Cтраница 1
Критерий минимума среднеквадратичной ошибки используется для решения более сложных задач по сравнению с задачей определения оптимальных параметров при известной структуре системы. [1]
Идея приближения по критерию минимума среднеквадратичной ошибки, как уже указывалось, не единственна. [2]
Тх корректирующего устройства по критерию минимума среднеквадратичной ошибки, если полезный сигнал и помеха независимы и приложены к одной точке системы. [3]
Первое из этих условий удовлетворялось и при синтезе по критерию минимума среднеквадратичной ошибки. [4]
Адекватность полученной модели и необходимость ее коррекции оценивают чаще всего по критерию минимума среднеквадратичной ошибки. Этот метод наиболее целесообразен. [5]
Причем объем вычислений может быть значительно уменьшен за счет незначительного ухудшения качества, фильтрации по критерию минимума среднеквадратичной ошибки. [6]
В большинстве практически встречающихся случаев представляется возможным, хотя бы в первом приближении, рассматривать процессы изменения технологических величин или других производственных показателей как стационарные случайные функции с нормальным распределением. Поэтому обычно критерий минимума среднеквадратичной ошибки является наиболее приемлемым в качестве критерия наилучшего предсказания в большинстве рассматриваемых задач управления. [7]
Кроме того, по критерию минимума среднеквадратичной ошибки определяются оптимальная структура и передаточная функция замкнутой системы, обеспечивающие минимальную величину погрешности. [8]
Анализ и синтез нелинейных систем с неизвестной структурой предлагается проводить с помощью многопеременных прямоугольных функций. Практически реализуемый алгоритм с применением этих функций получен на основе критерия минимума среднеквадратичной ошибки. Алгоритм применим при входных стационарных сигналах с произвольной плотностью распределения вероятностей. [9]
Задача заключается в оценке значений, к-рые реализация рассматриваемого процесса ( или нек-рых его параметров, таких, как ср. Здесь в большинстве случаев определяется инвариантный во времени линейный реализуемый фильтр, оптимизирующий оценку по критерию минимума среднеквадратичной ошибки. Возможны и часто желательны др. критерии, но указанный критерий отличается математич. Для решения задач такого рода часто применяется теория Винера - Колмогорова. В этой теории предполагается, что сигнал S ( t) характеризуется только статистич. Мешающий шум N ( t) представляет также чисто случайный процесс, комбинируется с сигналом аддитивно и может быть с ним связан статистически. Далее предполагается, что накопление и обработка данных совершаются только над прошлым процессов на входе, к-рые считаются стационарными в широком смысле и имеющими положительно определенные ковариант-ные ф-ции. Кроме того, в большинстве случаев реализуются оптимальные линейные фильтры, к-рые не только реализуемы, но также и инвариантны во времени. При этих условиях импульсная переходная ф-ция линейного фильтра определяется из интегр. [10]
Задача заключается в оценке значений, к-рые реализация рассматриваемого процесса ( или нек-рых его параметров, таких, как ср. Здесь в большинство случаев определяется инвариантный во времени линейный реализуемый фильтр, оптимизирующий оценку по критерию минимума среднеквадратичной ошибки. Возможны и часто желательны др. критерии, но указанный критерий отличается математич. Для решения задач такого рода часто применяется теория Винера - Колмогорова. В этой теории предполагается, что сигнал S ( t) характеризуется только статпстич. Мешающий шум N ( t) представляет также чисто случайный процесс, комбинируется с сигналом аддитивно и может быть с ним связан статистически. Далее предполагается, что накопление и обработка данных совершаются только над прошлым процессов па входе, к-рые считаются стационарными в широком смысле и имеющими положительно определенные ковариант-ные ф-ции. Кроме того, в большинстве случаев реализуются оптимальные линейные фильтры, к-рые не только реализуемы, но также и инвариантны во времени. При этих условиях импульсная переходная ф-ция линейного фильтра определяется из интегр. [11]
После определения среднеквадратичной ошибки необходимо обеспечить минимальное значение ее. Наиболее просто задача решается путем минимизации среднеквадратичной ошибки по тому или иному параметру системы при заданных воздействиях. В качестве параметров, которые желательно сделать оптимальными на основе критерия минимума среднеквадратичной ошибки, могут рассматриваться различные постоянные, имеющие большое значение для определения динамических свойств системы. [12]