Автокорреляции коэффициент

Автокорреляции коэффициент 271 Альтернативная гипотеза 111 Аргумент 254 Асимметрия 89 [c.348]

Для твердой частицы лагранжев коэффициент автокорреляции имеет следующий вид [c.53]

Коэффициент диффузии частиц Ьр, 10 м2/сйК Оптическая автокорреляция [713] 2,23 2,01 1,29 1,44 [c.100]

Лагранжев коэффициент автокорреляции 51, 53 [c.527]

Автокорреляцию между пульсациями скорости в направлении у определяют зондом со скрещенными нитями, имеющими одинаковые коэффициенты чувствительности к продольным и поперечным пульсациям скорости. В этом случае зонд помещают в исследуемой точке пространства в плоскости хОу (см. рис. 13.3, п), пульсации напряжения на клеммах нитей / и // в заданные моменты времени вычитают, что позволяет изолировать продольную пульсацию скорости. Разности пульсационных сигналов в моменты т и т-)-Ат перемножают и произведение интегрируют за весь период наблюдений. Расчетная формула имеет следующий вид [c.264]

Рис. 13.7. Характерный вид изменения коэффициента автокорреляции В турбулентном потоке

Рассмотрим модель системы, описываемую линейным дифференциальным уравнением с постоянными коэффициентами. Запас устойчивости / здесь характеризует минимальное значение действительных частей корней характеристического уравнения системы. Оценивать его можно путем спектрального или корреляционного анализа выходного сигнала (коэффициент автокорреляции убывает как ехр(—/т)), а также но среднему периоду или среднему числу экстремумов огибающей выходного сигнала, пропущенного через узкополосный фильтр [153, 158]. [c.16]

Если функции автокорреляции рассматриваемых сигналов в точках Ti и Т2 не равны и не пропорциональны, т. е. если определитель системы (1.5) не равен нулю, то постоянные h и fta определяются однозначно. Меняя моменты времени ti и Тг, можно получить другие решения для пары коэффициентов hi и hs. Недостатком этих решений является то обстоятельство, что фильтр с характеристикой 2/ii6(T — T,) невозможно построить в виде комбинации простых элементов. Более удобное решение системы (1.4) состоит в следующ ем. [c.29]

Коэффициент корреляции. Аналогично (2.21) можно определить зависящие от задержки времени т коэффициент автокорреляции сигнала 51 (i) [c.81]

В силу неравенства (3.5) их значения ни при каких задержках времени т по модулю не превосходят единицы. Смысл коэффициента корреляции был установлен в предыдущей главе это мера линейной пропорциональной связи между двумя сигналами. Коэффициент автокорреляции (3.6), следовательно, является мерой линейной пропорциональной связи между сигналом i(i) и тем же сигналом, но сдвинутым по времени на величину задержки т. Аналогичный смысл (для двух сигналов) имеет коэффициент взаимной корреляции (3.7). [c.81]

Из рис. 3.1 видно, что коэффициенты автокорреляции типичных машинных сигналов являются переменными функциями задержки времени т при изменении т функция i i(x) поочередно принимает значения, близкие к нулю и отличные от нудя. Машинный сигнал, следовательно, при непрерывном смещении по времени на величину т становится поочередно похожим и непохожим на самого себя. Наибольшее сходство достигается, оче- [c.81]

ВИДНО, при т=0. При безграничном увеличении задержки времени 1 коэффициент автокорреляции стремится к нулю. [c.82]

Интервал временной корреляции. Коэффициенты как взаимной, так и автокорреляции акустических сигналов машин и механизмов представляют собой убывающие функции от т. Начиная с некоторых значений задержки времени, коэффициенты (3.6) и (3.7) становятся исчезающе малыми, а сигналы, сдвинутые на это время, некоррелированными. В ряде практических задач требуется знать конкретное значение т, выше которого сигналы [c.82]

В зависимости от значения т коэффициент корреляции может принимать любые значения между —1 и - -1, достигая первого максимума при то = ф/соо. При i t) = из (3.9) получаются выражения для функции и коэффициента автокорреляции Bi(x) - ( 2/2) os оТ, i i(x) = os соот, в которые не входит начальная фаза <р. [c.83]

При наличии большего числа отражающих поверхностей число максимальных значений функции (4.7) увеличивается и соответственно возрастает порядок системы (4.8). Но поскольку коэффициенты передачи при многократных отражениях незначительны, а коэффициент автокорреляции Ri %) — быстро убывающая функция, то в практических расчетах в формулах (4.5) [c.115]

Расчет нормированных коэффициентов автокорреляции (3.6) процесса с помощью аналоговой аппаратуры и цифрового анализатора сигнала проводился методом обратного преобразования Фурье оценок соответствующих спектральных плотностей. Оценка нормированной спектральной плотности процесса с помощью быстрого преобразований Фурье определялась следующим образом. Для отрезка реализации величина [c.77]

В данном разделе мы рассмотрим методы, которые позволяют преодолеть уменьшение корреляции, вызываемое различными причинами. Все приводимые ниже результаты были получены при работе с аэрофотоснимками. Как уже отмечалось выше, разница в масштабах входного и эталонного изображений, определяемая коэффициентом а, является очевидным источником потерь интенсивности пика корреляции /р и отношения сигнал/шум. Было показано, что в случае двумерного изображения при изменении масштаба входной функции величина /р уменьшается по закону (1—а) , причем это уменьшение имеет более резкий характер для изображений с более широким спектром пространственных частот. Этот факт был экспериментально проверен для случая коррелятора с небольшим входным отверстием и СПФ, изготовленного для большой площади эталонной функции (случай AF), а также для случая автокорреляции всего входного изображения (случай FF). В случае AF величина /р была меньше (поскольку она пропорциональна квадрату площади входной апертуры), однако не было обнаружено никаких заметных потерь интенсивности, пока изменения масштаба входного изображения не превысили 1% по отношению к эталону, В случае FF потери в интенсивности корреляционного пика составили 10 дБ при том же самом 1%-ном изменении масштаба. В этих экспериментах был использован коррелятор с изменением масштаба (см. разд. 10.5.3). [c.589]

После того как обнаружена однородность совокупности исходных данных, решается вопрос о наличии или отсутствии их автокорреляции. Для этого исчисляется коэффициент корреляции между соседними членами ряда [c.589]

В случае автокорреляции для стационарного процесса Oi = a = a коэффициент корреляции равен [c.59]

Двумерный коэффициент автокорреляции интенсивности [c.210]

Автокорреляционная функция в уравнении (11.6) может быть вычислена с использованием древовидной структуры нахождения корреляционной функции, показанной на рис. 11.9, и системы, представленной на рис. 11.2. В -этом случае данные вводятся в умножители (предполагают, что имеется достаточное число процессоров), и затем копия этих данных, задержанная на интервал времени, равный максимальной требуемой задержке, вводится начиная с вершины древовидной структуры. На каждом шаге корреляция выполняется с задержкой на один шаг, до тех пор пока задержанный поток данных точно не установлен по отношению к оригинальным данным. Это обеспечивает нулевое значение задержки коэффициента автокорреляции. [c.391]

Часто используют коэффициент автокорреляции — автокорреляционную функцию, нормированную делением на ее значение при х = 0 [c.178]

На практике удобнее пользоваться относительным значением функции автокорреляции, или коэффициентом автокорреляции, определяемым формулой [c.165]

Проведенные в диапазоне коротких волн измерения [42] показали, что определенное по автокорреляционной характеристике время корреляции т [ф-ла (3.28)], при котором коэффициент автокорреляции падает до значений р = 0,5- -0,7, заключено в интервале от 4,5 до 1,5 сек. [c.279]

Рис, 3,36. Коэффициенты автокорреляций (1) и пространственной продольной корреляции (2) при однофазном течении, Ке = 32 ООО Я 10 мм (Н — расстояние от стенки до нити датчика) [c.124]

Кеннеди [414], используя фотоумножители и световые поля, пзмери.ч коэффициенты диффузии, автокорреляции скоростей [c.102]

Временные корреляции (автокорреляции) характеризуют время жизни (су-ществювания) турбулентных вихрей. Общий вид изменения коэффициента автокорреляции иллюстрирует рис. 13.7. Большая кривизна и резкое снижение Л(т) в окрестности начала координат указывают на наличие в потоке широкого диапазона размеров турбулентных вихрей. При наличии в турбулентных пульсациях скорости элементов периодичности коэффициент автокорреляции через некоторый промежуток времени становится отрицательным, далее снова положительным и т. д., асимптотически приближаясь к нулю. [c.269]

То обстоятельство, что функция автокорреляции периодического сигнала также является периодической и, следовательно, неубывающей функцией задержки времени т, очень важно при анализе акустических сигналов машин, В тех случаях, когда машинный сигнал представляет собой смесь двух составляющих — периодической и случайной, его функция автокорреляции также состоит из двух слагаемых — убывающей функции, обусловленной случайной составляющей, и неубывающей периодиче-" ской функции (3,9) или (3.11), обусловленной периодической составляющей. В качестве примера на рис. 3.3 приведены два коэффициента автокорреляции вибрационных сигналов автомобильной коробки передач. Первый коэффициент (рис. 3.3, а) соответствует исправной коробке, второй (рис. 3.3, б)—с поломанным зубцом в одной из шестерен. Поломка зубца приводит к появлепию периодической составляющей как в вибрационном сигнале, так и в коэффициенте его автокорреляции в виде незатухающей компоненты, амплитуда которой равна относительной амплитуде периодической составляющей сигнала. [c.84]

На рис. 3.15 приведены графики амплитудно-частотной Я((о) и фазовой ф((а) характеристик (3.38), а также спектральной плотности мощности входного и выходного сигналов. По оси абсцисс здесь отложена безразмерная частота /юо-Спектр выходного сигнала согласно (3.34) повторяет форму квадрата амплитудно-частотной характеристики. Фазово-частотная характеристика не сказывается на спектральной плотности мощности выходного сигнала (смещения массы), но оказывает большое влияние на форму функций взаимной корреляции и взаимной спектральной плотности. Графики соответствующих корреляционных функций изображены на рис. 3.16. Коэффициент автокорреляции входного сигнала убывает при увеличении задержки времени как (см. формулу (3.22)), коэффициент автокорреляции выходного сигнала — как ехр (—х/( г). Медленнее других (как т ) убывает коэффициент взаимной корреляции Ri2 t). Максимальное значение i i2(tmas) не равно единице, [c.103]

Коэффициенты автокорреляции вводятся в систолическую матрицу, показанную на рис. 11.10, по мере их вычисления. В этой матрице для вычисления параметров авторегрессии или ЛПИ временных последовательностей сигналов используется алгоритм Шура. Вычисляется верхняя треугольная матрица U [41], которая затем используется в нижней систолической матрице для вычислений g и а. В то время как вычисляются g и а, два верхних столбца процессора начинают вычисление соответствующего разложения для следующей временной последовательности сигналов. [c.391]

Все перечисленные недостатки мы попытались, насколько это было возможно, устранить и дать климатическое описание свободной атмосферы северного полушария с помощью специальной методики обобщения данных, основанной на комплексном подходе к изучению структуры метеорологических полей, при котором анализируются особенности распределения не одного, а нескольких физических параметров. При этом для их анализа используются не только средние величины и дисперсии, но и коэффициенты автокорреляции и взаимной корреляции, а также естественные ортогональные составляющие, которые рассчитаны на основе данных радиозондовых и спутниковых радиометрических измерений. Такой метод климатического обобщения аэрологических данных позволил нам, с одной стороны, наиболее глубоко и разносторонне исследовать климат свободной атмосферы, если под словом климат понимать испытывающий долгопериодные колебания статистический режим короткопериодных колебаний глобальных метеорологических полей, от турбулентных флюктуаций до между-годичных изменений [18], с другой стороны, получить в достаточно полном объеме глобальную адекватную информацию о физическом состоянии атмосферы, которая необходима для решения многих проблем и, в первую очередь, задач дистанционного зондирования окружающей среды из Космоса. [c.90]

Важной практической задачей, решаемой различными математическими методами, является часто определение реактивности подкритического реактора. Например, можно определить размножение нейтронов, испускаемых стационарным источником. Ин( юрмацию о коэффициенте размножения подкритического реактора получают из функции автокорреляции мощности в эксперименте Росси-а [20]. В этом разделе рассмотрен один из простейших методов определения реактивности, основанный на изучении поведения реактора при впрыскивании в него короткого нейтронного импульса. Этот метод иллюстрирует некоторые идеи, развитые в предыдущем разделе. [c.430]

Вычислим коэффициент автокорреляции как меру сопряжен-10СТИ между членами одного и того же ряда динамики. Для того необходимо сдвинуть члены ряда на принятую единицу оемени, в данном случае равную одному году, что позволит образовать ряды двух переменных У п X. При этом число пар-1ЫХ значений двойного ряда п уменьшается на единицу. Сдвиг яда динамики на единицу времени оправдывается и тем, что Jлияниe пара на урожай сказывается обычно через год. [c.273]

Рис. 8.27. Типичная кривая коэффициента автокорреляции турбулентных пульсаций. Хр А( — тейлоровские временные микро- и макромасштаб

Стратиграфическая фильтрация при апериодических r t). Экспериментально показано (рис. 2.34.), что спектр мощности / (/)р потока r t) реальных коэффициентов отражения для разрезов, которые не проявляют видимой периодичности, обычно возрастает с/до определенной частоты /=/ и затем осциллирует около этого уровня. Функция автокорреляции М = M t - /) импеданса /(/) для таких разрезов убывает экспоненциально с ростом аргумента. Следовательно (Banik <з/., 1985b), [c.42]

Параметры влагопереноса имеют значительную пространственную изменчивость с коэффициентом вариации более 50% и расстоянием автокорреляции порядка нескольких метров. При такой изменчивости для лабораторного определения параметров требуется большое количество образцов (порядка десятков), что трудно выполнимо. Поэтому естественно с особым вниманием отнестись к возможностям оценки параметров влагопереноса по эмпирическим связям кривых водоудерживания и влагопроводности с характеристиками механического состава песчано-глинистых пород [23, 41]. Для этого, в частности, используется пред-1Юложение о том, что породы одинакового генезиса имеют гео--метрически подобный механический состав и соответственно характеризуются инвариантностью водно-физических свойств, позволяющей считать справедливыми соотношения где 5 — удельная поверхность частиц породы [31, 51]. Из этих соотношений следует, что для пород одного типа ч]) может быть связана с коэффициентом фильтрации кф соотношением [c.29]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...