Методы и средства оперативного анализа случайных процессов. Пивоваров Ю.Н - 130 стр.

     Соотношение (4.8) может рассматривать как алгоритм для оценки
аппроксимативным способом корреляционной функции. Такая аппаратура
будет состоять из N+1 идентичных каналов. На рисунке 4.2 в качестве
примера показана блок-схема m-го канала. Этот канал включает в свой состав
фильтр с регулируемыми параметрами β 0 , β1 ,..., β N с импульсной
характеристикой hm (τ ) (4.6), линейный преобразователь с коэффициентом
преобразования ϕ m (4.7), функционально зависящим от параметров фильтра,
вычитающее устройство (ВУ), множительное устройство (МУ), блок
усреднения (БУ) и нуль – индикатор (НИ).
     Процесс оценки параметров модели корреляционной функции
осуществляется так. При подаче на вход аппаратуры анализируемого
             o
процесса X (t ) на выходах блоков усреднения каналов будут действовать
сигналы, являющиеся оценками левых частей соответствующих уравнений
системы (4.8). Путем вариации параметров фильтров добиваются нулевых
значений выходных сигналов блоков усреднения всех каналов. Полученные
значения параметров принимаются в качестве оценок параметров
корреляционной функции исследуемого процесса.
      Различают два типа модели корреляционной функции. Один из типов
моделей представляет ряд по той или иной системе функций. Ко второму
типу относят модели, представляющие функции заданного вида.

         o
        X (t )



                 β 0 , β 1 ...β N
                                    ВУ

                       ϕm
                                                       БУ        НИ
                                            МУ


     Рисунок 34 – Блок – схема устройства для оценки корреляционной
функции по аппроксимативному способу

     Последний тип характерен тем, что модель корреляционной функции
является нелинейной функцией параметров β 0 , β1 ,..., β N . Аппаратура,
осуществляющая оценку параметров такой модели, имеет взаимосвязанные
каналы, что при большом числе параметров приводит к существенному
увеличению длительности анализа. Поэтому с целью повышения
оперативности оценки параметров модели, представляющих собой функции
заданного вида, целесообразно брать модели с небольшим числом
параметров, не превышающем двух, трех.
                                                                      130