Число интервалов дискретизации

Таблица 6.7. Значимость В параметра Х функции (6.69) в зависимости от числа интервалов дискретизации П1

Таблица 6.8. Значимость В2 параметра функции (6.69) зависимости от числа интервалов дискретизации пз

На больших интервалах дискретизации соотношение значимостей и В2 параметров Х1 и лгг за счет их энтропии лучше для параметра Х1, чем на малых интервалах дискретизации. С ростом числа интервалов дискретизации отношение В1/В2 стремится к величине Rl/R2 [c.90]

В разд. 9.5 показано, как необходимо выполнять объективный выбор величин значимости и числа интервалов дискретизации заданных независимых (неизвестных) параметров с учетом взаимосвязи этих величин. [c.90]

Рис. 9.14. Зависимость оценочной функции от числа интервалов дискретизации параметра п и доверительного фактора

Таблица 9.5. Число интервалов дискретизации независимых параметров XI и Х2 для примера из разд. 6.7

Частота реализации 97, 98 Число интервалов дискретизации 89, 90 Чувствительность 101 [c.204]

Если снова обратиться к дискретной выборке значений отсчетов, то аргумент X также будет дискретным и должен быть представлен целым числом интервалов, через которые берутся выборки (интервалов дискретизации А/) [c.196]

По величине значимости В определяется число интервалов tii дискретизации непрерывного параметра, что подробнее будет описано в разд. 9.5. Однако точность необходимых приближений не следует задавать слишком высокой, так как обычно число интервалов разбиения щ не оказывает сильного влияния на результат, а наша цель состоит в рассмотрении распределения одного значимого параметра из ограниченного вычислительными затратами числа N, оцениваемых параметров внешних условий среди L неизвестных параметров. [c.68]

Колебания холостого хода станка являются вынужденными случайными колебаниями, обусловленными множеством различных факторов, основными из которых являются эксцентриситет вращающихся деталей, пересопряжения зубьев шестерен, погрешности изготовления и сборки элементов привода главного движения, подшипников и т. п. Период наиболее низкочастотных составляющих процесса определяется частотой вращения самого тихоходного вала. Например, при вращении шпинделя с частотой 1480 об/мин этот период составляет 0,04 с, поэтому длина реализации была выбрана равной 0,512 с, частота дискретизации /д = =8000 Гц, число ординат в выборке 4096. Для формирования ансамбля отдельные реализации брались в случайный начальный момент времени с интервалом примерно 2 мин, общее число реализаций ансамбля составило L=20. На ЭЦВМ при использовании программы сортировки данных был организован ансамбль выборочных функций виброскорости, для которого проведен расчет [c.58]

Численная реализация преобразования Фурье. Чтобы осуществить спектральный анализ колебательных процессов на ЭВМ, применяют численное преобразование Фурье. Для этого процесс u(t) подвергается дискретизации, т. е. процесс u t) на основном периоде Т задается УУ + 1 его значениями в моменты времени (рис. 6). Обычно выбирают равноотстоящие интервалы Л = TIN, причем число N выбирают [c.24]

Очевидно, при числе отсчетов по времени на. заданном интервале более 20, схема повышенного порядка точности является предпочтительной. Отметим, что на рис. 3.38 погрешность решения с помощью схемы повышенного порядка точности по времени имеет квадратичный характер зависимости от дискретизации по времени. [c.230]

Для удобства пусть L = Nd при N — 2М Ч- 1. В результате получаем общее число N гидрофонов в интервале L, один из которых расположен в точке, совпадающей с началом координат, и М эквидистантно расположенных элементов с каждой стороны начала координат. Дискретизация в одной области приводит к тому, что преобразование становится периодически повторяю- [c.290]

Такие ограничения позволяют, например, учесть требования к АЧХ и ФЧХ устройств СВЧ. Стандартный способ преобразования ограничений (5.7) основан на дискретизации интервала [01, 0г]. При этом ограничения на функцию в непрерывном интервале [61, 62] заменяются совокупностью ограничений на значения функции в ряде точек / (у, 0,) О /2(у, 01) 0. 0 е(01, 02) г= 1, т. Задание достаточно большого числа точек т позволяет удовлетворить условию (5.7) с любой наперед заданной точностью. На практике, [c.134]

В настоящее время широко распространены цифровые и оптические методы вычисления двумерных преобразований Фурье, Преимущества цифровых методов, основанных на использовании алгоритма быстрого преобразования Фурье, общеизвестны широкий динамический диапазон, высокая точность. Однако, несмотря на то, что одномерное фурье-преобразование, выполняемое, как правило, в спецпроцессорах, реализуется достаточно быстро, тем не менее вычисление двумерного фурье-образа до сих пор не удается выполнять в режиме получения видеосигнала (25—30 кадров/с) для достаточно большого числа элементов в кадре (500X500 отсчетов). Другим недостатком можно назвать явление мимикрии частот при неправильно выбранном интервале дискретизации сигнала. [c.207]

В модели выбора решения из соображений приемлемого объема вычислений при удовлетворительной точности принято Л макс = 100 внешних состояний. В связи с тем, что / 1<С/ 2, в качестве базового выбран параметр Х1 Х. По формуле (9.31) минимальное число групп (интервалов дискретизации) = = е>- =2,72, т. е. iVli l = 3. Из (9,29) для параметра Х2 получаем N 2= 10, [c.151]

Необходимая величина информационной емкости АР в общем случае зависит от вида исследуемых процессов, погрешности измерения и алгоритмов обработки экспериментальных данных. Максимально требуемый объем АР в двоичных единицах можно оценить, используя критерий дискретизации Н. А. Железнова, а также результаты работы [4]. Запишем максимальное число отсчетов iVmax на интервале, равном длительности регистрируемого процесса Т р, в виде [c.17]

Для ввода изображения в память ЦП служит контроллер телекамеры, выполняющий следующие функции квантование видеосигнала на два уровня и его дискретизацию вдоль строки на 128 интервалов последовательную запись в выходной регистр цифровых кодов фрагментов изображения (в процессе сканирования изображения) синхронизацию ввода данных в ЦП. Для ввода изображения использован программный канал обмена данными. При таком способе во время кадра в микроЭВМ вводится часть изображения, представляющая собой вертикальную полосу шириной в 16 элементов разложений- Для ввода всего изображения необходимо 0,16 с, причем во время ввода кадровые синхроимпульсы используются в качестве таймерных. В телевизионной системе использован способ электронного увеличения изображения с целью обеспечить резерв времени на отработку программы управления циклом робота в пределах тактового интервала. При этом область объекта, подлежащая анализу, проецируется лишь на часть поверхности матричного формирователя видеосигнала. Чтобы не потерять полезную информацию, число вводимых в ЦП строк растра остается неизменным. Время, в течение которого сканируется неинформативная часть изображения, используется для управляющей программы. Это возможно при условии, что для анализа требуется вводить все 312 строк телевизионного кадра. В рассматриваемом случае увеличение оптической системы выбрано таким, что изображение объекта покрывает % растра. Таким образом, примерно 30 % от длительности кадра используется для управления циклом технологического робота. [c.136]

Рис. 6.2 отражает график изменения величины энтропии двух возможных значений независимого параметра в зависимости от вероятностей появления обоих этих значений. Непосредственный перенос формулы (6.9) на случай бесконечно большого числа возможных значений параметра невозможен, так как при этом величина Hi стремится к бесконечности, поскольку неопределенность в этом случае и в самом деле неограниченно возрастает. Это же явление наблюдается при дискретизации какой-либо непрерывной функции плотности распределения вероятностей, когда непрерывное распределение приближенно заменяется дискретным, а для последнего по формуле (6.9) вычисляется энтропия, которая затем, путем последовательного измельчения интервалов дискретности, постоянно уточняется. При использовании непрерывного закона распределения с бесконечной областью значений случайной величины, например, нормального распределения в области (—оо, +оо) или распределения по экспоненциальному закону в области (О, оо), перед дискретизацией данная область огра-.иичивается путем отсечения на ее краях бесконечных интерва-.лов значений с очень малыми вероятностями реализации. [c.62]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...