কোনও স্থির সিগন্যাল নেই। স্টেশনারি এবং অ-স্টেশনারী এমন প্রক্রিয়াটির বৈশিষ্ট্য যা সংকেত উত্পন্ন করে।
একটি সংকেত হল একটি পর্যবেক্ষণ। কিছু ঘটেছে এর একটি রেকর্ডিং। কিছু প্রক্রিয়া ফলাফল হিসাবে সিরিজ ইভেন্টের একটি রেকর্ডিং। ইভেন্টগুলি উত্পন্ন করে তোলে এমন প্রক্রিয়াটির বৈশিষ্ট্যগুলি যদি সময়ের সাথে পরিবর্তিত না হয় তবে প্রক্রিয়াটি স্থির is
এক্স ( এন )এন
কোনও প্রক্রিয়ার বৈশিষ্ট্য ক্যাপচারের একটি উপায় হ'ল এটি বর্ণিত ইভেন্টগুলির সম্ভাব্যতা বন্টন অর্জন। ব্যবহারিকভাবে, এটি হিস্টোগ্রামের মতো দেখতে পারে তবে এটি এখানে পুরোপুরি কার্যকর নয় কারণ এটি কেবল প্রতিটি ইভেন্টের তথ্য সরবরাহ করে যেমন এটি তার প্রতিবেশী ইভেন্টগুলির সাথে সম্পর্কিত নয়। অন্য একটি "হিস্টোগ্রাম" হ'ল এটি হ'ল যেখানে আমরা কোনও ইভেন্ট ঠিক করতে পারি এবং জিজ্ঞাসা করতে পারি যে অন্যান্য ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা কী তা জাগ্রত করে অন্য একটি ইভেন্ট ইতিমধ্যে ঘটেছে IV সুতরাং, যদি আমরা এই "দানব হিস্টোগ্রাম" ক্যাপচার করি যা কোনও সম্ভাব্য ঘটনা থেকে অন্য কোনও সম্ভাব্য ইভেন্টে স্থানান্তরিত হওয়ার সম্ভাবনা বর্ণনা করে তবে আমরা যে কোনও প্রক্রিয়া বর্ণনা করতে সক্ষম হব।
তদ্ব্যতীত, যদি আমরা এটি দুটি ভিন্ন সময়ে উপস্থাপন করতে পারি এবং ইভেন্ট-টু ইভেন্টের সম্ভাবনাগুলি পরিবর্তিত হয়নি বলে মনে হয় তবে সেই প্রক্রিয়াটিকে স্থির প্রক্রিয়া বলা হবে called (প্রকৃতির কোনও প্রক্রিয়াটির বৈশিষ্ট্যগুলির নিখুঁত জ্ঞান অবশ্যই খুব কমই অনুমান করা হয়)।
এটি বলার পরে আসুন উদাহরণগুলি দেখুন:
সাদা গোলমাল:
- সাদা গোলমাল স্থির কারণ যে কোনও সংকেত মান (ইভেন্ট) যে কোনও দুটি সময় উদাহরণে অন্য যে কোনও সংকেতের মান (অন্য ইভেন্ট) দেওয়া যতটা দূরে থাকুক না কেন সমান সম্ভাবনা।
রঙিন গোলমাল:
- রঙিন আওয়াজ কি? এটি অতিরিক্ত কিছু সীমাবদ্ধতার সাথে মূলত শ্বেত-শব্দ। সীমাবদ্ধতা মানে ইভেন্ট থেকে ইভেন্টের সম্ভাবনা এখন সমান নয় তবে এর অর্থ এই নয় যে তারা সময়ের সাথে পরিবর্তিত হতে পারে are সুতরাং, গোলাপী গোলমাল শ্বেত শব্দের ফিল্টার করা হয় যার একটি নির্দিষ্ট সম্পর্কের পরে ফ্রিকোয়েন্সি বর্ণালী হ্রাস পায়। এর অর্থ হ'ল গোলাপী আওয়াজে আরও কম ফ্রিকোয়েন্সি রয়েছে যার ফলস্বরূপ যে কোনও দুটি প্রতিবেশী ঘটনা ঘটার উচ্চ সম্ভাবনা থাকে তবে এটি কোনও দুটি ইভেন্টের জন্য ধারণ করে না (যেমনটি সাদা আওয়াজের ক্ষেত্রে ছিল)। ভাল, তবে আমরা যদি দুটি ভিন্ন সময়ে উদাহরণস্বরূপ ইভেন্ট থেকে ইভেন্টের সম্ভাবনাগুলি অর্জন করতে পারি এবং সেগুলি বদলে যায় বলে মনে হয় না, তবে সংকেত উত্পন্ন করার প্রক্রিয়াটি স্থির থাকবে।
কিচিরমিচির:
- স্থির নয়, কারণ ইভেন্টের সাথে ইভেন্টের সম্ভাবনাগুলি সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয়। এখানে এটি কল্পনা করার তুলনামূলক সহজ উপায়: কিছু নমুনা ফ্রিকোয়েন্সিতে সর্বাধিক ফ্রিকোয়েন্সি সাইনোসয়েডের একটি নমুনা সংস্করণ বিবেচনা করুন। এটিতে ইভেন্ট থেকে ইভেন্টের কিছু সম্ভাবনা রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি সত্যিই -1 থেকে 1 এ যেতে পারবেন না, আপনি যদি -1 এ থাকেন তবে পরবর্তী সম্ভাব্য মানটি স্যাম্পলিংয়ের ফ্রিকোয়েন্সি অনুযায়ী অবশ্যই -0.9-এর কাছাকাছি হওয়ার সম্ভাবনা বেশি থাকে। তবে, উচ্চতর ফ্রিকোয়েন্সিগুলি তৈরি করতে আপনি এই কম ফ্রিকোয়েন্সি সাইনোসয়েডকে পুনরায় নমুনা করতে পারেন। পিচ পরিবর্তন করার জন্য কম ফ্রিকোয়েন্সি করার জন্য আপনাকে যা করতে হবে তা হ'ল "এটি দ্রুত চালানো"। অই! আগে, হ্যাঁ! আপনি একটি নমুনায় আসলে -1 থেকে 1 এ চলে যেতে পারেন তবে শর্ত থাকে যে সাইনোসয়েডটি সত্যিই দ্রুত পুনরায় তৈরি করা হয়েছে। সেহেতু !!! ইভেন্ট-ইভেন্টের সম্ভাব্যতা সময়ের সাথে পরিবর্তন করুন !,
শোষ (OID)
- স্টেশনারি ... স্ব-ব্যাখ্যামূলক, দেওয়া # 3
বিভিন্ন সময়সীমা এবং প্রশস্ততা সহ একাধিক সাইনাসের যোগফল
- # 1, # 2, # 3 এবং # 4 দেওয়া স্ব-বর্ণনামূলক। যদি উপাদানগুলির সময়সীমা এবং প্রশস্ততা সময়মতো পরিবর্তিত হয় না, তবে নমুনাগুলির মধ্যে সীমাবদ্ধতাগুলি সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয় না, সুতরাং প্রক্রিয়াটি স্থির হয়ে যাবে।
ইসিজি, ইইজি, পিপিটি এবং অনুরূপ
- আমি পিপিটি আসলে কী তা নিশ্চিত নই তবে ইসিজি এবং ইইজি স্টেশন অ-সংকেতের প্রধান উদাহরণ। কেন? ইসিজি হৃৎপিণ্ডের বৈদ্যুতিক ক্রিয়াকে প্রতিনিধিত্ব করে। হার্টের নিজস্ব দোলক রয়েছেযা মস্তিষ্ক থেকে প্রতিটি হৃদয় সংকেত দ্বারা সংশোধিত হয়! সুতরাং, যেহেতু সময়ের সাথে প্রক্রিয়াটি পরিবর্তিত হয় (যেমন হার্টের প্রতিটি ধাক্কায় হৃদপিণ্ডের যেভাবে পরিবর্তন হয়) তাই এটি অ-স্থবির হিসাবে বিবেচিত হয়। একই ইইজি জন্য প্রযোজ্য। ইইজি মস্তিষ্কে নিউরনের স্থানীয় বৈদ্যুতিক ক্রিয়াকলাপের প্রতিনিধিত্ব করে। একজন মানুষ বিভিন্ন ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করার কারণে মস্তিষ্ককে সময়ের সাথে স্থির হিসাবে বিবেচনা করা যায় না। বিপরীতে, যদি আমরা পর্যবেক্ষণ উইন্ডোটি ঠিক করতে পারি তবে আমরা স্থিরতার কিছু ফর্ম দাবি করতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, নিউরোসায়েন্সে আপনি বলতে পারেন যে 30 টি বিষয় তাদের চোখ বন্ধ করে বিশ্রামে থাকার জন্য নির্দেশ দেওয়া হয়েছিল যখন EEG রেকর্ডিংগুলি 30 সেকেন্ডের জন্য প্রাপ্ত হয়েছিল এবং তারপরে বলতে পারেন যে তাদের জন্য স্পেসিফিক 30 সেক এবং শর্ত (বিশ্রাম, চোখ বন্ধ) ব্রেন ( প্রক্রিয়া হিসাবে) স্থিতিশীল হতে পারে।
বিশৃঙ্খল সিস্টেম আউটপুট।
- # 6 এর মতোই, বিশৃঙ্খলাবদ্ধ সিস্টেমগুলি সংক্ষিপ্ত সময়ের জন্য স্থির হিসাবে বিবেচিত হতে পারে তবে এটি সাধারণ নয়।
তাপমাত্রার রেকর্ডিং:
- # 6 এবং # 7 এর মতো। আবহাওয়া বিশৃঙ্খল প্রক্রিয়ার একটি প্রধান উদাহরণ, এটি খুব বেশি দিন স্থির হিসাবে বিবেচনা করা যায় না।
আর্থিক সূচক:
- # 6, # 7, # 8, # 9 এর মতো। সাধারণভাবে স্থির হিসাবে বিবেচনা করা যায় না।
ব্যবহারিক পরিস্থিতি সম্পর্কে কথা বলার সময় মাথায় রাখার একটি দরকারী ধারণাটি হ'ল অহংকার । এছাড়াও, এখানে এমন কিছু আছে যা অবশেষে এখানে আপতিত হয় এবং এটি পর্যবেক্ষণের স্কেল। খুব কাছাকাছি দেখুন এবং এটি স্থির নয়, খুব দূর থেকে দেখুন এবং সবকিছু স্থির। পর্যবেক্ষণের স্কেল প্রাসঙ্গিক নির্ভর। বিশৃঙ্খলা ব্যবস্থা যতটা কনসনারেড করা হয়েছে তথ্যের জন্য এবং বিপুল সংখ্যক উদাহরণস্বরূপ উদাহরণগুলির জন্য, আমি এই বইয়ের সুপারিশ করব এবং বিশেষত 1,6,7,10,12 এবং 13 অধ্যায়গুলি স্থিরত্ব এবং পর্যায়ক্রমিকতার কেন্দ্রস্থল।
আশাকরি এটা সাহায্য করবে.