Плотность процесса спектральная — Методы определения

Методы определения и представления спектральной плотности процесса. Если для решения задачи достаточно ограничиться лишь статистическими характеристиками второго порядка 0 , (т), несуш,ими основную информацию об исследуемом процессе, то приемлема модель гауссовского процесса [c.270]

Расчет на ЦВМ функций спектральной плотности процессов осуществляется по методу усреднения периодограмм с предварительной разбивкой введенного объема информации на 8—10 равных интервалов и вычислением периодограмм для каждого интервала. При определении спектральной плотности шаг дискретизации по частоте А/ принимается следующим А/ = 1 Гц в диапазоне 0—20 Гц Дf==2 Гц в диапазоне 20—160 Гц А[=10 Гц в диапазоне 160—600 Гц. Низкочастотные колебательные процессы в необходимых случаях записываются на осциллографы. С этой целью применяют, например, усилители типа ВКМ-6Е, набор октавных фильтров типа 0р-101, ОР-201 (НРТ) и другую аппаратуру. [c.40]

В последнее время для обработки экспериментального материала все шире применяются методы статистической динамики с использованием электронных цифровых вычислительных машин. Указанная методика позволяет получить наиболее полные данные о рабочем процессе путем определения корреляционной функции нагрузки, математического ожидания, спектральной плотности нагрузки, дисперсии нагрузки в различных элементах машины и других характеристик процесса. В настоящей работе методы статистической обработки эксперимента не рассматриваются, поскольку эта методика является отдельной областью, не связанной с тематикой книги, и ей посвящена специальная литература. [c.250]

Действующий процесс на входе отличается от нормального, и его спектральная плотность находится в полосе частот, в которой происходит существенное изменение числовых значений амплитудно-частотной характеристики. Для определения функции распределения процесса на выходе сугцествуют приближенные методы расчета. [c.255]

Сосредоточим сначала наше внимание на аналитической модели, которая будет использоваться для изучения чувствительности этого метода формирования изображения. Затем вычислим спектральную плотность регистрируемой картины и при этом определим флуктуации, с которыми приходится сталкиваться в одной возможной вычислительной процедуре, используемой для определения квадрата модуля спектра объекта. И в заключение вычислим отношение сигнала к шуму (S/N), достигаемое в этом процессе. Этот последний параграф завершим некоторыми общими замечаниями. Другие изложения этой проблемы могут быть найдены в работах [9.19—9.21]. [c.483]

Благодаря большой чувствительности УЗ-волн к изменению свойств среды с их помощью регистрируют дефекты, не выявляемые другими методами. Возможны различные варианты УЗ-методов, осуществляемые в режиме бегущих и стоячих волн, свободных и резонансных колебаний, а также в режиме пассивной регистрации упругих колебаний, возникающих при механических, тепловых, химических, радиационных и других воздействиях на объект контроля. При обработке информации могут быть определены различные характеристики УЗ-сигналов - частота, время, амплитуда, фаза, спектральный состав, плотности вероятностей распределения указанных характеристик. Наконец, простота схемной реализации основных функциональных узлов позволяет соз -дать простые и легко переносимые приборы для УЗ-контроля, имеющие автономные источники питания, рассчитанные на многие месяцы работы в полевых условиях. Отмеченные достоинства УЗ-метода в полной мере реализуются при проектировании и эксплуатации УЗ-приборов и систем НК только при правильном и достаточно глубоком понимании физических основ УЗ-контроля. Даже при автоматизированном УЗ-контроле остается значительной роль человеческого фактора в определении оптимальных условий контроля, интерпретации его результатов и обратном влиянии контроля на технологический процесс. Не менее важным является и дальнейшее развитие УЗ-метода с целью улучшения основных показателей его качества - чувствительности и достоверности - применительно к конкретным задачам технологического и эксплуатационного контроля. [c.138]

Предположим для определенности, что спектральная плотность стационарного случайного воздействия q t) является дробно-радиональной функцией. Тогда на основании уравнения движения типа (1.88) можно вывести моментные соотношения любого порядка. Для этого можно использовать уравнения теории марковских процессов (см. 1,5] или другие классические методы. В третьей главе данной книги показано применение корреляционного и спектрального методов вывода моментных соотношений в задачах с произвольными нелинейными функциями, в том числе неаналитическими. [c.35]

Таким образом, в принципе возможно определение функции распределения амплитуд напряжений при схематизации по способу размахов методами теории случайных функций по известной функции спектральной плотности. Однако при этом возникают математические трудности. Кроме того, как уже отмечалось, метод размахов приводит к процессу, менее повреждаюш,ему, чем реальный процесс, вследствие чего расчетные оценки долговечности оказываются завышенными. [c.157]

Как уже отмечалось выше, возможно и другое применение хЛ1етода относительных. интенсивностей. Независимым путем определяется Те, например, методом исследования контура линии томсоновского рассеяния лазерного излучеиия и, зная Тс, можно найти сечения различных процессов. Для этого следует определить относительные или абсолютные яркости линий, сечения возбуждения которых определяются. Этот метод применялся для определения сечений возбуждения линий ионов неона 62], линий изоэлектронного ряда лития (О VI, N V, Ne VIII) 63, 64, линий О VII [65] н линий N V [66]. Возбуждение линий N V происходит из основного состояния иона электронным ударом. Для плазмы достаточно низкой плотности распад возбужденных состояний ионов происходит только путем излучения и можно не учитывать вторичные процессы. Следовательно, общее число возбуждений равно общему числу испущенных фотонов. Это означает, что для определения сечения надо измерить абсолютную интенсивность спектральной линии, иайти Тс и N . [c.360]

Качественный анализ состоит в обнаружении спектральных линий, свидетельствующих о присутствии в к,артерном масле металлов изнашивающихся деталей, а количественный в определении интенсивности почернения спектральных линий. Плотность почернения линий измеряют при помощи микрофотометра. Полученный результат переводят в абсолютные единицы концентрации, используя тарировочные графики, которые строят для каждого элемента по результатам анализа эталонов (проб масла с известным содержанием элемента). В современных спектральных установках все эти процессы автоматизированы. В ходе эксплуатации на каждый автомобиль ведут график изменения уровня концентрации продуктов износа металлов наиболее ответственных деталей двигателя (например, цилиндров —- Ре, поршней — А1, колец—Сг, подшипников коленчатого вала — РЬ), а также следят за концентрацией кремния, вязкостью и другими параметрами масла (рис. 6.49). Таким образом, наблюдая за темпом изнашивания основных деталей, за появлением в масле кремния и пригодностью масла, заблаговременно выявляют отказы механизмов и систем и прогнозируют ресурс работы двигателя. По скорости нарастания концентраций Рь и Ре можно судить о высокой чувствительности этого метода и возможности заблаговременно (за 2 тыс. км пробега) предсказать возможность аварийного отказа. [c.163]

Выражение для отношения сигнала к шуму для отдельного кадра (9.6.28) выявляет некоторые интересные и важные свойства метода звездной спекл-интерферометрии. Важнее всего, что при неограниченном увеличении числа к фотособытий, приходящихся на один спекл, отношение сигнала к шуму приближается к единице. Таким образом, невозможно достичь отношения сигнала к шуму, большего единицы, прн использовании одного кадра для определения спектральной плотности интенсивности изображения. Это характерно для всех вычислений спектральных величин, основывающихся на преобразовании Фурье одной выборочной функции случайного процесса (см., например, о периодограммах в работе [9.12], 6-6). Единственным способом повышения отношения сигнала к шуму является усреднение найденных значений для отдельных кадров по большому числу кадров, что приводит к свойству, описываемому выражением (9.6.29). [c.492]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...