Вторичная статистическая обработка

ВТОРИЧНАЯ СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА 95 [c.95]

ВТОРИЧНАЯ СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА [c.95]

МКД не реагирует на индивидуальные частицы, размер которых меньше 5. Однако в большинстве случаев нет необходимости знать временные интервалы между появлением отдельных частиц. Наоборот, для выявления трендов случайных процессов, каковыми являются процессы образования частиц износа, практически всегда необходимо осуществлять статистическую обработку результатов измерений. В случае использования МИД или ВТД эта функция целиком возлагается на вторичную аппаратуру, тогда как МКД выполняет ее самостоятельно - полностью или, если требуется дополнительное сглаживание, частично. [c.305]

Первичные статистические характеристики, получаемые непосредственной обработкой реализаций, представляются в виде скалярных величин, совокупностей величин нли функций одной или нескольких переменных. Объектом вторичной обработки являются первичные статистические характеристики. Ниже перечислены основные задачи вторичной обработки. [c.95]

Спектр размеров частиц с высотой [(г, к) также не может быть удовлетворительно описан простой мономодальной единой аналитической моделью, как, например, в работе [42]. В гл. 2 приведены данные, убедительно свидетельствующие о заметных трансформациях функции [(г, к) с высотой. Так, в целом ряде измерений зафиксировано, что содержание грубодисперсной фракции частиц в слое перемешивания (кс З км) и в узком слое над тропопаузой [к км) повышенное, а в сульфатном слое (к=16- - 20 км), наоборот, пониженное. В основу настоящей версии оптической модели атмосферного аэрозоля положены микрофизические данные, осредненные по ряду крупных комплексных программ. Для континентальной тропосферы проведена статистическая интерпретация серии наших самолетных контактных измерений N(k) и [(г, к), осуществленных в период 1981—1983 гг. над территорией Западной Сибири и Казахстана (около 700 полетов). В процессе статистической обработки проведена оценка первых моментов высотного распределения N(k) и параметров распределения частиц по размерам /(г, к), выбранного в форме суперпозиции логнормальных распределений (2.26). В гл. 2 было выполнено сопоставление полученных параметров f(r, к) с известными результатами измерений других авторов (см. табл. 2.10) и на основе вторичного осреднения установлены модельные значения параметров и ду, принятые в расчетах оптических характери- [c.142]

Для проверки существенности зависимости прочности метаморфических и магматических пород от их состава и степени измененности вторичными процессами был применен один из простейших методов статистической обработки — ассоциативный анализ. [c.122]

Среди электромагнитных приборов для контроля твердости наиболее широко применяют структуроскоп ВС-ЮП. Он предназначен для контроля прутков, труб, уголков, болтов, шпилек и т. п. из сталей 10, 25, 35, 45 (ГОСТ 1050—74), а также из других сталей, для которых может быть установлена однозначная связь электромагнитных характеристик с твердостью. Частота тока питания проходного преобразователя 175 Гц. Принцип работы прибора основан на возбуждении в испытуемом токопроводящем изделии вихревых токов и анализе изменения вторичного поля вихревых токов в зависимости от измеряемого параметра (твердость). Для анализа применяют амплитудно-фазовый метод обработки информации, которая сравнивается с сигналом от эталонного образца. Прибор мо>кет работать в двух режимах — по первой п по третьей гармонике. Трудность нсполь-зоваипя электромагнитных структу-роскопов для контроля твердости заключаете в необходимости отстройки от многих влияющих на результат измерения неконтролируемых параметров (зазор, диаметр, длина изделия, вариации химического состава, удельная электрическая проводимость и т, д.). В настоящее время такие приборы, кап и магнитные, могут быть рекомендованы в качестве индикационных средств, а уточнять их метрологические характеристики можно только после соответствующих экспериментальных статистических исследований для стали выбранной марки. [c.274]

Часто перечисленные цели ставятся совместно, в различных комбинациях. Приходится учитывать требование возможно большей унификации вида используемых сташстических характеристик. Статистическая характеристика может представлять собой одну скалярную величину (статистическую оценку), совокупность скалярных величин формально предсгавляемых в виде матрицы, функцию одного Или нескольких аргументов, совокупность функций Следует различать первичные Статистические характеристики, получаемые непосредственной обработкой данных, и вторичные, для коюрых объектом обработки являются первичные характеристики. Для определения гех и других используют одинаковые алгоритмы в дальнейшем Первичным характеристикам уделяют основное внимание. [c.89]

Применение универсальных ЭВМ позволяет выполнять стандартные и нестандартные виды обработки сигналов, что особенно ценно при проведении исследований физической природы сигналов, моделировании физических явлений, выполнении специальных видов обработки сигналов и т. п. Другая группа задач, решаемых на универсальных ЭВМ, — это вторичная обработка статистических характмнстик, полученных на специализированных процессорах или на первом этапе обработки сигналов иа универсальной ЭВМ (определение средних характеристик, их дисперсии, их аппроксимация, введение поправок, учитывающих характеристики датчиков и измерительного тракта, получение абсолютных значений искомых величин и т. п ). Наиболее приспособленными для использования широким кругом специалистов-исследо-вателей, физиков — являются мини-ЭВМ [10, 13, 19], отличаюш,иеся малыми габаритами, простотой обслуживания и, что особенно ценно, — высокой надежностью (число часов наработки на отказ может составлять несколько тысяч). [c.286]

Объем памяти. Для выполнения ретроспективной обработки сигнала его необходимо запомнить в запоминающем устройстве ЭВМ. Чтобы запомнить реализацию длиной Гр при верхней частоте fg, необходимо, с учетом -Fkb = записагь в ЗУ машины Л зу = 47 pf отсчетов. Например, при = 10-10 Гц и Т = 60 с необходимо Wgy = 24 10 отсчетов, что обеспечивается не в каждой ЭВМ. Если ЗУ машины не справляется с этой задачей, то целесообразно рассмотреть возможность работы в реальном масштабе времени, чтобы накапливать и запоминать лишь результат анализа, обычно не превышающий (1—2) 10 отсчетов. Иначе говоря, малый объем ЗУ может быть компенсирован большим быстродействием ЭВМ. Существенно меньший объем памяти требуется для вторичной обработки статистических характеристик, которые могут содержать (1—2) 10 отсчетов. [c.287]

Широкое внедрение электронной вычислительной техники в практическую селекцию открывает большие возможьюсти для применения методов биометрической генетики. Она становится составной частью компьютеризированного селекционного процесса. При этом сбор данных в поле или в лаборатории, их первичная и вторичная обработка статистическими методами, а также принятие селекционных решений осуществляются компьютером. [c.353]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...