si autorii programului nu-si asuma raspunderea pentru eventuale
Mai multNumăr Raport 2017SYI029RNG343_1 Data 20 iulie 2018 Tip Raport: Evaluare și Certificare GLI GLI Europe BV Diakenhuisweg AP Haarlem The Nethe
Tip Raport: Evaluare și Certificare Europe BV Diakenhuisweg 29-35 2033 AP Haarlem The Netherlands Tel +31 (0)88 220 6600 Chamber of Commerce Leiden nr. 28117769 VAT Identification number NL 8184.73.393.B.01
Mai multGHEORGHE PROCOPIUC PROBLEME DE ANALIZĂ MATEMATICĂ ŞI ECUAŢII DIFERENŢIALE IAŞI, 2007
GHEORGHE PROCOPIUC PROBLEME DE ANALIZĂ MATEMATICĂ ŞI ECUAŢII DIFERENŢIALE IAŞI, 7 Cuprins Elemente de teoria spaţiilor metrice 4 Spaţii metrice 4 Mulţimea numerelor reale 8 Şiruri şi serii 5 Şiruri de
Mai multI
METODA VECTORIALĂ ÎN GEOMETRIE prof. Andrei - Octavian Dobre Această metodă poate fi descrisă după cum urmează: Fiind dată o problemă de geometrie, după explicitarea şi reprezentarea grafică a configuraţiei
Mai mult4. Detectarea cantelor Calculul gradientului într-o imagine Detectorul de cante Canny Transformata Hough În această lucrare vor fi studiate metode de
4. Detectarea cantelor Calculul gradientului într-o imagine Detectorul de cante Canny Transformata Hough În această lucrare vor fi studiate metode de detectare a cantelor prin evaluarea gradientului intensității
Mai multE_d_Informatica_sp_SN_2014_bar_10_LRO
Examenul de bacalaureat naţional 2014 Proba E. d) Informatică Varianta 10 Toate subiectele sunt obligatorii. Se acordă 10 puncte din oficiu. Timpul de lucru efectiv este de 3 ore. În rezolvările cerute,
Mai multMicrosoft Word - Laboratorul 3.doc
Laboratorul 3 Implementarea interfetelor cu mediul exterior Obiective Acest laborator isi propune sa prezinte modul de realizare a unor interfete cu mediul exterior astfel incat sa se poata trimite date
Mai mult1. Găsiți k numerele cele mai apropiate într-un şir nesortat Dându-se un şir nesortat și două numere x și k, găsiți k cele mai apropiate valori de x.
1. Găsiți k numerele cele mai apropiate într-un şir nesortat Dându-se un şir nesortat și două numere x și k, găsiți k cele mai apropiate valori de x. Date de intrare: arr [] = {10, 2, 14, 4, 7, 6}, x =
Mai multŞiruri de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi Iaşi, 2015 Analiză Matematică Lucian Maticiuc 1 / 29
Şiruri de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi Iaşi, 2015 Analiză Matematică Lucian Maticiuc 1 / 29 Definiţie. Şiruri mărginite. Şiruri monotone. Subşiruri ale
Mai multPowerPoint Presentation
Tipuri de studii clinice Descriere unui fenomen de sănătate Evaluarea unei atitudini terapeutice 1 Tipuri de studii clinice Domeniile cercetării clinice: 1. Descrierea unui fenomen de sănătate 2. Punerea
Mai multInteligență artificială Laboratorul 8 Perceptronul și rețele de perceptroni în Scikit-learn Stanga :multimea de antrenare a punctelor 3d; Dreapta : mu
Perceptronul și rețele de perceptroni în Scikit-learn Stanga :multimea de antrenare a punctelor 3d; Dreapta : multimea de testare a punctelor 3d si planul de separare. In acest laborator vom antrena un
Mai multMicrosoft Word - ANEXA 1 tabel date intrare Baia Mare 27 nov doc
Anexa 1: Rezumat cu privire la datele de intrare necesare în procesul de cartare strategică de zgomot Descriere / Parametrul care se verifică Evaluare generală Sursele de zgomot și suprafața cartată Granița
Mai multMatematici aplicate științelor biologie Lab06 MV
LP06 - PREZENTAREA DATELOR STATISTICE (2). Realizarea tabelei de frecvență pentru datele grupate. Utilizarea funcției FREQVENCY și a opţinunii Histogram din Data Analysis Obiective: I. Realizarea tabelei
Mai multLaborator 3 - Simulare. Metode de tip Monte Carlo. I. Estimarea ariilor şi a volumelor RStudio. Nu uitaţi să va setaţi directorul de lucru: Session Se
Laborator 3 - Simulare. Metode de tip Monte Carlo. I. Estimarea ariilor şi a volumelor RStudio. Nu uitaţi să va setaţi directorul de lucru: Session Set Working Directory Choose Directory. Exerciţiu rezolvat.
Mai multMicrosoft Word - 01_Introducere.doc
1. INTRODUCERE Modelul simplificat al unui sistem de transmisiune: Sursa digitala {1,2,.,q} TX (ω 0 ) Canal radio m i s(t) y(t) RX (ω 0 ) mˆ i Terminal digital Sursa digitală semnalul de date m i Tx: emiţătorul
Mai multCalcul Numeric
Calcul Numeric Cursul 4 2019 Anca Ignat Metode numerice de rezolvarea sistemelor liniare Fie matricea nesingulară A nn şi b n. Rezolvarea sistemului de ecuații liniare Ax=b se poate face folosind regula
Mai multMicrosoft Word - C05_Traductoare de deplasare de tip transformator
Traductoare de deplasare de tip transformator Traductoare parametrice. Principiul de funcţionare: Modificarea inductivităţii mutuale a unor bobine cu întrefier variabil sau constant. Ecuaţia care exprimă
Mai multParadigme de Programare
Paradigme de Programare Conf. dr. ing. Andrei Olaru andrei.olaru@cs.pub.ro cs@andreiolaru.ro Departamentul de Calculatoare 2019 9 : 1 / 38 Cursul 9 Concluzie Paradigma Funcțională 9 : 2 / 38 Cursul 9:
Mai multAnaliza comparativă a dispozitivelor de întreţesere utilizate în turbocoduri pe baza spectrului distanţelor de întreţesere
Studiu asupra preciziei curbelor BER construite prin simularea funcţionării turbo-codurilor as.ing. Horia Balta, as.ing. Maria Kovaci Universitatea Politehnica Timişoara, balta@etc.utt.ro, kmaria@etc.utt.ro
Mai multMicrosoft PowerPoint - SD7-RO.ppt
Sisteme distribuite teorie 7. Alg. pt. sincronizarea ceasurilor Noiembrie 20, 2009 1 Scop si presupuneri Presup. 1: o masina are un receptor UTC, Scop: mentinerea masinilor din sistem sincronizate Presup.
Mai multPrelegerea 3 În această prelegere vom învăţa despre: Clase speciale de latici: complementate. modulare, metrice, distributive şi 3.1 Semi-distributivi
Prelegerea 3 În această prelegere vom învăţa despre: Clase speciale de latici: complementate. modulare, metrice, distributive şi 3.1 Semi-distributivitate şi semi - modularitate Fie L o latice. Se numeşte
Mai multSlide 1
VII. ÎNSCRIEREA PE DESENELE TEHNICE A PRESCRIPŢIILOR DE CALITATE Starea suprafeţelor influenţează fiabilitatea şi funcţionarea pieselor în cadrul unui ansamblu 7.1 STAREA SUPRAFEŢELOR (RUGOZITATEA) SR
Mai mult1
4.3. Amplificatoare de semnal mic Amplificatoarele de semnal mic (ASM) au semnalul amplificat mic în raport cu tensiunile de c.c. de polarizare a tranzistoarelor. Tranzistoarele funcţionează într-o zonă
Mai multGuidelines on LGD estimates under downturn conditions_RO.docx
EBA/GL/2019/03 6 martie 2019 Ghid EBA/GL/2019/03 6 martie 2019 Ghid privind estimarea LGD adecvate unui declin economic ( Estimarea LGD de declin economic ) 1. Obligații de conformare și de raportare Statutul
Mai multALGORITHMICS
CURS 2: Descrierea algoritmilor în pseudocod =Exemple= 1 Structura Descrierea unor algoritmi simpli Specificarea și utilizarea subalgoritmilor 2 Exemplu 1 Considerăm un tabel cu informații despre studenți
Mai multCapitole Speciale de Informatică Curs 4: Calculul scorurilor în un sistem complet de extragere a informaţiilor 18 octombrie 2018 Reamintim că în cursu
Capitole Speciale de Informatică Curs 4: Calculul scorurilor în un sistem complet de extragere a informaţiilor 18 octombrie 2018 Reamintim că în cursul precedent am prezentat modelul de spaţiu vectorial
Mai multUniversitatea Politehnica din Bucureşti 2019 Disciplina: Geometrie şi Trigonometrie G1 * Varianta A 1. Ştiind cos x = 3 2, atunci sin2 x
1 5 6 7 Universitatea Politehnica din Bucureşti 019 Disciplina: Geometrie şi Trigonometrie G1 * Varianta A 1 Ştiind cos x atunci sin x este: (6 pct a 1 ; b 1 ; c 1 ; d ; e 1 8 ; f Soluţie Folosind prima
Mai multCursul 12 (plan de curs) Integrale prime 1 Sisteme diferenţiale autonome. Spaţiul fazelor. Fie Ω R n o mulţime deschisă şi f : Ω R n R n o funcţie de
Cursul 12 (plan de curs) Integrale prime 1 Sisteme diferenţiale autonome. Spaţiul fazelor. Fie Ω R n o mulţime deschisă şi f : Ω R n R n o funcţie de clasă C 1. Vom considera sistemul diferenţial x = f(x),
Mai multAnexa 1 Bunurile supuse vânzării Nr. crt. Bunuri de vânzare Preț minim (lei, excl. TVA) 1 Macara Telemac 28,003 2 Excavator O&K 28,722 3 Buldoexcavato
Nr. crt. Bunuri de vânzare Preț minim (lei, excl. TVA) 1 Macara Telemac 28,003 2 Excavator O&K 28,722 3 Buldoexcavator Caterpillar 103,143 4 Tractor UTB 650 M 14,935 5 Incarcator Caterpillar 938GII 109,210
Mai multETTI-AM2, , M. Joița & A. Niță Notițe de Adrian Manea Seminar 11 Transformarea Laplace Aplicații Transformarea Z Ecuații și sisteme diferenți
Seminar Transformarea Laplace Aplicații Transformarea Z Ecuații și sisteme diferențiale Folosind transformata Laplace, putem reolva ecuații și sisteme diferențiale. Cu ajutorul proprietăților transformatei
Mai multR O M A N I A Ministerul Educaţiei, Cercetării, Tineretului şi Sportului UNIVERSITATEA DE MEDICINĂ ŞI FARMACIE din TÂRGU-MUREŞ Facultatea de Medicină
R O M A N I A Ministerul Educaţiei, Cercetării, Tineretului şi Sportului UNIVERSITATEA DE MEDICINĂ ŞI FARMACIE din TÂRGU-MUREŞ Facultatea de Medicină Adresa: 540139 Târgu -Mu reş, str. Gh.Marin escu nr.
Mai multNeural Networks
Biostatistică și Bioinformatică. Lab 2: Prelucrări statistice asupra secvențelor de nucleotide/ aminoacizi. Teste statistice. 1. Pachete R pentru bioinformatică Bioconductor (www.bioconductor.org) SeqinR
Mai multRS-1.3 LM.2
LINII DIRECTOARE PENTRU VERIFICAREA ADECVARII LA SCOP A METODELOR UTILIZATE ÎN LABORATOARELE DE ANALIZE MEDICALE CUPRINS 1. SCOP 2. DOMENIU DE APLICARE 3. DOCUMENTE DE REFERINŢĂ 4. DEFINIŢII 5. PRINCIPII
Mai multProiecţiile macroeconomice pentru zona euro ale experţilor BCE, Septembrie 2010
Casetă PROIECŢIILE MACROECONOMICE PENTRU ZONA EURO ALE EXPERŢILOR Pe baza informaţiilor disponibile până la data de 20 august 2010, experţii au elaborat proiecţiile privind evoluţiile macroeconomice din
Mai multEntrepreneurship and Technological Management
Platformă de e-learning și curriculă e-content pentru învățământul superior tehnic Proiectarea Algoritmilor 33. Algoritmul de tip Monte Carlo Bibliografie [1] C. Giumale Introducere in Analiza Algoritmilor
Mai multManual utilizare incubator 8000 oua prepelita
! INCUBATOR OUA Manual de Utilizare Caracteristici tehnice: Temperatura masurata: 0 99 ºC Acuratetea temperaturii masurate: ±0.1 ºC Umiditatea masurata: 0 99% RH Acuratetea umiditatii masurate: ±3% RH
Mai multMicrosoft Word - Probleme-PS.doc
PROBLEME PROPUSE PENTRU EXAMENUL LA PRELUCRAREA SEMNALELOR a) Să se demonstreze că pentru o secvenńă pară x[ n] x[ n] este adevărată egalitatea X( z) X( z) b) să se arate că polii (zerourile) acestei transformate
Mai multCardurile de cumparaturi, un instrument util pentru magazinul tau
Cardurile de cumparaturi, un instrument util pentru magazinul tau 06 Sep 2012 de admin [1] Programele ce implica utilizarea cardurilor de cumparaturi sunt din ce in ce mai prezente in intreaga lume. Acest
Mai multFACULTATEA DE AUTOMATICĂ ŞI CALCULATOARE Raport privind evaluarea activităţii didactice de către studenţi Facultatea de Automatică şi Calculatoare Anu
FACULTATEA DE AUTOMATICĂ ŞI CALCULATOARE Raport privind evaluarea activităţii didactice de către studenţi Facultatea de Automatică şi Calculatoare Anul universitar 2018-2019 - semestrul 1 Cuprins I. CADRUL
Mai multSubiecte
Cap. Semnale şi instrumente pentru generarea lor. Ce tipuri de aparate pot genera semnal sinusoidal? 2. Care sunt principalele caracteristici ale unui generator de audio frecvenţă? 3. Care sunt principalele
Mai multProbleme proiect TP BITPERM Implementați un algoritm care citește de la intrarea standard două numere naturale și scrie la ieșirea standard da
Probleme proiect TP 2016 1. BITPERM Implementați un algoritm care citește de la intrarea standard două numere naturale și scrie la ieșirea standard dacă reprezentarea binară a unuia dintre numere poate
Mai multClustere şi impurităţi în sisteme complexe
C: Soluţii numerice ale ecuaţiei Schrödinger independentă de timp. Metoda Tirului BIBLIOGRAFIE Ion. I. Cotaescu. Curs de Mecanica Cuantică, Tipografia UVT 990 Epperson J, An introduction to numerical methods
Mai multLogică și structuri discrete Limbaje regulate și automate Marius Minea marius/curs/lsd/ 24 noiembrie 2014
Logică și structuri discrete Limbaje regulate și automate Marius Minea marius@cs.upt.ro http://www.cs.upt.ro/ marius/curs/lsd/ 24 noiembrie 2014 Un exemplu: automatul de cafea acțiuni (utilizator): introdu
Mai multMatematici aplicate științelor biologie Lab09 MV
LP09- CORELAŢII ŞI REGRESII Considerații teoretice Legăturile care există între două variabile statistice pot fi studiate folosind două tehnici: CORELAȚIA și REGRESIA. CORELAȚIA arată cât de puternică
Mai multPowerPoint Presentation
1 Toate erorile unui circuit de eşantionare-memorare se pot deduce cantitativ din specificaţiile tehnice ale circuitului, cu excepţia erorii generate de timpul de apertură, fiindcă această eroare este
Mai multMatematici aplicate științelor biologie Lab05 MV
LP05 - PREZENTAREA DATELOR STATISTICE (1) Obiective: I. Prezentarea datelor prin tabele - Întocmirea tabelului de evidenţă primară Acest tabel conţine valori de observaţie distincte x i ale caracterului
Mai multElemente de Web design
Limbajul HTML (II) Hypertext Markup Language Tabele Crearea unui tabel . Pentru a insera o linie într-un tabel se folosesc etichetele (table row) ( este opţională) O celulă
Mai multUNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ Concurs MATE-INFO UBB 6 aprilie 2019 Proba scrisă la MATEMATICĂ NOTĂ IM
UNIVERSITATEA BABEŞ-BOLYAI CLUJ-NAPOCA FACULTATEA DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ Concurs MATE-INFO UBB 6 aprilie 219 Proba scrisă la MATEMATICĂ NOTĂ IMPORTANTĂ: 1) Problemele de tip grilă din Partea A pot
Mai multcentrale noi 2015 copia copy copy
CENTRALE PE LEMN SI PELET PUFFERE SI BOILERE SOLAR Siguranta - Randament - Tehnologie CAZANE PE LEMN Cazan pe lemn DIANBOILER model DBs Clasic Cod Descriere CF Pret 10367 025 kw 25 1 10367 035 kw 35 1
Mai multMicrosoft Word - Prognoza_2 saptamani_regiuni_ 30 mai - 12 iunie 2016 fara ploi.doc
ESTIMAREA EVOLUȚIEI VALORILOR TERMICE ŞI A PRECIPITAȚIILOR ÎN INTERVALUL 30 MAI 12 IUNIE 2016 Estimarea este realizată folosind produsele numerice ale Centrului European pentru prognoze pe medie durată
Mai multPowerPoint Presentation
Arbori de decizie Prof. Adina Magda Florea Multi-Agent Systems and Learning Agents Summer School 26-30 iunie, 2017, București WEKA Weka 3: Data Mining Software in Java Weka contine implementarea unei multimi
Mai multPattern Recognition Systems
Sisteme e Recunoaștere a Formelor Lab 7 Analiza Componentelor Principale 1. Obiective În această lucrare e laborator se escrie metoa e Analiză a Componentelor Principale (Principal Component Analysis PCA).
Mai multA.E.F. - suport laborator nr.10 sem.ii Analiza stării de contact între elemente 3D În acest laborator sunt atinse următoarele aspecte: analiza contact
Analiza stării de contact între elemente 3D În acest laborator sunt atinse următoarele aspecte: analiza contactului dintre două corpuri rigide definirea parametrilor de contact Se consideră problema prezentată
Mai multMicrosoft Word - Lab1a.doc
Sisteme de numeraţie şi coduri numerice 1.1. Sisteme de numeraţie 1.2. Conversii generale între sisteme de numeraţie 1.3. Reprezentarea numerelor binare negative 1.4. Coduri numerice 1.5. Aplicaţii In
Mai multMicrosoft PowerPoint - TDRC_II-10-TCP.ppt
TCP & UDP Curs 10 TCP si UDP Transmission Control Protocol Connection oriented RFC 793 User Datagram Protocol (UDP) Connectionless RFC 768 Corneliu Zaharia 2 Corneliu Zaharia Servicii TCP Comunicaţie sigură
Mai multALGORITMII ŞI REPREZENTAREA LOR Noţiunea de algoritm Noţiunea de algoritm este foarte veche. Ea a fost introdusă în secolele VIII-IX de către Abu Ja f
ALGORITMII ŞI REPREZENTAREA LOR Noţiunea de algoritm Noţiunea de algoritm este foarte veche. Ea a fost introdusă în secolele VIII-IX de către Abu Ja far Mohammed ibn Musâ al- Khowârizmî în cartea sa intitulată
Mai mult