Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Основные характеристики случайных процессов
Используют для описания свойств отдельных реализаций стационарных процессов 1) Средние значения и средние квадраты (μ х; σ х2); ψ 2=σ х2+μ х2 2) Плотности вероятности (Р(х)); Р(х)= 3) Ковариационные (корреляционные) функции (Rxx(τ)); 4) Функции спектральной плотности (Gxx(f)); Gxx(f)=2/TE[|xT(f)|2] μ x, σ x2 – характеризуют соответственно центр рассеяния и величину рассеивания данных: σ x2= , ψ x2= , σ x2=ψ x2-μ x2. Односторонняя Gxx=2Sxx(f)=4 Обратное преобразование: Rxx(τ)= ψ x2 – одновременно характеризует и то, и другое. Р(х) задает скорость изменения вероятности в зависимости от значения реализации. Rxx(τ) задает меру зависимости значений стационарного процесса, сдвинутых относительно друг друга на определенный интервал времени. Gxx(f) задает скорость изменения среднего квадрата в зависимости от частоты. Р(х) применяют обычно помимо описания вероятностной структуры процесса для: 1) проверки нормальности; 2) выявления нелинейностей; 3) анализа экстремальных значений. Rxx(τ) применяют для: 1) выявления периодичностей; 2) выделения сигналов из шумов; 3) измерения запаздываний; 4) локализации источников помех; 5) идентификации трактов и скоростей распространения сигналов. Gxx(f) используют для: 1) определения свойств систем по наблюдениям входных и выходных процессов; 2) предсказания выходных процессов по выходным процессам и свойствам системы; 3) идентификации входов по выходам и свойствам системы; 4) задания динамических данных для тестовых программ; 5) идентификации источников энергии и шума; 6) оптимального линейного прогноза и фильтрации. Для пар реализаций, принадлежащих разным стационарным процессам: 1)Совместные плотности вероятности; 2)Взаимные ковариационные (корреляционные) функции: Схуτ =Rxy(τ)-μ xμ y 3)Взаимные спектральные плотности; 4)Частные характеристики; 5)Функции когерентности Сбор и обработка данных наблюдений (измерений) над случайными процессами 1. Сбор данных Преобразователь – устройство, позволяющее количественно оценить изучаемый физический процесс путем преобразования его в аналоговый сигнал с взаимно однозначным соответствием между входными и выходными величинами (есть преобразователи неэлектрических величин в цифровые сигналы). В общем случае преобразование производится тремя операциями (рис. 4), но может выполняться и часть из них. Например, термопара – непосредственное преобразование разности температур в электрическое напряжение. 2. Регистрация данных Модуляция используется двух видов (наиболее широко): частотная (ЧМ) и кодово – импульсная (КИМ). Сущность ЧМ состоит в том, что частота несущего сигнала превращается в аналог амплитуды входного сигнала (рис. 4). При наличии на входе постоянной составляющей ЧМ – сигнал есть сигнал чистого тока, частота которого выше несущей на величину девитации.
ЧМ – сигнал КИМ – сигнал а) б) Рис.4. Основные методы модуляции: а) частотная модуляция (ЧМ); б)кодово – импульсная модуляция (КИМ). При синусоидальном сигнале ЧМ – сигнал выглядит как синусоида переменной частоты. При КИМ аналоговый сигнал на входе немедленно преобразуется в цифровой, а затем записывается (АЦП).
|