简单一些，考虑地球同步卫星多波束通信系统，波束指向固定。波束数量为Nb​Plg​l1​l2​...lNb​​Pla​a1​a2​...aNb​​通过波束中心在地面的位置, 可以计算出各个波束中心之间的距离. 这些距离保存在距离矩阵D∈RNb​×Nb​中, 这是一个对称矩阵.dij​表示第i个波束中心和第j个波束中心的距离.如图所示, 我们可以几何关系, 根据各波束中心点之间的距离推导出Θ。

如何跟踪卫星，锁定卫星位置O 地心真近点角就是卫星的角位置偏心近点角和平均近点角满足关系，平均近点角是一个取决于卫星轨道的固定参数MTs​2π​t−t0​用偏心近点角求出真近点角以上为计算瞬时真近点角的计算流程。

翻译自大佬。

如果对G(jω)H(jω)\large G(j\omega)H(j\omega)G(jω)H(jω)增加一个有限零点（即为传递函数在无穷远处增加一个极点），传递函数的奈奎斯特图会发生一些很有意思的变化，这个变化也是整个奈奎斯特图绘制规则中最难搞的部分，不过即使这样，只要理解的其背后的物理含义，这个变化便很容易，只要用心，你也可以成为奈奎斯特。为了详细说明这个例子，我们不妨看这样一个传递函数，令G(

GAN（生成对抗网络）在合成时间序列数据中的应用（第一部分——利用GAN生成合成数据）（本文基本是对Jasen 的《Machine Learning for Algorithmic Trading》第二版的第21章进行翻译、改写和复现，并用于我们的实际情况）1. 准备阶段配置介绍在Anaconda下安装TensorFlow以及在Jupyter Notebook中引用的准备，可以参考以下文档http

关于二阶振荡因子ωn2s2+2ζωns+ωn2\large\frac{\omega_n^2}{s^2 + 2\zeta \omega_ns + \omega_n^2}s2+2ζωn​s+ωn2​ωn2​​的伯德图的一些解读我们在谈到二次振荡因子时，已经默认其阻尼比ζ\large \zetaζ是介于0到1之间，对于二次振荡因子，其频率特性G(jω)H(jω)\large G(j\omega)H(j\

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GAN（生成对抗网络）在合成时间序列数据中的应用（第二部分–TimeGAN 与合成金融输入）（本文基本是对Jasen 的《Machine Learning for Algorithmic Trading》第二版的第21章进行翻译、改写和复现，并用于我们的实际情况）利用GAN生成合成时间序列数据，所面临的挑战要大于利用GAN生成合成图片。除了要学习每个给定点分分布（如某个时间戳上股票价格的分布），G