ВУЗ:
Составители:
Тогда квадрат модуля комплексной частотной характеристики
()
2
1
2
1
2
1
2
1
2
sincos1
sincos1
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
+
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
+
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
+
=
∑∑
∑∑
==
==
p
i
i
p
i
i
q
k
k
q
k
k
jω
iωciωc
kωdkωd
eG
-
; (3.39)
следовательно, спектральная плотность АРСС-процесса описываемого
передаточной функцией (3.37)
()
()
2
p
1i
i
2
p
1i
i
2
q
1k
k
2
q
1k
k
2
e
2
e
2
j
isincicosc1
sindkcosd1
eGS
-
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
+
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
+
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
+
==
∑∑
∑∑
==
==
ωω
ωω
σσω
ω
k
, (3.40)
где σ
e
2
– дисперсия процесса.
Отметим, что оценивание спектральной плотности (3.40) сводится к
оцениванию коэффициентов передаточной функции (3.37) и дисперсии
ненаблюдаемого белого шума, т. е. к идентификации АРСС-процесса. Таким
образом, АРСС-процессы позволяют получать оценки спектральной плотности
непосредственно по наблюдениям, минуя вычисления статистических ха-
рактеристик наблюдений. Благодаря этому применение АРСС - моделей
несколько потеснило методы, основанные на быстром преобразовании Фурье,
которое применялось для оценивания спектральных плотностей по значениям
ковариационной функции [3] для определения передаточных функций w(t).
Рассмотрим теперь автокорреляционные функции (АКФ) процессов
АР(p), CC(q), APCC(p, q). АКФ процесса АР(p) выражается разностным
уравнением, которое аналогично уравнению, описывающему сам процесс:
)(...)2()1()(
21
pmRcmRcmRcmR
p
−
+
+
−
+
−
=
, (3.41)
где R(m) – значение АКФ при дискретном сдвиге m.
Таким образом, АКФ процесса АР(p) бесконечна и представляет собой
затухающую экспоненту или экспоненциально затухающую косинусоиду.
Выражение для дисперсии процесса АР(p) имеет вид
Тогда квадрат модуля комплексной частотной характеристики
2 2
⎛ q
⎞ ⎛ q ⎞
⎜⎜1 + ∑ d k cos kω ⎟⎟ + ⎜⎜ ∑ d k sin kω ⎟⎟
( )
G e jω
2
=
⎝ k =1 ⎠
2
⎝ k =1 ⎠
2
; (3.39)
⎛ p
⎞ ⎛ p
⎞
⎜⎜1-∑ c i cos iω ⎟⎟ + ⎜⎜ ∑ c i sin iω ⎟⎟
⎝ i =1 ⎠ ⎝ i =1 ⎠
следовательно, спектральная плотность АРСС-процесса описываемого
передаточной функцией (3.37)
2 2
⎛ q
⎞ ⎛ q ⎞
⎜⎜1 + ∑ d k cos kω ⎟⎟ + ⎜⎜ ∑ d k sin kω ⎟⎟
( )
S(ω ) = G e jω
2
σ e2 = σ e2 ⎝ k =1 ⎠
2
⎝ k =1 ⎠
2
, (3.40)
⎛ p
⎞ ⎛ p
⎞
⎜⎜1 - ∑ c i cos iω ⎟⎟ + ⎜⎜ ∑ c i sin iω ⎟⎟
⎝ i =1 ⎠ ⎝ i =1 ⎠
где σe2 – дисперсия процесса.
Отметим, что оценивание спектральной плотности (3.40) сводится к
оцениванию коэффициентов передаточной функции (3.37) и дисперсии
ненаблюдаемого белого шума, т. е. к идентификации АРСС-процесса. Таким
образом, АРСС-процессы позволяют получать оценки спектральной плотности
непосредственно по наблюдениям, минуя вычисления статистических ха-
рактеристик наблюдений. Благодаря этому применение АРСС - моделей
несколько потеснило методы, основанные на быстром преобразовании Фурье,
которое применялось для оценивания спектральных плотностей по значениям
ковариационной функции [3] для определения передаточных функций w(t).
Рассмотрим теперь автокорреляционные функции (АКФ) процессов
АР(p), CC(q), APCC(p, q). АКФ процесса АР(p) выражается разностным
уравнением, которое аналогично уравнению, описывающему сам процесс:
R(m) = c1 R(m − 1) + c 2 R(m − 2) + ... + c p R (m − p ) , (3.41)
где R(m) – значение АКФ при дискретном сдвиге m.
Таким образом, АКФ процесса АР(p) бесконечна и представляет собой
затухающую экспоненту или экспоненциально затухающую косинусоиду.
Выражение для дисперсии процесса АР(p) имеет вид
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 90
- 91
- 92
- 93
- 94
- …
- следующая ›
- последняя »
