Ортогональные модели корреляционно-спектральных характеристик случайных процессов. Прохоров С.А - 87 стр.

UptoLike

86
()
γ
τ
,P
)0,2(
k
()
+
+
=
1k
0s
skk
2coscos
3k2
1
ϕϕϕ
γ
()
+
+
=
1k
0s
skk
2sincos
3k2
1
ϕϕϕ
γ
Вещественные и мнимые части преобразования Фурье ортогональных функций
с использованием биномиальных коэффициентов
Таблица 7.5
()
α
γ
τ
ψ
/,
k
()
ω
jWRe
k
()
ω
jWIm
k
()
γ
τ
,P
)1,0(
k
()
()
()
=
++
+
+
k
0s
s
2
s
s
1sk
s
k
1s2
cos
1CC
1k
1
ϕ
γ
()
()
()
=
++
+
+
k
0s
ss
s
s
1sk
s
k
1s2
sincos
1CC
1k
1
ϕ
ϕ
γ
()
γ
τ
,P
)2,0(
k
()()
()
()
=
++
+
++
k
0s
s
2
s
s
2sk
s
k
1s2
cos
1CC
2k1k
2
ϕ
γ
()()
()
()
=
++
+
++
k
0s
ss
s
s
2sk
s
k
1s2
sincos
1CC
2k1k
2
ϕ
ϕ
γ
()
τ
,T
k
()
()()
+
=
=
k
0s
s,k
2
sk
s
sk2
0,0
2
0k,
1sk2
cos
4C
sk2
k
,0k,
cos
γ
ϕ
γ
ϕ
()
()()
+
=
=
k
0s
s,ks,k
sk
s
sk2
0,00,0
0k,
1sk2
sincos
4C
sk2
k
,0k,
sincos
γ
ϕϕ
γ
ϕϕ
()
τ
,U
k
()
()()
=
+
+
+
k
0s
s,k
2
sk
s
1sk2
1sk2
cos
4C
1k
1
γ
ϕ
()
()()
=
+
+
+
k
0s
s,ks,k
sk
s
1sk2
1sk2
sincos
4C
1k
1
γ
ϕ
ϕ
Отметим, что при построении ортогональной модели спектральной плотности
мощности по параметрам ортогональной модели корреляционной функции возможно
применение различных ортогональных базисов при аппроксимации левой и правой
ветвей корреляционной функции.
На рисунках 7.2 – 7.3 приведены результаты построения взаимной спектраль-
ной плотности мощности с помощью аппроксимирующих выражений в сравнении с
теоретическими кривыми [48, 49].
При построении спектра
с большим значением
m
τ
, необходимо правильно вы-
бирать значение интервала дискретизации спектра
ω
Δ
. В противном случае будет
проявляться эффект наложения частот. Рекомендуемое значение интервала дискрети-
зации, определяемое для восстановления
m
cos
ω
τ
m
4,02,0
τ
ωΔ
÷
. (7.12)
Рисунок 7.4 иллюстрирует эту ситуацию.
Другой способ построения ортогональной модели спектральной плотности
мощности заключается в аппроксимации спектральной плотности мощности в каком
либо базисе
(){}
m,...0k
k
,
=
α
ω
ψ
при
(
)
1
=
τ
μ
. При этом, учитывая четность спектральной
плотности мощности, необходимо выбором параметров модели гарантировать вы-
полнения условия нормировки