Cтраница 2
Другой подход к оценке спектральной плотности основан на непосредственном ее определении по дискретным значениям случайного процесса. [16]
Большое внимание уделено оценкам спектральной плотности мощности, их свойствам, методам получения состоятельных спектральных оценок, основным параметрам спектрального анализа. [17]
СПЕКТРАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ - оценка спектральной плотности / ( X) стационарного случайного процесса, отвечающая нек-рой фиксированной параметрич. Наиболее широко используемой на практике С. [18]
Естественно напрашивающийся путь построения оценок спектральной плотности следует из проведенного выше доказательства теоремы Герглотца. [19]
Описанный здесь метод построения оценок спектральной плотности в течение 50 - х и начала 60 - х гг. этого столетия определенно считался самым лучшим численным методом. [20]
Вопросу о распределении вероятностей оценок спектральной плотности посвящено много работ. [21]
Естественно напрашивающийся путь построения оценок спектральной плотности следует из проведенного выше доказательства теоремы Герглотца. [22]
Говоря о методах уменьшения смещения оценок спектральной плотности, следует сказать и об еще одном методе, в последнее время получившем довольно большое распространение. [23]
Наблюдаемым процессом в этой задаче выступают оценки Xij спектральных плотностей принятого сигнала, поступающие в заданном частотном диапазоне от анализатора спектра. Здесь индекс г обозначает номер цикла формирования спектральных оценок; индекс j - номер интервала разрешения по частоте. Предполагается, что ширина интервала разрешения по частоте равна или больше ширины спектра обнаруживаемого сигнала, а спектр шумового фона является настолько гладким, так что спектральную плотность мощности шума в пределах т 2 соседних интервалов разрешения можно считать практически постоянной. Сигнал может появиться только в одном из т интервалов. Таким образом, весь частотный диапазон можно разбить на поддиапазоны, каждый из которых включает в себя т указанных интервалов. Поскольку алгоритмы обнаружения сигнала во всех частотных поддиапазонах идентичны, остановимся на задаче обнаружения в одном ( k - м) таком диапазоне. [24]
Ниже рассматриваются смещение и случайная ошибка оценок спектральной плотности и связанных с ней характеристик. [25]
Для достаточно узкополосных фильтров среднеквадратичная ошибка оценки спектральной плотности уменьшается при увеличении ширины полосы пропускания фильтра анализатора. Однако не следует забывать, что относительный вклад ошибки смещения в среднеквадратичную ошибку е увеличивается при расширении полосы пропускания, а разрешающая способность анализа снижается. Имеет смысл считать хорошо разрешенными те спектральные составляющие, для которых ошибка смещения мала. [26]
В этом и состоит радиотехнический метод оценки спектральной плотности с помощью фильтров. Получаются приближенные значения спектральной плотности в ряде точек. [27]
Для уменьшения погрешностей измерений необходимо произвести сглаживание оценки спектральной плотности мощности случайного процесса, которое заключается в следующем. Находят выборочную спектральную плотность для k реализаций случайного процесса. [28]
Заметим, что требуемое количество операций при оценке спектральной плотности через оценку корреляционной функции и путем усреднения коротких периодограмм одинаково, если в этих двух случаях значение параметра т одно и то же. [29]
Спектральный анализ - это использование дискретного преобразования Фурье для оценки спектральной плотности, или спектра ряда. [30]