Моделирование и анализ случайных процессов. Прохоров С.А. - 22 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СГАУ | Самара

Составители: 

Рубрика: 

21
руются функциональные характеристики, во втором - и моментные, являющиеся
функциями времени.
Определять параметры аналитических выражений возможно как с помощью
статистических измерений, так и в результате статистической обработки.
Под статистическими измерениями с аппроксимацией будем понимать из-
мерение (оценку) параметров аппроксимирующего выражения вероятностной функ-
циональной характеристики случайных процессов с помощью специальных техниче-
ских средств
, работающих в реальном масштабе времени. Самыми популярными сре-
ди таких технических средств являются коррелометры и спектроанализаторы с ап-
проксимацией параметрическими моделями. В литературе их часто называют стати-
стическими анализаторами. Статистические анализаторы, как правило, специализи-
рованные аппаратно-программные средства, определяющие параметры реального
процесса (см. рис. В.5).
Под статистической обработкой с аппроксимацией
будем понимать оценку
параметров аппроксимирующего выражения вероятностной функциональной харак-
теристики случайных процессов с помощью ЭВМ, записанных на промежуточный
носитель или память. При этом происходит временная задержка в обработке инфор-
мации.
Аппроксимативные методы, основанные на применении ЭВМ, можно отнести к
методам вторичной обработки информации.
Следует отметить, что исследование алгоритмов возможно как
аналитическими
методами, так и методом имитационного моделирования на ЭВМ, суть которого за-
ключается в анализе их метрологических характеристик с использованием псевдослу-
чайных последовательностей, сгенерированных с помощью ЭВМ. Появилось большое
количество интересных и важных монографий и статей, посвященных методологии,
планированию, конструированию и выполнению моделирования (см. список исполь-
зованных источников в [11]). Большинство их
них описывает метод, который носит
название метода Монте-Карло. Современное толкование этого термина базируется на
работе Неймана и Улама, выполненной в конце сороковых годов, в которой они при-
менили специальный математический метод для решения проблемы ядерной физики,
экспериментальные исследования которых очень дороги, а аналитическое решение
очень сложно.
Как правило реализация
этого метода включает следующие основные блоки:
• имитации входных процессов и внешних воздействий;
• реальных и идеальных моделей, а также их разности;
Аналитическая
модель
Θ
€
Датчик
),t(X Θ
Объект
исследования
Ω
Статистичские
измерения
Вторичная
статистичекая
обработка
Рисунок В.5. Аппаратно-программные средства статистических измерений
и обработки информации
Θ
€
Стат. анализато
р

Страницы