Элементы и узлы информационных и управляющих систем (Основы теории и синтеза). Булатов В.Н. - 63 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ОГУ | Оренбург

Составители: 

Рубрика: 

а — округление к нижней границе интервала квантования; б — округление
к верхней границе интервала квантования; в — округление к середине
интервала квантования
Рисунок 5.1 − Определение погрешности квантования по уровню
Так как x — случайная величина с плотностью распределения f(x), то и ∆x
— также случайная величина, зависящая от х. Тогда вероятность появления
значения х в интервале [x
k
−q/2, x
k
+q/2] будет определяться вероятностью ∆x
k
.
Статистические параметры определяются следующим образом.
Математическое ожидание
Дисперсия
Полагая, что q<(x
max
−
x
min
), можно считать, что f(x) постоянна в интервале
q и равна f(x
k
) , то математическое ожидание равно нулю, а дисперсия
Следовательно, дисперсия является произведением дисперсии равномерно
распределенной в интервале q величины х на вероятность попадания х в этот 
  а — округление к нижней границе интервала квантования; б — округление
   к верхней границе интервала квантования; в — округление к середине
                          интервала квантования
    Рисунок 5.1 − Определение погрешности квантования по уровню


  Так как x — случайная величина с плотностью распределения f(x), то и ∆x
— также случайная величина, зависящая от х. Тогда вероятность появления
значения х в интервале [xk−q/2, xk+q/2] будет определяться вероятностью ∆xk.
Статистические параметры определяются следующим образом.
     Математическое ожидание




     Дисперсия




  Полагая, что q<(xmax − xmin), можно считать, что f(x) постоянна в интервале
q и равна f(xk) , то математическое ожидание равно нулю, а дисперсия




  Следовательно, дисперсия является произведением дисперсии равномерно
распределенной в интервале q величины х на вероятность попадания х в этот

Страницы