ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
183
Рисунок 56 - Структура k-го канала ИИС для оценивания плотности
вероятности по квадратическому критерию
Измерения ведутся до тех пор, пока все нуль-индикаторы не покажут
"0". Необходимо иметь в виду, что такая ИИС имеет очень плохую
сходимость. Поэтому такую ИИС можно использовать для
аппроксимативной оценки f(x) моделью с числом параметров более, чем 2-3.
Пример 6.1.
Случайный сигнал имеет плотность вероятности, близкую к
экспоненциальной. Тогда в качестве модели плотности распределения можно
взять функцию
)0(),( ∞<≤⋅=
−
xexf
x
m
β
ββ
. (6.24)
Необходимо найти функцию преобразования
βχββ
βχβ
β
β
−−−
−=⋅⋅−=
∂
∂
eexe
xf
xx
m
)1(
),(
. (6.25)
Найдем
4
1
)1()(
0
2
=−=Ψ
∫
∞
−
dxe
M
βχββ
βχ
. (6.26)
На рисунке 56 представлена структурная схема ИИС для определения
параметра
β
.
Рисунок 57 - Структура ИИС для определения параметра
β
(пример 6.1)
Чтобы повысить эффективность модели, ее нужно представить в виде:
βχ
βχ
−
− e)1(
БУ СУ НИ
БРП
Рисунок 56 - Структура k-го канала ИИС для оценивания плотности
вероятности по квадратическому критерию
Измерения ведутся до тех пор, пока все нуль-индикаторы не покажут
"0". Необходимо иметь в виду, что такая ИИС имеет очень плохую
сходимость. Поэтому такую ИИС можно использовать для
аппроксимативной оценки f(x) моделью с числом параметров более, чем 2-3.
Пример 6.1.
Случайный сигнал имеет плотность вероятности, близкую к
экспоненциальной. Тогда в качестве модели плотности распределения можно
взять функцию
f m ( x, β ) = β ⋅ e − βx (0 ≤ x < ∞ ) . (6.24)
Необходимо найти функцию преобразования
∂f m ( x, β )
= e − βx − β ⋅ x ⋅ e − βx = (1 − βχ )e − βχ . (6.25)
∂β
∞
1
Найдем ΨM ( β ) = β ∫ e −2 βχ (1 − βχ )dx = . (6.26)
0
4
На рисунке 56 представлена структурная схема ИИС для определения
параметра β .
(1 − βχ )e − βχ БУ СУ НИ
БРП
Рисунок 57 - Структура ИИС для определения параметра β (пример 6.1)
Чтобы повысить эффективность модели, ее нужно представить в виде:
183
