Оценка - спектральная плотность
Cтраница 3
Получаем, таким образом, следующее весьма важное свойство: оценки спектральной плотности в различных интервалах частот статистически независимы. Это свойство выгодно отличает оценки спектральной плотности от оценок корреляционной функции. Для описания совокупных статистических свойств оценок спектральной плотности в различных интервалах частот достаточно описать свойства одной оценки. [31]
В работе Харриса [ 242J проведен сравнительный анализ различных функций окна для оценки спектральной плотности. Ни одна из этих функций не позволяет достичь качества характеристик синтезируемого фильтра, существенно лучшего, чем при функции Кайзера. Уровень боковых лепестков характеристики фильтра, синтезированного с помощью этого окна, одинаков в полосе режекции, поэтому данное окно оптимально для достижения наилучшей прямоугольности частотной характеристики при заданном уровне боковых лепестков. Однако окно Дольфа - Чебышева описывается достаточно сложной функцией, неудобной для практического использования. [32]
Эта величина характеризует потери, вызванные использованием окна Ханна (3.97) для: оценки спектральной плотности при помощи финитного преобразования Фурье. [33]
Конечно, спектральная плотность стационарного процесса может оцениваться по наблюдениям, но именно оценка спектральной плотности / ( X) в точке X О представляет практические затруднения. Однако какое-то понятие о / ( 0) на основании наблюдений получить обычно можно. [34]
Компаратор ( рис. 1.22) предназначен для сличения частот, измерения нестабильности частоты и оценки спектральной плотности фазовых флуктуации сигналов кварцевых и квантовых стандартов частоты, синтезаторов частот. [35]
При этом параметр / пробегает значения, равные частотам, на которых необходимо иметь оценку спектральной плотности. Хотя этот метод получения оценки спектральной плотности мощности и не является прямым, он дает всю необходимую информацию о динамическом поведении исследуемой системы. К тому же сама корреляционная функция во многих случаях представляет не меньший интерес, чем спектральная плотность мощности. [36]
Завершается глава примером из технической физики, в котором давно известная проблема неустойчивости периодограммы как оценки спектральной плотности предстает в новом обличье: как невозможность ( без использования теории случайных процессов) выполнить некоторые измерения, необходимые для проектирования длинной волноводной линии. [37]
Получаемые таким образом оценки значений / ( со) вида ( 2.254 а) называются авторегрессионными оценками спектральной плотности. [38]
Для частного случая NR N частотный интервал сокращается вдвое и при данной длине дискретного сигнала число оценок спектральной плотности удваивается. [39]
Любое из определений ( 3 - 7) - ( 3 - 9) может служить основой для построения оценок спектральной плотности мощности. Рассмотрим простейшие из этих оценок и их основные свойства. [40]
Чтобы уменьшить эту погрешность, нужно выбирать 0 ( со) малым на тех участках, для которых велика дисперсия оценки спектральной плотности. Величина / i обращается в нуль, если а ( со) и D ( co) взаимноортогональны. [41]
Таким образом, параметры а, и bj позволяют не только описывать сами АРСС-процессы, ь: о и позволяют получать оценки спектральной плотности S ( со) непосредственно по наблюдениям, минуя вычисления статистических характеристик. Благодаря этому свойству применение ЛРСС-моделей потеснило методы, основанные на быстром преобразовании Фурье, которое используется для оценки S ( со) по значениям ковариационной функции. [42]
Напряжение u ( t, Т) ( Т - длительность реализации или продолжительность анализа), снимаемое с выхода усреднителя, соответствует оценке спектральной плотности мощности. [43]
 |
Запаздывание из-за присутствия отраженных сигналов в выходном. [44] |
Смещение может быть особенно большим при расчете функций когерентности на основе широко распространенного сейчас метода быстрого преобразования Фурье ( БПФ), согласно которому оценки спектральной плотности находятся путем усреднения по ансамблю оценок, построенных по многим относительно коротким реализациям ( см. разд. Однако этой ошибки легко избежать, заранее оценив вероятные задержки по времени в трактах системы и вводя соответствующие сдвиги между реализациями до начала анализа. Как правило, современные анализаторы оборудованы нужными для этой цели устройствами. [45]
Страницы: 1 2 3 4