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Mais examinons également d'autres scénarios et méthodologies. Les 2 vecteurs multipliés peuvent exister dans n'importe quel plan. Il n'y a aucune restriction pour qu'ils soient limités aux plans bidimensionnels seulement. Alors, étendons également notre étude aux plans tridimensionnels. Vecteur orthogonal dans le cas d'un plan à deux dimensions La plupart des problèmes en mathématiques sont limités aux plans à deux dimensions. Un tel plan n'existe que sur 2 axes, à savoir l'axe x et l'axe y. Dans la section des vecteurs unitaires, nous avons également discuté du fait que ces axes peuvent également être représentés en termes de vecteurs unitaires; l'axe des abscisses sous la forme du vecteur unitaire je et l'axe des y sous la forme du vecteur unitaire j. Considérons maintenant qu'il y a 2 vecteurs, nommés une et b, qui existent dans un plan à deux dimensions. Nous devons témoigner si ces deux vecteurs sont orthogonaux l'un à l'autre ou non, c'est-à-dire perpendiculaires l'un à l'autre. Calcul vectoriel en ligne: norme, vecteur orthogonal et normalisation. Nous avons conclu que pour vérifier l'orthogonalité, nous évaluons le produit scalaire des vecteurs existant dans le plan.
Dans cet exemple, il est facile de repérer la différence. Si tu avais n échantillons, alors la notion d '"espace" serait moins intuitive, mais l'idée tient toujours. En un mot, deux signaux sont orthogonaux si le produit intérieur entre eux (à savoir l'intégrale que j'ai écrit ci-dessus) est 0, et les vecteurs / tableaux obtenus en les échantillonnant ne nous disent pas qu'ils sont orthogonaux. L'orthogonalité est en effet définie via un produit interne, avec une intégrale pour une variable de temps ordinale continue, avec une somme pour une variable de temps discrète. 6. Vérifier l’orthogonalité entre deux vecteurs – Cours Galilée. Lorsque vous convertissez deux signaux orthogonaux (continus) en signaux discrets (échantillonnage régulier, amplitudes discrètes), éventuellement fenêtrés (support fini), vous pouvez affecter l'orthogonalité. En d'autres termes: deux signaux orthogonaux à temps continu ne peuvent devenir que presque orthogonaux lorsqu'ils sont discrétisés. Si la discrétisation est assez fine et la fenêtre bien choisie, alors dans certains cas (concernant la périodicité, la fréquence), vous maintenez l'orthogonalité.
Dans le réglage continu, l'espace de fonction est infini, vous avez donc beaucoup d'options pour trouver des signaux orthogonaux. Dans un espace discret, le nombre maximum de signaux mutuellement orthogonaux est limité par la dimension de l'espace. Vous devez d'abord définir un produit interne pour les fonctions. Produit scalaire de deux vecteurs orthogonaux. Vous ne pouvez pas simplement vous multiplier. Je ne suis pas sûr des propriétés du produit intérieur moi-même, mais selon cette conférence, un produit intérieur doit être commutatif, linéaire et le produit intérieur d'une fonction avec lui-même doit être défini positivement. Une option pour un produit interne pour les fonctions pourrait être, ⟨ F 1, F 2 ⟩ = ∫ une b F 1 ( X) F 2 ( X) ré X, avec une < b. Mais peut-être pourriez-vous trouver vous-même différentes définitions ou jouer avec celle-ci et voir une et b, péché ( X) et cos ( X) sont orthogonales. Je pense que je peux répondre à la question après avoir lu l'article "La décomposition du mode empirique et le spectre de Hilbert pour l'analyse des séries chronologiques non linéaires et non stationnaires" par Huang.