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In diesem Artikel oder Abschnitt fehlen noch folgende wichtige Informationen: Wissenschaftliche Quellen zur Theorie fehlen komplett. Bitte ergänzen Hilf der Wikipedia, indem du sie recherchierst und einfügst. U 05.3 – Fourier-Spektrum und Faltung eines Rechteck-Pulses – Mathematical Engineering – LRT. Faltungsmatrizen (auch Kern, Filterkern, Filteroperator, Filtermaske oder Faltungskern genannt, englisch convolution kernel) werden in der digitalen Bildverarbeitung für Filter verwendet. Es handelt sich meist um quadratische Matrizen ungerader Abmessungen in unterschiedlichen Größen. Viele Bildverarbeitungsoperationen können als lineares System dargestellt werden, wobei eine diskrete Faltung, eine lineare Operation, angewandt wird. Für diskrete zweidimensionale Funktionen (digitale Bilder) ergibt sich folgende Berechnungsformel für die diskrete Faltung: ist hier das Ergebnispixel, ist das Bild, auf welches der Filter angewandt wird, ist die Koordinate des Mittelpunkts in der quadratischen Faltungsmatrix, und ist ein Element der Faltungsmatrix. Um den Mittelpunkt eindeutig definieren zu können, sind ungerade Abmessungen der Faltungsmatrizen notwendig.
Die zufälligen Reparaturzeiten X i ( i = 1, … 10) seien identisch exponentialverteilt mit dem Parameter λ, d. h. es ist \begin{eqnarray}{F}_{{X}_{i}}(t)=\left\{\begin{array}{ll}1-{e}^{-\lambda t} &\ \mathrm{f}\mathrm{\ddot{u}}\mathrm{r}\ t\ge 0\\ 0 &\ \mathrm{f}\mathrm{\ddot{u}}\mathrm{r}\ t\lt 0\end{array}\right. \end{eqnarray} und \begin{eqnarray}{f}_{{X}_{i}}(t)=\left\{\begin{array}{ll}\lambda {e}^{-\lambda t} & \text{f}\mathrm{\ddot{u}}\text{r}\ t\ge \text{0}\\ \text{0} &\ \mathrm{f}\mathrm{\ddot{u}}\mathrm{r}\ t\lt 0. \end{array}\right. Faltung von Verteilungsfunktionen - Lexikon der Mathematik. \end{eqnarray} Gesucht ist die Verteilung der Gesamtreparaturzeit \(Z=\displaystyle {\sum}_{i=1}^{10}{X}_{i}\). Dazu haben wir die 10-fache Faltung der Exponentialverteilung vorzunehmen. Wir erhalten eine sogenannte Erlangverteilung der Ordnung 10 mit der Verteilungsfunktion \begin{eqnarray}{F}_{Z}(t)=\left\{\begin{array}{lll}1-\displaystyle {\sum}_{k=0}^{9}\frac{{(\lambda t)}^{k}}{k! }{e}^{-\lambda t} &\ \mathrm{f}\mathrm{\ddot{u}}\mathrm{r}\ t\gt 0\\ 0 &\ \mathrm{f}\mathrm{\ddot{u}}\mathrm{r}\ t\le 0\end{array}\right.
Faltung Rechnerisch | Signale und Systeme - YouTube
\end{eqnarray} und der Verteilungsdichte \begin{eqnarray}{f}_{Z}(t)=\left\{\begin{array}{ll}\frac{{\lambda}^{10}{t}^{9}}{9! Faltungsmatrix – Wikipedia. }{e}^{-\lambda t} &\ \mathrm{f}\mathrm{\ddot{u}}\mathrm{r}\ t\gt 0\\ 0 &\ \mathrm{f}\mathrm{\ddot{u}}\mathrm{r}\ t\le 0. \end{eqnarray} Bei der Summation von unabhängigen Zufallsgrößen bleibt der Verteilungstyp nicht erhalten. Verteilungen, bei denen der Verteilungstyp erhalten bleibt, sind die Binomialverteilung, die Poisson-verteilung und die Normalverteilung. Copyright Springer Verlag GmbH Deutschland 2017
Lexikon der Mathematik: Faltung von Verteilungsfunktionen spezielle Faltung, Verknüpfung von von zwei und, hieraus abgeleitet, endlich vielen Verteilungsfunktionen. In der Analysis bezeichnet man die Funktion \begin{eqnarray}f(t)=\displaystyle \underset{-\infty}{\overset{\infty}{\int}}{f}_{1}(t-u){f}_{2}(u)du=:({f}_{1}* {f}_{2})(t)\end{eqnarray} als Faltung der beiden Funktionen f 1 ( t) und f 2 ( t) ( Faltung von Lebesgue-integrierbaren Funktionen). Die Verteilungsfunktion F Z ( t) und die Verteilungsdichte f Z ( t) der Summe Z = X + Y zweier unabhängiger stetiger Zufallsgrößen X und Y erhält man gerade durch Faltung der Verteilungsfunktionen F X ( t), F Y ( t) und Dichtefunktionen f X ( t), f Y ( t) von X und Y. Sei f ( X, Y) ( t 1, t 2) die zweidimensionale Dichtefunktion des zufälligen Vektors ( X, Y). Es gilt zunächst nach Definition der Verteilungsfunktion von Funktionen von Zufallsgrößen \begin{eqnarray}\begin{array}{lll}{F}_{Z}(t) & = & P(Z\lt t)\\ & = & \displaystyle \mathop{\iint}\limits_{{t}_{1}+{t}_{2}\lt t}{f}_{(X, Y)}({t}_{1}, {t}_{2})d{t}_{1}d{t}_{2}.
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