Автоматизированные системы управления технологическими процессами. Основы АСУТП. Втюрин В.А. - 95 стр.

UptoLike

Составители: 

97
Выбирая определенное число фильтров, можно получить
хорошее приближение
)(
ˆ
xf
к искомой f(x).
Оценка интегральной функции распределения находится из
соотношения:
= dxxfxF
)()(
ˆ
Третий метод во многом аналогичен предыдущему и
отличается лишь тем, что разложение искомой функции плотности
вероятности производится по системе функций, не являющейся
ортонормированной, вследствие чего алгоритм получается менее
эффективным, чем в предыдущем случае.
Метод гистограмм наиболее часто используется на практике
для оперативной оценки многомерных плотностей вероятностей.
Выборки случайного стационарного процесса кодируются,
распределяются по фиксированным адресам ОЗУ, принимаемым за
каналы гистограмм. Одновременно формируются числовые
значения ординат гистограмм, реализующих алгоритм вычисления
оценки многомерной плотности вероятности
)].([
ˆ
txf
k
Числовое значение каждой ординаты в случае одномерного
анализа характеризует частоту появления значений случайной
функции в соответствующем интервале квантования по уровню. В
случае многомерного анализа оно определяет частоту появления
совместного события, при котором значения случайных функций
будут находиться в определенных интервалах квантования по
уровню (по амплитуде).
Практическая трудность использования алгоритмов вычисления
многомерных гистограмм заключена в необходимом объеме
фиксированных адресов. Для устранения этой трудности бывает
целесообразным заменить оценки многомерной плотности
вероятности системой оценок собственных и смешанных двумерных
плотностей вероятностей, охватывающих все комбинации парных
связей для нескольких аргументов. При такой замене необходимый
объем памяти ЦВМ резко снижается.
9.4.2.Методы определения математического ожидания.
Наиболее распространенной задачей является задача
определения математического ожидания или среднего значения
случайного процесса m
1
{x}. Для определения m
1
{x}обычно
применяют метод усреднения по времени, имеющий ряд
модификаций.
При использовании данных в дискретные моменты оценка
m
1
{x} определяется соотношением: