Оценка - спектр - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 2
Человек, признающий свою ошибку, когда он не прав, - мудрец. Человек, признающий свою ошибку, когда он прав, - женатый. Законы Мерфи (еще...)

Оценка - спектр

Cтраница 2


Для случая исходных систем рассмотренные выше оценки спектра W ( у ш, ft) относятся к реальным смещенным процессам.  [16]

17 Амплитудно-частотная характеристика бинов ДПФ. ( а отдельные кривые вида sin ( x / x для каждого бина ДПФ. ( Ь общая амплитудно-частотна характеристика. [17]

Один популярный метод, используемый для улучшения оценки спектра с помощью ДПФ известен как дополнение нулями. Суть его заключается в добавлении нулевых отсчетов к исходной анализируемой последовательности для увеличения общего количества отсчетов входных данных.  [18]

19 Зависимость у2х от ti / Г. [19]

Функция Gw ( f), называемая оценкой когерентного спектра выходного процесса, определяется путем вычислений, а не по данным измерений.  [20]

Некоторые книги, хотя и содержат сведения о методах оценки спектра процесса по одной его реализации, рассчитаны на читателя с высоким уровнем математической подготовки, требуют знания статистической теории. Хеннана Анализ временных рядов предназначена не для прикладников, а для математиков и довольно трудна для инженера.  [21]

Основные преимущества метода ( такие, как оперативность, полнота оценки спектра размеров) будут реализованы, если автоматизировать вычислительный процесс непосредственно при измерении индикатрисы рассеяния. Поскольку эта задача имеет постоянство уравнений, подлежащих решению, то она может быть выполнена с помощью малогабаритного специализированного вычислителя.  [22]

Интерпретация ИК-спектров комплексов металлов с я-ал-лильными лигандами обычно тесно связана с оценкой спектров ЯМР. Изучение валентных колебаний С - Н показало, что наиболее низкая частота, вероятно, соответствует атомам HI на рис. 105, так как результаты определения химических сдвигов позволяют предположить, что именно эти атомы водорода наиболее экранированы металлом.  [23]

Другие требования ( например, высокая воспроизводимость возбуждения) вследствие субъективного характера оценки спектра в визуальном методе оказываются излишними. Требования, указанные в пп. Генератор дуги переменного тока прост, портативен и практически безопасен. Возбуждение с его помощью обеспечивает высокую чувствительность определения и дает относительно простой спектр, обладающий высокой интенсивностью. Источник дуги простейшего типа ( без электронного управления), питаемый обычно от сети напряжением 220 В, должен обеспечить ток дуги не менее 10, а лучше 15 - 20 А. При меньшей мощности дуга горит нестабильно, а при меньшей силе тока может оказаться недостаточной интенсивность света. С точки зрения техники безопасности источник дуги необходимо включать в сеть через изолирующий трансформатор ( разд. Другие способы возбуждения, например возбуждение с помощью низковольтной искры, применяют только в исключительных случаях.  [24]

Окна данных сужают отклонения амплитуды и уменьшают дисперсию последовательности наблюдений; это вызывает ухудшение оценки спектра.  [25]

26 Коэффициент временной корреляции фазовых флуктуации. [26]

Выражение (4.17) для Us представляет собой сглаженную с помощью прямоугольного окна ширины M jVA оценку спектра.  [27]

Третья группа методов эмиссионного спектрального анализа включает визуальные методы, которые отличаются от спектрографического и спектрометрического методов способом оценки спектра и, за исключением редких случаев, используемой областью спектра. Способ оценки спектра субъективный в противоположность объективным способам двух других методов.  [28]

В действительности работа Розенблатта предшествовала работе Парзена ( 1962), но Парзен еще раньше использовал аналогичные методы для оценки спектров, и термин окно Парзена является хорошо установившимся. Кроме того, что Парзен продемонстрировал точечную сходимость, он показал, что оценка плотности является асимптотически нормальной, и определил условия, при которых результирующая мода выборки сходится к истинной моде.  [29]

Если сигналы рассматриваются как случайные, то для получения спектра, характеризующего весь ансамбль сигналов в целом, необходимо сглаживать оценки спектров, найденные для отдельных реализаций. Для этого прибегают к методам сглаживания, важнейшими из них являются [10]: усреднение периодограмм, маскирование анализируемого процесса гладкой функцией ( метод спектральных окон), прямое сглаживание спектра.  [30]



Страницы:      1    2    3    4