CRI: 時系列データ解析におけるコヒーレンス（関連度関数）について
このページは当事業所で提供するデータ解析業務について、これらの計算の内容の簡単な紹介及びこれらの計算がどのような役に立つのかということを説明するページで、数式や学術用語の使用はできるだけ避けています。このため一部の表現は数学的には厳密ではありません。 このページで紹介している以外の項目については、上の”データ解析”のボタンをクリックして下さい。データ解析のページに記載していないような項目でも計算可能な場合がありますので、データ解析のページに記載していないような項目の計算を希望される場合はメールでお問い合せ頂きますようお願い致します。 コヒーレンスとは(coherency function; 関連度関数） コヒーレンスは２組の時系列データ間の関連度合を０(＝まったく関連無し)から１(＝完全に関連)迄の値で周波数別に示します。また、両時系列データに関連がある場合、その関連のある変動の両者間の位
大学の「制御工学・古典制御論」の講義ノートPDF（演習問題と解答つき）周波数領域での線形システムの解析 - 主に言語とシステム開発に関して
講義ノートの目次へ 古典制御理論の講義ノートPDF。 演習問題と解答つき（院試対策になる） 古典制御は，現代制御を学ぶための基礎。 線形システムを伝達関数とブロック線図で表現し，周波数領域で安定性の判別を行なう。 制御論は，機械工学（ロボティクス・自動車工学など）や計測工学，また各種シミュレーションで必要になる。 「時間とともに変化する系を，安定に動作させたい」という場合に使う。 下記のノートで基礎から独学できる。 ※前提として，複素関数論のノート，微分方程式とラプラス変換のノートも参照。 ※現代制御論のノートはこちら。 （古典）制御論の講義ノート しっかり学べるPDF： 制御工学第一ノート 2013年前期分 http://ictrl.actrl.cs.kumamoto-u.ac.j... 熊本大の工学部の講義ノート，１００ページ。 第1回 自動制御の歴史と目的 第2回 ラプラス変換と逆ラ
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