ИВС и АСУТП. Гаспер Б.С - 27 стр.

вия решаемой задачи, количество и длину зарегистрированных реализаций, форму
записи (непрерывную, дискретную) и т.д. В зависимости от априорной информа-
ции о сигналах используются либо детерминированные, либо стохастические мо-
дели. Первые модели сигналов выражаются аналитическим описанием непосред-
ственно самого изучаемого колебания (или функции), а вторые - описываются те-
ми или иными вероятностными характеристиками и используются при анализе
случайных процессов. По своей природе физические процессы носят статистиче-
ский характер, обусловленный множеством как учитываемых, так и неучитывае-
мых факторов, в частности действием помех. Кроме того, результаты измерений
сопровождаются неустранимыми искажениями. Поэтому, чем лучше учитываются
эти факторы, тем выше степень адекватности модели реальному сигналу.
       Отличительная особенность таких моделей сигналов состоит в том, что по
их параметрам можно однозначно восстановить сигнал с заданной точностью по
выбранному критерию. Обычно в качестве детерминированных моделей исполь-
зуются следующие элементарные колебания: δ-импульс, функция включения (ска-
чок) σ(t)=1(t), треугольный импульс, гармонические функции sin(ωt), cos(ωt), от-
резок гармонической функции, экспоненциальная функция exp(αt), комплексно-
экспоненциальная функция exp(jωt), функция sin(ωt)/ωt и другие. Детерминиро-
ванные модели сигналов более сложного вида могут быть сформированы из эле-
ментарных путем линейных комбинаций.
       В зависимости от формы представления детерминированных сигналов - не-
прерывной или дискретной - используются те или иные информационные пара-
метры. Так, для непрерывного детерминированного сигнала в виде постоянного
тока, ими будут: величина, полярность, моменты включения и выключения; для
гармонического колебания - амплитуда, частота и начальная фаза. Дискретный
сигнал, например из последовательности прямоугольных импульсов, можно опи-
сать временным положением, амплитудой, полярностью и длительностью каждого
импульса (рис.3.1)


               S
                        τi


                             Si
                                                              t

                   ti


                                  Рис.3.1
       Одна из важных характеристик случайного процесса - это его частотная
полоса. По этому признаку случайные процессы можно условно разделить на уз-
кополосные и широкополосные. Пример узкополосного случайного процесса при-
веден на рис. 3.2.




                                                                             27