Похожие симуляторы
Продолжите с близкими темами в этой категории — или все 85 в «Визуализация математики».
ФАПЧ (PLL): ГУН, детектор фазы, петлевой фильтр
Дискретная «аналоговая» модель: детектор **e = K_d sin(φ_оп − φ_ГУН)**, **ПИ**-фильтр петли, **ω_ГУН = ω_хол + K_v u**; скачок **ω_оп** — захват, удержание и остаточная фазовая ошибка.
STFT & Spectrogram
Slide a windowed FFT across the signal: chirps, two-tones, bursts. Tune window M, hop, type — see the time–frequency trade-off live.
Адаптивный LMS / NLMS (подавление шума)
Первичный канал p = s + v, где v — неизвестная ФИЧ-цепь от опорного белого шума x[n]. L-отводный адаптивный FIR по LMS или NLMS: ошибка e = p − wᵀx стремится к полезному сигналу s; график скользящего MSE и ‖w − h‖.
Геометрия PCA / SVD
Ковариационный эллипс и SVD-понижение размерности: главные компоненты, explained variance и ошибка rank-1 reconstruction.
Фильтр Калмана: 2D трекинг
4-мерный constant-velocity трекер: шумные измерения (x,y), process noise ускорения Q, дисперсия измерений R и живой ≈2σ ковариационный эллипс.
Kalman Filter (1-D)
Recursive optimal estimation: noisy measurements, hidden truth, predict + update with Q and R; random-walk or constant-velocity model with ±2σ band and innovations.