ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
13
С целью повышения эффективности научных исследований, особенно при ис-
следовании новых объектов, возникает необходимость в разработке и исследовании
новых алгоритмов оценки вектора неизвестных параметров -
r
Θ
=
{}
) (tx
€
A
kΘ
.
Решая разнообразные задачи научных исследований, исследователь на основа-
нии физических представлений и задачи исследований определяет составляющие век-
тора параметров случайного процесса
Θ , дающие его исчерпывающее описание.
Все вероятностные характеристики, определяемые во временной области, мож-
но условно разделить на характеристики положения и формы кривой распределения
вероятностей случайного процесса и характеристики взаимосвязи (см. рис. В.2).
При этом наиболее часто определяются (в порядке возрастания материальных и
вычислительных затрат):
• числовые характеристики
случайного процесса;
• авто и взаимные корреляционные функции;
• спектральные плотности мощности;
• законы распределения.
На основании общей теории статистических измерений [16] измеряемая веро-
ятностная характеристика определяется как предел выборочного среднего функцио-
нально преобразованного случайного процесса:
Вероятностные характеристики
случайных процессов,
характеризующие
Мода
Коэффициент
асимметрии
Взаимокорреляцион-
ные функции
Моментные
характеристики
Медиана
Коэффициент
эксцесса
Положение Форму Взаимосвязь
Законы
распределения
Законы
распределения
Автокорреляционные
функции
Рисунок В.2. Классификация вероятностных характеристик случайных процессов
Коэффициент формы
Интервалы
корреляции
Моментные характе-
ристики КФ
Пикфактор
Совпадение моды,
медианы, матожидан.
Показатель
колебательности
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 12
- 13
- 14
- 15
- 16
- …
- следующая ›
- последняя »
