Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
سنت کوادراتوس آتنی (به یونانی: Κοδρᾶτος) از پدران رسولی یونانی، اسقف آتن بود. او در سنت مسیحیت شرقی جزو هفتاد شاگرد به شمار می رود. خدمت. به گفته مورخ اولیه کلیسا، یوسبیوس قیصریه ای، گفته می شود که او شاگرد رسولان (auditer apostolorum) بوده است. یوسبیوس در اثر خود تاریخ کلیسایی کتاب چهارم، فصل ۳، چنین می نویسد: ۱. پس از ۱۹ سال و نیم سلطنت ترایان، آلیوس آدریان جانشین او در امپراتوری شد. کوادراتوس به او گفتمانی را بیان کرد که حاوی دفاعیات از راه و ایمان ما بود، زیرا برخی از افراد شرور تلاش کرده بودند مسیحیان را آزار دهند. این اثر هنوز در دست تعداد زیادی از برادران، و همچنین در دستان ماست، و شواهد روشنی از حکمت مرد و ایمان راست رسولی او ارائه می دهد. ۲. او خود تاریخ اولیه زندگی خود را با کلمات زیر آشکار می کند: اما اعمال نجات دهنده ما همیشه وجود داشت، زیرا آنها اصیل بودند: کسانی که شفا یافتند، و کسانی که از مردگان برخاسته شدند، که دیده شدند. نه تنها زمانی که شفا یافتند و هنگامی که برخاستند، بلکه همیشه حضور داشتند. و نه تنها در زمانی که ناجی بر روی زمین بود، بلکه پس از مرگ او نیز مدتی طولانی زنده بودند، به طوری ک
ه برخی از آنها حتی تا امروز نیز زنده هستند. پس کوادراتوس چنین بود. به عبارت دیگر، یوسبیوس بیان می کند که کوادراتوس گفتاری را خطاب به امپراتور روم، هادریان، حاوی دفاع یا دفاعیه از مسیحیت، زمانی که او در سال های ۱۲۴ یا ۱۲۵ پس از میلاد از آتن بازدید می کرد، یوسبیوس گفته است که او امپراتور را تشویق کرد تا فرمانی مساعد صادر کند. به نظر می رسد ذکر این که بسیاری از کسانی که توسط مسیح شفا یافته یا از مردگان زنده شده بودند هنوز زنده بودند، بخشی از این استدلال است که مسیح تنها معجزه گری نبود که تأثیراتش گذرا باشند. یوسبیوس بعداً نامه ای از دیونیسیوس کورنتی را خلاصه می کند که به سادگی بیان می کند که کوادراتوس «پس از شهادت پوبلیوس» به اسقف آتن منصوب شد و می گوید که «با غیرت او آنها [مسیحیان آتن] دوباره گرد هم آمدند و ایمانشان احیا شد. پی آندریسن پیشنهاد کرده است که دفاعیه کوادراتوس اثری است که به عنوان نامه به دیوگنتوس شناخته می شود، پیشنهادی که مایکل دبلیو. هلمز آن را «جالب» می داند. در حالی که قبول می کند که نامه به دیوگنتوس شامل تنها خطابه شناخته شدهٔ نقل شده از کوادراتوس نمی شود، هولمز از این تعین هویت نویسنده با ذکر
این نکته دفاع می کند «جای خالی ای بین فصل ۷ آیه ۶ و فصل ۷ آیه ۷ این کتاب وجود دارد که آن نقل قول به خوبی در آن جا می شود». ادگار جی. گوداسپید بیان می کند. نظریه ای مبتکرانه است، اما می گوید که بعید است و آن قطعه با آن جای خالی مطابقت ندارد. به دلیل تشابه نام، برخی از محققین به این نتیجه رسیده اند که کوادراتوس نویسنده رسالهٔ دفاعی همان شخص کوادراتوس، پیامبری است که در جای دیگر توسط یوسبیوس ذکر شده است (تاریخ کلیسا کتاب ۳، فصل ۳۷). با این حال، شواهد بسیار ناچیز است که قانع کننده باشد. یک نویسنده رسالهٔ دفاعی دیگر، آریستیدس، کار مشابهی ارائه کرد و رساله ای دفاعی برای دفاع از مسیحیت خطاب به امپراتور هادریان نوشت. یوسبیوس نسخه هایی از هر دو مقاله داشت. از آنجایی که کوادراتوس پس از پوبلیوس اسقف آتن بود، گاهی در میان پدران رسولی به چشم می خورد. یوسبیوس او را «مردی با فهم و ایمان رسولی» خواند و جروم در کتاب دویریس ایالستریبوس(Viri illustrissimi) ارتباط رسولی را تشدید کرد و او را «شاگرد رسولان» نامید.
دایان اودل (; – ) زنی اهل تنسی بود که بیشتر عمر خود را در یک ونتیلاتور آهنی (iron lung) گذراند. او در سال ۱۹۵۰ در سن ۳ سالگی به فلج اطفال مبتلا شد و تا آخر عمر در یک ونتیلاتور آهنی زندانی بود. به دلیل نقص مادرزادی ستون فقرات ناشی از فلج اطفال، او قادر به تغییر به دستگاه تنفس قابل حمل معرفی شده در اواخر دهه ۱۹۵۰ نبود. اودل در جوانی وضعیتش آنقدر شدید نبود و می توانست دوره های کوتاهی را خارج از دستگاه بگذراند تا اینکه در دهه ۲۰ زندگی خود به بعد نیاز داشت که ۲۴ ساعته در آن باشد. پرستاران می توانستند ملحفه های اودل را از ونتیلاتور آهنی او بیرون بکشند تا به مراقبت های پرستاری اولیه بپردازند. دیان اودل یکی از طولانی ترین کاربران ونتیلاتور آهنی بود که نزدیک به ۶۰ سال در آن اسیر بود. تا سال ۲۰۱۸، تنها ۳ نفر در ایالات متحده هنوز به ونتیلاتور آهنی متکی هستند. ونتیلاتور آهنی اودل که هفت فوت طول و ۷۵۰ پوند وزن داشت، فشارهای مثبت و منفی تولید می کرد که هوا را به ریه هایش می فرستاد و سپس آن را بیرون می داد. او به پشت خوابیده بود و فقط سرش بیرون بود و از طریق آینه کج با بازدیدکنندگان تماس چشمی برقرار می کرد. او می توانست با
یک لوله کوچک برای دمیدن تلویزیون را کنترل کند. او توسط والدینش، سایر اعضای خانواده و پرستاران یک بنیاد غیرانتفاعی مراقبت می شد. دیان اودل علیرغم شرایطش در زندگی خود موفقیت های بسیاری کسب کرد. اگرچه او نمی توانست به دبیرستان برود، تحصیلات خود را با آوردن تکالیف مدرسه توسط همکلاسی ها یا معلمانش به خانه اش به پایان رساند، جایی که او پاسخ ها را با ضبط صدا می خواند یا دوستان یا خانواده اش برای او تایپ می کردند. او همچنین یادگرفت با انگشتان پایش بنویسد. او در سال ۱۹۶۵ از دبیرستان فارغ التحصیل شد و متعاقباً دوره های دانشگاهی از دانشگاه آزاد-هاردمکن را به صورت دورخوان گذراند. اگرچه او نتوانست مدرک تحصیلی کسب کند، اما در سال ۱۹۸۷ مدرک افتخاری دریافت کرد. در سال ۱۹۹۲، اودل در مجله زنان جهان مورد اشاره قرار گرفت و جایزه Paul Harris Fellow را از Rotary Club Jackson دریافت کرد. در سال ۱۹۹۱، اودل با استفاده از یک کامپیوتر با فعال سازی صدا شروع به نوشتن کتابی برای کودکان کرد؛ این کار حدود ۱۰ سال طول کشید. این کتاب که در سال ۲۰۰۱ منتشر شد، نام این کتاب "Blinky, Less Light" بود و حدود ۵۰۰۰ نسخه از آن به فروش رفت.. اندکی پس از
انتشار کتاب، اودل در یک جشن کریسمس با معاون رئیس جمهور سابق ال گور دیدار کرد. این کتاب به طور خلاصه توسط بازیگر زن جین سیمور در اثر سال ۲۰۰۴ خود با عنوان "تغییرات قابل توجه: تبدیل چالش های زندگی به فرصت هاً مورد اشاره قرار گرفته است.. اودل برای اولین بار در سال ۲۰۰۳ با سیمور ملاقات کرد، که او را نیز به کریستوفر ریو معرفی کرد. در مصاحبه ای با خبرگزاری آسوشیتدپرس در سال ۲۰۰۱، اودل گفت که کتاب کودکانه خود را نوشته است تا به جوانان، به ویژه کسانی که دارای ناتوانی جسمی هستند، نشان دهد که هرگز نباید تسلیم شوند. هزینه های پزشکی او حدود ۶۰۰۰۰ دلار در سال بود. با این حال، خانواده اش از بستری کردن او خودداری کردند. برای کمک به خانواده، بنیاد West Tennessee Healthcare Foundation و کلیسای Campbell Street Church of Christ صندوق Dianne Odell را تأسیس کردند. در سال ۲۰۰۱، یک وب سایت راه اندازی شد تا کاربران را با بیوگرافی کوتاهی از اودل آشنا کند و به آنها امکان می دهد پول یا خدمات را به منظور کمک به مراقبت او اهدا کنند.[۱] همچنین تعدادی از رویدادها برای جمع آوری کمک مالی برگزار شد که برخی از آنها با حضور سلبریتی ها بود تا ا
و بتواند در خانه بماند. در ۱۷ فوریه ۲۰۰۷، کمی پس از تولد ۶۰ سالگی او، اودل به طور موقت به The New Southern Hotel در جاکسون نقل مکان کرد تا جشن هایی را با حضور حدود ۲۰۰ مهمان برگزار کند و یک کیک تولد ۹ فوتی (۲٫۷ متر) دریافت کند. او همچنین از سراسر کشور نامه ها و آرزوهای خوب دریافت کرد. همان ماه، یک گروه فیلمبرداری آلمانی برای تهیه داستانی در مورد زندگی او با او ملاقات کرد. زندگی اودل در سال های ۱۹۵۷ و ۱۹۷۴ به دلیل قطعی برق و خاموش شدن دستگاه تنفس مصنوعی اش به خطر افتاد. با این حال، او با کمک خانواده اش که تا زمان بازگشت برق دستگاه تنفس مصنوعی را به صورت دستی کار می کردند، زنده ماند. در سال ۱۹۹۵، اداره برق دره تنسی به خانواده اودل یک ژنراتور بزرگ که قادر به تأمین برق کل خانه در صورت قطعی برق آینده بود، هدیه داد. دیان اودل در ۲۸ مه ۲۰۰۸، در سن ۶۱ سالگی درگذشت. قطع برق و از کار افتادن یک ژنراتور اضطراری عملکرد دستگاه تنفس او را قطع کرد. اعضای خانواده تلاش کردند از پمپ دستی اضطراری متصل به دستگاه ونتیلاتور آهنی استفاده کنند تا او را زنده نگه دارند، اما تلاش آنها بی نتیجه بود. ref name=JS1/&gt;
یاکوب سولومونوویچ پولیاکوف (به روسی: Я́ков Соломо́нович Поляко́в؛ 1832، دوبرونو، ناحیه فرعی اورشا، ناحیه موگیلف (امروز - ناحیه فرعی دوبرونا در ناحیه ویتبسک) - 1909، بیاریتز، فرانسه). یاکوف پولیاکوف سرمایه دار روسی-یهودی که فعالیت تجاری خود را با تجارت مشروبات الکلی آغاز کرد. از اواخر دهه ۱۸۶۰م به شرکت ساخت و ساز راه آهن برادرش شموئل پیوست و در سن پترزبورگ اقامت گزید، او در این شهر فعالیت در زمینهٔ بانکداری و تجارت بین المللی را آغاز کرد و بانک های تجاری آزوف-دون و دان لند-استیت را تأسیس کرد. او در عین حال به سمت نیابت رئیس شعبه سنت پترزبورگ انجمن اسکان یهودیان انتخاب شد و برای فعالیت های بشردوستانهٔ که انجام داد به عنوان شهروند افتخاری تاگانروگ برگزیده شد. او به اشرافیت موروثی دست یافت؛ اما هیچ یک از مجامع اشرافی روسیه با پیوستن او به عنوان عضو موافقت نکردند، در نتیجه او توانست با حمایت وزیر دادگستری و پرداخت رشوه این مشکل را حل کند. در ایران. او مدتی به عنوان سرکنسول ایران در سن پترزبورگ فعالیت کرد. همچنین به همراه برادرش الیزر پولیاکوف، موفق به برقراری روابط تجاری با ایران شد و در دههٔ ۱۹۰۰ امتیاز افتتاح با
نکی را در آنجا گرفت (بانک استقراضی) که بعداً توسط دولت روسیه خریداری شد. بانک استقراضی روسیه یک از نهادهای تأثیرگذار روسیه در ایران بود. شرکت های تجاری یاکوف پولیاکوف در طول بحران ۱۹۰۰–۱۹۰۳م آسیب دیدند، و اگرچه او در ابتدا توانست بحران را کنترل کند، اما در نهایت دارایی های خود را در رکود اقتصادی پس از انقلاب 1905م از دست داد. مدال ها و نشان ها. برای فعالیت های عمومی و اقتصادی خود به او نشان های امپراتوری روسیه و یک جایزه اعطا شد: نشان درجه ۱ آنای مقدس (سنت آنا)، نشان درجه ۱ و ۳ سنت استانیسلاوس، نشان درجه ۳ سنت ولادیمیر، و نشان درجه ۱ شیر و خورشید. خانواده. او دوبار ازدواج کرد
در پردازش سیگنال، یک فیلتر منطبق (Matched filter)، با هم بسته کردن (Correlating) یک سیگنال تأخیرداده شدهٔ مشخص، یا یک "الگو"، با یک سیگنال نامعلوم، و با هدف تشخیص آن الگو در سیگنال نامعلوم، پیاده می شود. این، معادل هم گشتِ (Convolution) سیگنالِ ناشناخته و نسخهٔ زمان معکوسِ (time-reversed) مزدوجِ مختلط الگوست. فیلتر منطبق، فیلتر خطی بهینه برای بیشینه کردن نسبت سیگنال به نویز (SNR) در حضور نویز سفیدِ جمع شونده است. فیلتر منطبق در رادار بسیار استفاده می شود، که در آن، سیگنال مشخصی گسیل می شود و سیگنال منعکس شده (دریافت شده) برای یافتن ویژگی های مشترک با سیگنال گسیل شده بررسی می شود. فشرده سازی پالس نمونه ای از کاربرد فیلتر منطبق در رادار است. در واقع پاسخ ضربه فیلتر گیرنده و سیگنال پالسی گسیل شده، برهم منطبق هستند. کاربرد گستردهٔ دیگر فیلتر منطبق، در گیرنده های مخابراتی دیجیتال است. فیلتر منطبق دوبعدی معمولاً در پردازش تصویر استفاده می شود، برای نمونه، در بهبود SNR مشاهدات اشعهٔ ایکس. فیلتر منطبق، یک روش دمدولاسیون با فیلترهای زمان نامتغیرِ خطی (Linear time-invariant, LTI) برای بیشینه کردن نسبتِ سیگنال به نویز (
SNR) نیز هست. این فیلتر، در آغاز، "فیلتر نورث" نیز نامیده می شد. به دست آوردن. به دست آوردن از راه جبر ماتریسی. در این بخش، فیلتر منطبق برای یک سیستم زمان گسسته به دست می آید. روش به دست آوردن آن برای یک سیستم زمان پیوسته، مشابه است و جمع با انتگرال جایگزین می شود. فیلتر منطبق، فیلتر خطی formula_1 است که نسبت سیگنال به نویز خروجی را بیشینه می کند. که formula_3 ورودی، و تابعی از متغیر مستقل formula_4، است، و formula_5 خروجی فیلترشده است. اگرچه اغلب، فیلترها را به عنوان پاسخ ضربهٔ سیستم های هم گشت (Convolution) بیان می کنیم، همان طور که در بالا می بینیم (نظریه سیستم LTI را هم ببینید)، در نظر گرفتن فیلتر منطبق به عنوان ضرب داخلی بُرداری (ماتریس یک بعدی)، ساده تر است. از سوی دیگر، می توان این فیلتر خطی را ازین دیدگاه هم در نظر گرفت که نسبت سیگنال به نویز خروجی را بیشینه کند؛ به طور شهودی، فیلتر منطبق برهم بسته کردن سیگنال دریافت شده (یک بردار) با فیلتر (یک بردار دیگر) استوار است، به گونه ای که ضرب داخلی این دو بردار بیشینه شود. این کار، توان سیگنال خروجی فیلتر را بیشینه می کند. اگر نویز تصادفی جمع شونده را هم در
سیگنال دریافت شده در نظر بگیریم، با انتخاب فیلتری که بر نویز، متعامد است (تعامد دو بردار)، توان نویز خروجی فیلتر، کمینه می شود؛ بنابراین، نسبت سیگنال به نویز، بیشینه می شود. پس به دنبال فیلتر formula_1 هستیم، که نسبت سیگنال خروجی به نویز را بیشینه کند، و خروجی فیلتر، حاصل ضرب داخلی formula_1 و سیگنال ورودی formula_8 است. formula_8 از سیگنال مطلوب formula_10 و نویز جمع شونده formula_11 تشکیل شده است: ماتریس خودهمبستگی نویز - که ماتریسی دارای تقارن هرمیتی است - چنین است: که formula_14، ترانهاد مزدوج formula_11 است، و formula_16 امید ریاضی (میانگین) است. اگر میانگین formula_11 صفر باشد، ماتریس خودهمبستگی آن formula_18 برابر با ماتریس کوواریانس آن است. formula_19، حاصل ضرب داخلی فیلتر و سیگنال مشاهده شده است: نسبت سیگنال به نویز را به عنوان نسبت توان سیگنال مورد نظر خروجی به توان نویز خروجی تعریف می کنیم: و آن را چنین بازمی نویسیم: می خواهیم با انتخاب formula_1، این مقدار را بیشینه کنیم. مخرج تابع هدف را چنین می نویسیم: حالا، formula_25 چنین می شود: که آن را با دست کاری ماتریسی، چنین بازمی نویسیم؛ با بهره گیری از
تقارن هرمیتیِ ماتریس خودهمبستگی formula_18، می توان نوشت: یک کران بالا برای این عبارت پیدا می کنیم؛ با توجه به نابرابری کوشی-شوارتز: که یعنی مجذور حاصل ضرب داخلی دو بردار، حداکثر می تواند به اندازه حاصل ضرب تک تک بردارهای داخلی باشد. کران بالا وقتی به دست می آید که دو بردار formula_30 و formula_31 موازی باشند. formula_25 با توجه به این نابرابری: این کران بالا را می توان ساده کرد: وقتی به این کران بالا می رسیم که: که formula_36 یک عدد حقیقی دلخواه است. برای تأیید این، آن را در عبارت formula_25 که پیش تر به دست آورده بودیم می گذاریم: بنابراین، فیلتر منطبق بهینه چنین است: اغلب، در اثر نویز، متوسط توان خروجی فیلتر را به ۱ نرمال می کنیم؛ یعنی: این قید، بر اندازه ای از formula_36 دلالت می کند که: بنابراین: و فیلتر "h" نرمال شده، چنین به دست می آید، اگر بخواهیم پاسخ ضربه formula_1 فیلتر را برپایه سیستم کانولوشن بیان کنیم، formula_1 صرفاً مزدوج مختلطِ زمان معکوسِ ورودیِ formula_10 است. اگرچه فیلتر منطبق را برای سیستم زمان گسسته به دست آوردیم، با چند جایگزینی می توانیم آن را به سیستم زمان پیوسته تعمیم دهیم؛ با فرض سی
گنال formula_48 ، نویز formula_49 و فیلتر formula_50، formula_18 را با تابع خودهمبستگیِ زمان پیوستهٔ نویز، جایگزین می کنیم. به دست آوردن از راه ضرائب لاگرانژ. می توان فیلتر منطبق را با حل مسئله بیشینه سازی از راه ضرائب لاگرانژ هم به دست آورد. فیلتر منطبق تلاش می کند تا نسبت سیگنال به نویز خروجی (formula_25) یک سیگنال معیّن فیلترشده - که نویز تصادفی جمع شونده، آن را آلوده - را بیشینه کند. داریم: ماتریس خودهمبستگی نویز: نسبت سیگنال به نویز چنین می شود: که formula_56 و formula_57 . برای صورت، داریم: و در مخرج، نسبت سیگنال به نویز چنین می شود اگر مخرج را به ۱ محدود کنیم، مسئله بیشینه کردن formula_25، به بیشینه کردن صورت، ساده می شود. سپس می توانیم با استفاده از ضریب لاگرانژ مسئله را چنین بنویسیم: که یک "مسئله مقدارِ ویژه تعمیم یافته" (generalized eigenvalue problem) است: ازآنجاکه رتبهٔ (rank) formula_67، ۱ است، تنها یک مقدار ویژه ناصفر دارد. می توان نشان داد که این مقدار ویژه برابر است با: پس فیلتر منطبق بهینه چنین است: این همان نتیجه ای است که در بخش پیشین به دست آمد. تفسیر به عنوان برآوردگر حداقل مربعات. به دست
آوردن. فیلتر کردن منطبق را می توان یک برآوردگر حداقل مربعات برای مکان و مقیاس بهینه یک مدل معین تفسیر کرد: که formula_71 نویز ناهم بسته با میانگین صفر است. فرض شود که سیگنال formula_72 که یک نسخه مقیاس شده و شیفت یافتهٔ یک دنبالهٔ دانستهٔ formula_73 باشد: می خواهیم برآوردهای بهینهٔ formula_75 و formula_76 شیفتِ نامعلومِ formula_77 و ضریبِ formula_78 را با کمینه کردن حداقل مربعات اختلاف دنباله مشاهده شده formula_79 و formula_80 به دست آوریم: خواهیم دید که formula_80 مناسب، فیلتر منطبق است. داریم: جمله اول در براکت ها، ثابت است، زیرا سیگنال مشاهده شده، در دست است و هیچ اثری روی راه حل بهینه ندارد. امید ریاضی جمله آخر هم ثابت است، زیرا نویز، ناهمبسته (uncorrelated) و میانگین آن صفر است؛ بنابراین می توانیم هر دو عبارت را از بهینه سازی کنار بگذاریم. پس از معکوس کردن علامت، مسئله بهینه سازی معادل، چنین می شود: با صفر کردن مشتقِ نسبت به formula_85، یک پاسخ تحلیلی برای formula_76 چنین می شود: با گذاشتن این در تابع هدف، به یک مسئله بیشینه سازی - تنها بر حسبformula_75 - ساده می شود: صورت را می توان با استفاده از نابرا
بری کوشی-شوارتز، بالاکران دار (upper bounded) کرد: مسئله بهینه سازی، وقتی برابری در این عبارت برقرار باشد، به بیشینهٔ موردنظر دست می یابد. با در نظر گرفتن نابرابری کوشی-شوارتز، تنها وقتی چنین می شود که: برای ثابت های دلخواه ناصفر formula_92 یا formula_93، و پاسخ بهینه چنین خواهد بود: formula_94. بنابراین، formula_80 باید مضربی از formula_96 باشد. انتخاب دلخواه formula_97، فیلتر منطبق را چنین به دست می دهد: گویی فیلتر، آینهٔ سیگنال است. این تضمین می کند که عملیات formula_99، در واقع هم گشتِ (Convolution) دنبالهٔ مشاهده شدهٔ formula_79 و فیلتر منطبق formula_101 باشد. دنبالهٔ فیلترشده وقتی بیشینهٔ می شود که formula_79 تا جای ممکن (با معیار حداقل مربعات) بر formula_73 منطبق شود. پیامدها. فیلتر منطبق را می توان از چندین روش به دست آورد، اما به عنوان یک مورد ویژه از روش حداقل مربعات، می تواند به عنوان یک روش برآورد درست نمایی بیشینه یک مدل نویزی گاوسی (رنگی) و "درست نمایی ویتل" (Whittle likelihood) مربوط به آن هم تفسیر شود. اگر سیگنال فرستاده شده، "هیچ" پارامتر نامعلومی (مانند زمان رسیدن، دامنه،...) نداشت، آنگاه فی
لتر منطبق، برپایه لم نیمن-پیرسون، احتمال خطا را کمینه می کرد. اما، ازآنجاکه سیگنال، عموماً با پارامترهای نامعلوم - که در فرایند فیلتر کردن تخمین زده یا برازش می شوند - تعیین می شود، فیلتر منطبق، در واقع یک آمارهٔ درست نمایی بیشینهٔ تعمیم یافته را شکل می دهد. سری زمانی فیلترشده ممکن است به عنوان (یا متناسب با) تابع درست نمایی (درست نماییِ شرطیِ بیشینه، به عنوان تابعی از زمان) تفسیر شود. این، براین که "احتمال خطا (در مفهوم نیمن و پیرسون؛ یعنی بیشینه کردن احتمال آشکارسازی درست سیگنال به ازای یک احتمال هشدار نادرست (false alarm) معین) لزوماً بهینه نیست" دلالت می کند. آنچه "نسبت سیگنال به نویز (SNR)" نامیده می شود - که بناست با فیلتر منطبق، بیشینه شود - در واقع به formula_104 مربوط می شود، که formula_105 نسبت درست نمایی بیشینهٔ مشروط است. فیلتر منطبق، برپایهٔ طیف نویز "معلوم" پیاده می شود. اما در واقعیت، طیف نویز از روی داده ها، و تنها تا دقت محدودی، تخمین زده می شود. برای یک طیف نامعلوم، فیلتر منطبق به روش تکرار قدرتمندتری، و چه بسا با در نظر گرفتن نویز غیرگاوسی تعمیم داده شود. تفسیر در حوزهٔ فرکانس. در حوزهٔ فرک
انس، فیلتر منطبق، طوری به مؤلفه های طیفی وزن می دهد که نسبت سیگنال به نویز را بیشینه کند؛ یعنی جاهایی که دامنهٔ مؤلفه های فرکانسی نویز در طیف، نسبتاً کم هستند، به مؤلفه های سیگنال وزن بیشتری می دهد، و برعکس؛ بنابراین، یک پاسخ فرکانسی ناصاف (non-flat) دارد، اما این ناصافی در کاربردهایی مانند رادار و مخابرات دیجیتال، که شکل موج سیگنال مشخص است و هدف، تشخیص سیگنال در نویز پس زمینه است، نگرانی ندارد. از دیدگاه فنی، فیلتر منطبق یک روش "حداقل مربعات وزن دار" برپایهٔ داده های ناهم واریانس حوزهٔ فرکانس است، که وزن ها باتوجه به طیف نویز تعیین می شوند (بخش پیشین را ببینید)، یا معادل آن، یک روش "کمترین" "مربعات" به داده های سفیدشده اعمال می شود. نمونه ها. رادار و سونار. فیلتر منطبق، اغلب در آشکارسازی سیگنال به کار می رود. برای نمونه، فرض کنید که می خواهیم فاصله یک جسم را از راه بازتاب سیگنال از آن به دست آوریم؛ یک پالس سینوسی خالص ۱ هرتزی به سوی جسم گسیل می کنیم. فرض می کنیم که سیگنال بازتابیده از جسم، نسخه ای ضعیف شده و تغییرفازیافته از سیگنال گسیل شده در کنار نویز جمع شونده باشد. برای یافتن فاصله جسم، پالس دریافت شده
را با پاسخ ضربهٔ یک فیلتر منطبق، هم بسته (correlate) می کنیم، که آن هم در حضور نویز سفید ناهم بسته، سینوسی خالص ۱ هرتزی است. وقتی خروجی فیلتر از آستانه ای معین فراتر رود، با احتمال زیاد نتیجه می گیریم که سیگنال دریافت شده، از جسم بازتابیده است. با در نظر گرفتن سرعت انتشار موج و اختلاف زمان میان لحظهٔ گسیل شدن سیگنال و لحظهٔ آشکار شدن سیگنال در خروجی فیلتر، فاصله جسم را تخمین می زنیم. اگر شکل پالس را به روشی خاص تغییر دهیم، نسبت سیگنال به نویز و دقت تخمین فاصله پس از فیلتر کردن را می توان بهبود بخشید: این روشی است که فشرده سازی پالس نام دارد. افزون براین، فیلتر منطبق را می توان در تخمین پارامتر هم به کار برد (نظریه تخمین را ببینید). در بازگشت به نمونه پیشین، می خواهیم سرعت یک جسم متحرک را تخمین بزنیم؛ برای بهره گیری از اثر داپلر، می خواهیم فرکانس سیگنال دریافت شده را تخمین بزنیم (رادار داپلر). برای این کار، ممکن است سیگنال دریافت شده را با چندین فیلتر منطبق سینوسی در فرکانس های مختلف هم بسته کنیم. فیلتر منطبق با بیشترین خروجی، به احتمال زیاد، فرکانس سیگنال بازتابیده را نشان می دهد و به ما کمک می کند تا سرعت شع
اعی جسم - یعنی سرعت نسبی به سوی ناظر یا دورشونده از آن - را تعیین کنیم. این روش در واقع نسخه ای ساده از تبدیل فوریه گسسته (DFT) است. DFT، یک ورودی formula_106-تایی مختلط را با formula_106 فیلتر منطبق از توابع نمایی مختلط در formula_106 فرکانس مختلف، هم بسته می کند، و یک خروجی formula_106-تایی مختلط از دامنه ها و فازهای مؤلفه های سینوسی به دست می دهد. مخابرات دیجیتال. فیلتر منطبق در مخابرات نیز بسیار کاربرد دارد. در یک سیستم مخابراتی که پیام های باینری را از راه یک کانال نویزی، از فرستنده به گیرنده می فرستد، می توان از فیلتر منطبق برای تشخیص پالس های فرستاده شده در سیگنال دریافت شدهٔ آلوده به نویز بهره برد. فرض کنید می خواهیم دنباله "۰۱۰۱۱۰۰۱۰۰" را به روش ناقطبیِ بی بازگشت به صفر (Nonpolar, non-return-to-zero, NRZ)، و از راه یک کانال مشخص بفرستیم. از دیدگاه ریاضی، یک دنباله به روش NRZ را می توان دنباله ای از پالس های یکه یا توابع مستطیلی شیفت یافته در نظر گرفت. هر پالس، اگر بیت "۱" باشد، با ۱+، و اگر بیت "۰" باشد، با ۱- وزن دار می شود. برای بیت formula_4-ام، پالس چنین وزن دار می شود، پیام را - به عنوان مجموع پ
الس های یکهٔ شیفت یافته - با formula_112 نشان می دهیم: که formula_114 بازهٔ یک بیت است و formula_115 تابع مستطیلی است. بنابراین، سیگنال فرستاده شده چنین است: اگر کانال نویزی را با یک کانال AWGN مدل کنیم، نویز گاوسی سفید به سیگنال افزوده می شود. سیگنال دریافت شده در گیرنده، به ازای نسبت سیگنال به نویز ۳ دسی بل، چنین شکلی دارد: در نگاه نخست، دنبالهٔ فرستاده شده در شکل چندان قابل تشخیص نیست. نویزی با توان نسبتاً زیاد به سیگنال فرستاده شده افزوده شده (نسبت سیگنال به نویز کم است). اگر گیرنده از این سیگنال در لحظه های درست نمونه بردارد، پیام باینری حاصل می تواند نادرست باشد. برای افزایش نسبت سیگنال به نویز، سیگنال دریافت شده را از یک فیلتر منطبق می گذرانیم. در اینجا، فیلتر باید با یک پالس NRZ (معادل "۱" در روش NRZ) منطبق باشد؛ پاسخ ضربهٔ فیلتر منطبق ایده آل - با فرض نویز سفید ناهم بسته - باید نسخهٔ مقیاس شدهٔ مزدوج مختلطِ زمان معکوسِ سیگنالی باشد که به دنبال آن هستیم: در این حالت، به سبب تقارن، مزدوج مختلط زمان معکوس formula_50، در واقع همان formula_50 است؛ بنابراین پاسخ ضربهٔ فیلتر منطبق، همین formula_50 است. پس ا
ز هم گشت کردن (correlate) سیگنال دریافت شده با این فیلتر منطبق، سیگنال حاصل، formula_120، چنین است: که formula_122 نشان دهنده هم گشت کردن است. اکنون می توان از خروجی فیلتر در لحظه های نمونه برداری درست، با اطمینان نمونه برداشت و با آستانه مناسب مقایسه کرد و در نتیجه دنبالهٔ فرستاده شده را در گیرنده به درستی آشکار کرد. نجوم امواج گرانشی. فیلتر منطبق در نجوم امواج گرانشی، نقشی بنیادی دارد. نخستین مشاهده امواج گرانشی، با کمک فیلتر کردن مقیاس بزرگ خروجی هر آشکارساز برای سیگنال های مشابه الگوی موردنظر، و به دنبال آن غربال گری برای محرک های هم زمان و منسجم میان هر دو ابزار، ممکن شد. احتمال هشدار نادرست، و با آن، معنی داری آماری آشکارسازی، سپس به کمک روش های بازنمونه گیری ارزیابی شد. استنتاج پارامترهای منبع اخترفیزیکی به کمک روش های بیزی برپایهٔ مدل های نظری پارامتری برای شکل موج سیگنال و برپایهٔ احتمال ویتل، کامل شد. یکی دیگر از نمونه های پسین کاربرد فیلتر منطبق، تشخیص و تخمین پارامتر امواج گرانشی است. زیست شناسی. جانورانی که در محیط های نسبتاً ایستا زندگی می کنند، ویژگی های نسبتاً ثابتی از محیط را درک می کنند. این
، تکامل فیلترهایی را فراهم می کند که با سیگنال موردنظر با بیشترین نسبت سیگنال به نویز مطابقت دارند؛ یعنی فیلتر منطبق. حسگرهایی که جهان را از راه چنین فیلتر منطبقی درک می کنند، اطلاعاتی را که مغز می تواند از دنیای بیرون دریافت کند، به شدت محدود می کند، اما در نهایت، مغز را از محاسبات پیچیده تر برای استخراج اطلاعات موردنیاز برای انجام کاری مشخص، بی نیاز می کند.
اوه عزیز من (به ; ) یک مجموعهٔ تلویزیونی کره جنوبی سال ۲۰۲۰ با بازی جانگ نا-را، گو جون، پارک بیونگ-اون و جونگ گون جو است. این مجموعه از ۱۳ مه تا ۲ ژوئیه ۲۰۲۰، روزهای چهارشنبه و پنجشنبه ساعت ۲۲:۵۰ (کی اس تی) از تی وی ان برای ۱۶ قسمت پخش شد. این مجموعه از ۳ ژوئیه ۲۰۲۲ برای استریم در نتفلیکس در ایالات متحده در دسترس است.
لشکر ۹ پیاده نظام () یکی از واحدهای نیروی زمینی لهستان در جمهوری دوم لهستان بود. شکل گیری. این لشکر در سال ۱۹۱۹ میلادی ساخته شد و در شدلتسه مستقر بود. در آن زمان فرماندهی این لشکر به عهده آنتونی لیستوسکی بود و از دو تیپ پیاده و یک تیپ توپخانه تشکیل می شد. درگیری ها میان لهستان و جمهوری وایمار آلمان. در فوریه سال ۱۹۱۹ میلادی لشکر ۹ پیاده نظام به دژ برست که در اشغال نیروهای آلمانی بود حمله کرد و پس از ۴ روز آلمانی ها تقاضای مذاکره را مطرح نمودند. پس از مذاکره نیروهای آلمانی این دژ و شهر ترسپول را تسلیم کردند و نیروهای لهستانی در برست رژه رفتند. جنگ لهستان و شوروی. ۱۹۱۹ میلادی. جنگ میان لهستان و شوروی با درگیری میان ارتش سرخ و نیروهای لهستانی در آنتوپال در فوریه ۱۹۱۹ میلادی آغاز شد. در اواخر فوریه نیروهای زیر فرمان آنتونی لیستوسکی حرکت به سمت شرق و پینسک (بلاروس) را آغاز نمودند. نیروهای لهستانی که به سه گروه بخش شده بودند دراگیچین و ایواناوا را اشغال کرده و سپس در مسیر راه آهن به سوی پینسک پیشروی نمودند. پینسک در ۵ مارس به دست لهستانی ها افتاد و سپس پیشروی ایشان به سوی لونینتس آغاز شد اما لهستانی ها نتوانستند ای