Моделирование и анализ случайных процессов - 110 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СГАУ | Самара

Составители: 

Рубрика: 

109
() ()
()
()
()
()
()
∑
∑
=
=
⎥
⎦
⎤
ϕ+β−β−ωτ−
⎢
⎣
⎡
−ϕ+β−β−ωτ
απ
ϕ
=ω
m
0k
л,kп,k
k
m
m
0k
п,kл,k
k
maxy
.1k2sin1sin
1k2cos1cos
cos
jSIm
(8.10)
Для выполнения лабораторной работы необходимо изучить АИС для аппрок-
симативного анализа взаимных корреляционно-спектральных характеристик (см.
приложение 18).
8.2. Задание на самостоятельную работу
1. Сгенерировать временной ряд с заданным видом корреляционной функции -
[]
τΔτ= /entM
maxk
, N= M5,12 , 02,0
=
δ .
2. Вычислить корреляционную функцию.
3. Определить оптимальные значения параметров аналитического выражения
корреляционной функции
m,b...,b,
m0
α , воспользовавшись методом Симпсона. Оп-
ределить погрешности аппроксимации (пункты 1-3 повторить 29 раз, результаты за-
нести в таблицу).
4. Повторить пункты 1-3 29 раз для объёмов выборки N= Mk , где k=25, 50,
100,
результаты занести в таблицу.
5. Проанализировать зависимость максимальной погрешности аппроксимации
корреляционной функции от объёма выборки.
6. Сгенерировать временной ряд (параметры задать самостоятельно) и опреде-
лить спектральную плотность мощности.
8.3. Содержание отчёта
1. Цель работы.
2. Метод и алгоритмы аппроксимации взаимных корреляционных функций
ортогональными функциями Лагерра.
3. Зависимости погрешности аппроксимации взаимной корреляционной функ-
ции ортогональными
функциями Лагерра от объёма выборки N в табличной, а макси-
мальной погрешности аппроксимации - в графической формах.
4. Примеры экранной формы для аппроксимации взаимных корреляционных
функций ортогональными функциями Лагерра.
5. Примеры экранной формы определения погрешности аппроксимации.
6. Пример экранной формы определения спектральной плотности мощности.
7. Выводы по работе.
8.4. Контрольные вопросы
1. Какие
параметры описывают ортогональное разложение взаимной корреля-
ционной функции?
2. Из каких соображений выбираются значения параметров ортогональных
функций Лагерра?
3. Почему увеличение числа членов разложения ортогонального ряда не все-
гда приводит к уменьшению погрешности аппроксимации?

Страницы