Шумовой компонент

Cтраница 2

Исследование, описанное выше и в приложении 5, позволяет проникнуть в суть наиболее существенных сторон влияния нелинейности на шум. В этом контексте важно явление взаимодействия шума с собственными колебаниями, которое сдвигает некоторые шумовые компоненты в интересующую нас частотную полосу. АМ-шума и целиком исключают проводимость схемы в случае ФМ-шума. Таким образом, спектр АМ-шума расширяется из-за нелинейности, в то время как ФМ-спектр занимает очень узкую полосу. Крылья этих спектров одинаковы по уровню, так как на частотах вне окрестности несущей частоты оба спектра определяются реактивными компонентами схемы, которые не зависят от нелинейности ван-дер - Поля. [16]

Влияние шума квантования. ( а входная синусоида, подаваемая на 64-точечное ДПФ. ( Ь теоретический модуль ДПФ для высокоточных отсчетов. ( с модуль ДПФ синусоиды, округленной до 4 битов. [17]

На рисунке 12.2 ( Ь) показан результат ДПФ дискретной версии этой синусоиды, отсчеты которой не округлялись до целых значений и точность которых очень высока. С другой стороны, на рисунке 12.2 ( с) показан спектр округленных до 4 бит отсчетов, показанных на рисунке 12.2 ( а), где квантование привело к появлению шумовых компонентов на всех частотах. Если графики шума на рисунках 12.1 ( Ь) и 12.2 ( с) выглядят случайными, то это потому, что они такие и есть. Но, несмотря на то, что шум квантования АЦП представляет собой случайный процесс, мы все же можем количественно оценить его влияние. [18]

Отношение сигнала к шуму для трансля. [19]

На рис. 24 - 8 показана типичная зависимость отношения сигнала к помехе от входного напряжения. Начиная с той величины входного напряжения, при которой начинает действовать ограничитель, отношение сигнала к помехе растет пропорционально напряжению сигнала на входе; далее достигается такое значение сигнала, при котором отношение сигнала к помехе определяется не шумовыми компонентами входа приемника, а только его фоном. [20]

Два способа сложения фазоров А и В, где фазор С А В. [21]

В этом случае частота дискретизации кратна частоте тона, так что фазовый угол фазора ф одинаков во всех трех вычислениях БПФ. Следовательно, три темных фазора, представляющих тон, имеют нулевой сдвиг фаз - по отношению друг к другу. Фазовые углы шумовых компонентов случайны. Толстый серый вектор на рисунке 11.10 ( Ь) представляет идеальный суммарный фазор, который был бы получен, если бы в трех рассматриваемых комбинациях не было бы случайных составляющих. Поскольку шумовые компоненты достаточно малы, реальный фазор суммы не слишком сильно отличается от идеальной суммы. [22]

Общепринято, среди создателей моделей финансовых рынков, представлять вариацию цен в течение элементарного временного периода как результат воздействия двух факторов: детерминированного мгновенного приращения и случайного приращения. Первый фактор включает в себя компенсацию за предполагаемый риск, а также действие на цену таких причин, как подражание и стадность. Второй фактор включает в себя шумовой компонент ценовой динамики с амплитудой, называемой волатильностью. Волатильность также может представлять собой систематический компонент, управляемый подражанием, а также многими другими факторами. Введение в модель вездесущей нелинейной зависимости волатильности и определенного мгновенного приращения от прошлых значений волатильности и доходностей дает нам великое множество всевозможных траекторий. Здесь нам интересны многочисленные возможные механизмы, ведущие к нелинейной положительной обратной связи цен с самими собой. [23]

Еще более эффективен в этом отношении синхронный ( фазовый, или когерентный) детектор. Он подавляет все шумовые компоненты, которые отличаются от сигнала как по частоте, так и по фазе. Фильтр, включенный между синхронным детектором и самописцем, подавляет шумовые компоненты, частоты которых превышают обратную постоянную времени фильтра. Схемы накопления ( см. § 9) устраняют частоты, которые отличаются от обратной эффективной постоянной времени как в ту, так и в другую сторону. [25]

Отмечено, что при функционировании машин возникают фазовые портреты, которые можно обнаружить при анализе изменений вибрационных параметров. Эти фазовые портреты имеют специфические особенности при наличии дефектов в различных узлах машины. В отличие от традиционных методов диагностики анализ фазовых портретов позволяет выявить дефекты на ранних стадиях их возникновения. Предлагаемый метод позволяет анализировать шумовые компоненты вибрации и с помощью вейвлет-анализа очищать их и выявлять наличие специфических особенностей работы машины. [26]

На низкочастотных же шумовых компонентах увеличение времени прохождения не отражается. Кроме того, во время такого длительного прохождения сильные шумовые импульсы могут сместить нулевую линию. Есть и другие источники таких шумов. Метод длительного усреднения эффективен потому, что одинаково подавляются и высокочастотные и низкочастотные шумовые компоненты. [27]

Заметим, что фазо-замкнутая петля с ОСР ( ФЗПОСР, DFPLL) отличается от петли Костаса только методом очищения A ( t) с целью устранения модуляции. В петле Костаса каждый из двух квадратурных сигналов, используемых для очищения A ( t), поражается шумом. С другой стороны, квадратичная петля похожа на петлю Костела шумовыми компонентами. [28]

Однако функция pmusic позволяет использовать более гибкий способ разделения собственного пространства корреляционной матрицы на сигнальное и шумовое подпространства. Для этого параметр р должен быть двухэлементным вектором. Значение р ( 1) задает максимально допустимый предел размерности сигнального подпространства, а значение р ( 2), - пороговый уровень для собственных чисел, соответствующих сигнальному подпространству. Если Xmin - минимальное собственное число корреляционной матрицы, то собственные числа, меньшие чем X ninp ( 2), будут отнесены к шумовым компонентам, а собственные числа, превышающие этот порог, - к сигнальным компонентам. [29]

Два способа сложения фазоров А и В, где фазор С А В. [30]

Страницы: 1 2 3