Статистическая идентификация




Скачать 383.86 Kb.
НазваниеСтатистическая идентификация
страница5/5
Дата23.05.2013
Размер383.86 Kb.
ТипЗадача
1   2   3   4   5





Рис. 15


Таблица 1


Обозначение

Возможные значения переменных

Пояснения

математ.

в программе

N

N

31




N1

N1

500




t

DT

1




W

W

0,06




i

T

1,2,3,4

Номер модели полезного сигнала

j

L

1,2,3,4

Признак фильтра

f0

F0

0,001






F

0






NF







n

SV

5




n

AV

0,1




n

WV

0




a0 , a1 , a2

A0, A1, A2







a3 , a4 , a5

A3, A4, A5







a6

A6







xi

X1[I]







yi

Y1[I]







gi

S[I]








блок 3 – запись массивов весовых коэффициентов ФСС и ЦКФ в файл “H1H2.PAS”;

блок 4 – запись массивов весовых коэффициентов МФБ и ИФНЧ в файл “H3H4.PAS”;

блок 5 – вычисление по формуле (62) АЧХ цифровых фильтров;

блок 6 – запись массивов АЧХ ФСС и ЦКФ в файл “HH12.PAS”;

блок 7 – запись массивов АЧХ МФБ и ИФНЧ в файл “HH34.PAS”;

блок 8 – ввод номера модели полезного сигнала, ввод параметров этой модели;

блок 9 – вычисление массива полезного детерминированного сигнала;

блок 10 – формирование с помощью датчика псевдослучайных чисел массива ;

блок 11 – формирование массива по формулам (70), (71);

блок 12 – вычисление массива сигнала на входе цифрового фильтра;

блок 13 – выбор цифрового фильтра и ввод признака 4 фильтра (L может принимать значения 1,2,3,4);

блок 14 – фильтрация сигнала в соответствии с формулой (72);

блок 15 – запись массивов полезного сигнала , сигнала на входе фильтра , сигнала на выходе фильтра в файл “D1.PAS”;

блок 16 – запись массивов и в файл “D2.PAS”;

блок 17 – вычисление по формулам (73) – (75);

блок 18 – запись исходных данных и в файл “D3.PAS”.


Порядок выполнения лабораторной работы на ЭВМ


  1. Ознакомиться с руководством по выполнению данной лабораторной работы.

  2. Получить у преподавателя вариант задания (табл. 2).

  3. Загрузить в оперативную память, откомпилировать и запустить на выполнение программу cfbasy, находящуюся в файле “AS2.PAS”.

  4. Ввести из табл. 2 исходные данные: параметры N, W, t, номер модели полезного сигнала T, коэффициенты модели полезного сигнала, признак фильтра L.

  5. Выполнить расчеты по программе cfbasy, содержащейся в файле “AS2.PAS”.

  6. Вывести на печать массивы весовых коэффициентов ФСС и ЦКФ (распечатать содержимое файла “H1H2.PAS”).

  7. Вывести на печать массивы весовых коэффициентов МФБ и ИНФЧ (распечатать содержимое файла “H3H4.PAS”).

  8. Вывести на печать массивы АЧХ ФСС и ЦКФ (распечатать содержимое файла “HH12.PAS”).

  9. Вывести на печать массивы АЧХ МФБ и ИНФЧ (распечатать содержимое файла “HH34.PAS”).

  10. Вывести на печать массивы полезного сигнала , сигнала на входе фильтра , сигнала на выходе фильтра (распечатать содержимое файла “D3.PAS”).

  11. Вывести на печать значения параметров T, N, W, t, L, n , n , n , (распечатать содержимое файла “D3.PAS”).

  12. Пункты 3,4,5,11 повторить при N =51, N = 71, N = 91.

  13. Построить графики весовых коэффициентов ФСС, ЦКФ, МФБ и ИНФЧ.

  14. Построить графики АЧХ ФСС, ЦКФ, МФБ и ИНФЧ.

  15. Построить графики последовательности (с использованием программ graphics.com и graf.exe) при N = 31.

  16. Построить график зависимости .

  17. Построить график зависимости .

  18. Оформить отчет по лабораторной работе.


Таблица 2


Параметры

Вариант

1

2

3

4

5

Номер модели полезного сигнала

1

2

3

4

1

Используемый фильтр

ФСС

ЦКФ

МФБ

ИФНЧ

ЦКФ

N

31

31

31

31

31

W

0,06

0,06

0,06

0,06

0,06

t

1

1

1

1

1

T

1

2

3

4

1

L

1

2

3

4

2

a0

50










50

a1

0










0

a2

0










0

a3




20










a4




0,002










a5







50







f0







0,001















0







a6










50




f0










0,001















0






Содержание отчета


  1. Цель работы.

  2. Краткие теоретические сведения.

  3. Исходные данные.

  4. Графики весовых коэффициентов ФСС, ЦКФ, МФБ и ИНФЧ.

  5. Графики АЧХ ФСС, ЦКФ, МФБ и ИНФЧ.

  6. Графики последовательностей при N = 31.

  7. График зависимости .

  8. График зависимости .

  9. Выводы по работе.



Контрольные вопросы


  1. Области применения цифровых фильтров.

  2. Основные характеристики фильтра.

  3. Виды цифровых фильтров.

  4. Нерекурсивные цифровые фильтры.

  5. Рекурсивные цифровые фильтры.

  6. Соотношение между статистическими характеристиками сигналов на входе и выходе фильтра.

  7. Как определяется дисперсия ошибки фильтрации в случае, когда g(t) – случайный полезный сигнал?

  8. Как определяется дисперсия ошибки фильтрации в случае, когда g(t) – детерминированный полезный сигнал?

  9. Как оценивается качество работы фильтра?



БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК


  1. Бендат Дж., Пирсол А. Измерение и анализ случайных процессов. М.: Мир, 1974. 464 с.

  2. Отнес Р., Эноксол Л. Прикладной анализ временных рядов. М.: Мир, 1982. 428 с.

  3. Хемминг Р.В. Цифровые фильтры. М.: Советское радио, 1980. 224 с.

  4. Введение в цифровую фильтрацию / Под ред. Р.Богнера и А.Константинидиса. М.: Мир, 1976. 216 с.
1   2   3   4   5

Похожие:

Статистическая идентификация iconЛитература Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 5-и тт. Т. 2: Статистическая динамика и идентификация систем автоматического управления
Методы классической и современной теории автоматического управления: Учебник в 5-и тт. Т. 2: Статистическая динамика и идентификация...
Статистическая идентификация iconКурсовая работа по биоинформатике. Тема : идентификация белка
Тема : идентификация белка, исследование его аминокислотной последовательности и построение филогенетического древа гомологов
Статистическая идентификация iconРабочая программа дополнительного профессионального образования по направлению «днк-идентификация личности»
Молекулярно-генетическая идентификация личности по маркерам ядерной и митохондриальной ДНК
Статистическая идентификация iconИнтеллектуальная идентификация хаотических процессов и сигналов
К актуальным задачам оптимизации современных телекоммуникационных сетей относятся исследование процессов непериодичного характера,...
Статистическая идентификация iconНх-1 Фоменко А. Т. Методы статистического анализа нарративных текстов и приложения к хронологии. Распознавание и датировка зависимых текстов, статистическая
Распознавание и датировка зависимых текстов, статистическая древняя хронология, статистика древних астрономических сообщений
Статистическая идентификация iconМетодические указания к лабораторной работе 4 идентификация
Методические указания к лабораторной работе 4 Идентификация термоэлектрического термометра- для студентов специальности 210100-Управление...
Статистическая идентификация iconУчебно-методическое пособие: М. В. Комарова, Т. Ю. Новожилова, учебно-методическое пособие для студентов III курса физического факультета по общему курсу «Статистическая физика и термодинамика»
«Статистическая физика и термодинамика». Рецензия: проф каф статистической физики, д ф м н. В. П. Романов, экспертное заключение:...
Статистическая идентификация icon46. Обеспечение иб в сетях Перейдем к рассмотрению системы защиты операционных систем. Ее основными задачами являются идентификация, аутентификация
Перейдем к рассмотрению системы защиты операционных систем. Ее основными задачами являются идентификация, аутентификация, разграничение...
Статистическая идентификация iconСеменычев В. К., Куркин Е. И., Семенычев Е. В. Идентификация параметров импульсной модели нефти и газа с помощью генетического алгоритма. // Сборник докладов ХV
Семенычев В. К., Куркин Е. И., Семенычев Е. В. Идентификация параметров импульсной модели нефти и газа с помощью генетического алгоритма....
Статистическая идентификация iconУправления цикл
Учебник в 5-и тт.; 2-е изд., перераб и доп. Т. 2: Статистическая динамика и
Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


База данных защищена авторским правом ©lib.znate.ru 2014
обратиться к администрации
Библиотека
Главная страница