Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Nonlinear Mode Decomposition

Name: Nonlinear Mode Decomposition
Brand: Springer International Publishing AG
SKU: 15194646
Price: 108.67 EUR
Availability: InStock
Author: Dmytro Iatsenko
ISBN: 9783319387123

Theory and Applications

Dmytro Iatsenko

Език

Английски език

Книга С меки корици

Код Либристо: 15194646

Издателство Springer International Publishing AG, октомври 2016

This work introduces a new method for analysing measured signals: nonlinear mode decomposition, or N... Цялото описание

Код Либристо: 15194646

263 b

108.67 €

212.54 лв

Външен склад Изпращаме след 5-8 дни

30 дни за връщане на стоката

Клиентите са закупили също

Gesammelte Werke Paul Heyse

С меки корици

32.56 € 63.68 лв

Los Camiones de Basura (Garbage Trucks) Aaron Carr

С твърди корици

30.08 € 58.82 лв

Heinrich Heines samtliche Werke Heinrich Heine

С меки корици

24.59 € 48.09 лв

Identidad lingüística y nación cultural en J.G. Herder Adriana Rodríguez Barraza

С меки корици

23.66 € 46.27 лв

Monstruos parisinos MENDèS

С меки корици

26.24 € 51.33 лв

Morir bajo dos banderas Alejandro M. Gallo

С меки корици

34.11 € 66.72 лв

Die Kita-Jahreszeiten-Karten: 32 Fingerspiele für den Herbst Verena Hafner

С меки корици

16.20 € 31.68 лв

This work introduces a new method for analysing measured signals: nonlinear mode decomposition, or NMD. It justifies NMD mathematically, demonstrates it in several applications and explains in detail how to use it in practice. Scientists often need to be able to analyse time series data that include a complex combination of oscillatory modes of differing origin, usually contaminated by random fluctuations or noise. Furthermore, the basic oscillation frequencies of the modes may vary in time; for example, human blood flow manifests at least six characteristic frequencies, all of which wander in time. NMD allows us to separate these components from each other and from the noise, with immediate potential applications in diagnosis and prognosis. Mat Lab codes for rapid implementation are available from the author. NMD will most likely come to be used in a broad range of applications.