Cтраница 1
Дискретные реализации получают с выхода объекта чаще, чем непрерывные. [1]
Об изотопической и дискретной реализации отображений n - мерной сферы в евклидово пространство / / Мат. [2]
Статистические данные получаем в виде дискретных реализаций случайного процесса R ( ф) путем измерения цилиндрических деталей в одном или нескольких поперечных сечениях, причем в каждом сечении деталь измеряется несколько раз, например через каждые 18 поворота детали. [3]
Соотношения ( 50) позволяют получать дискретные реализации случайных процессов сколь угодно большой длины. Вследствие этого возникает переходный процесс, в пределах которого начальный участок вырабатываемой реализации будет искажен. Величина этого участка реализации зависит от корреляционных свойств моделируемого процесса. [4]
Таким образом, получаем одномерную случайную величину ( точнее ее дискретную реализацию) p - jp - ( rj), где г - г04 - / Д; а А: - шаг дискретности. [5]
Разложения ( 58) и ( 59) удобно использовать для получения дискретных реализаций случайных процессов в неравноотстоящих точках. [6]
Дискретное представление непрерывных процессов требует решения задач квантования и дискретизации, замены интегралов суммами, установления связи между длительностью реализации и разрушающей способностью по частоте с соответствующими параметрами дискретных реализаций. Статические ошибки, связанные с численными расчетами, необходимо определять именно через эти параметры. [7]
В соответствии с принятой структурой исследования процесса дискретной передачи и обработки непрерывных данных требуемую линейную динамическую операцию, как и исходный сигнал, естественно рассматривать в классе непрерывных функций времени, а для характеристик, получаемых при дискретной реализации этой операции, применять описание, сохраняющее всю необходимую ( для анализа условий передачи и обработки полезного сигнала) информацию об исходных характеристиках желаемого непрерывного оператора. [8]
В работе [34] приведены подпрограммы, которые не нашли отражения в работах [29, 30], в частности подпрограммы, с помощью которых можно решать задачи статистического анализа и синтеза сложных систем. Например, подпрограммы: решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений; моделирования дискретных реализаций случайных процессов по заданным корреляционным функциям и математическим ожиданиям; анализа стохастических систем методом Монте-Карло; оптимизации некоторыми методами детерминированного поиска; оптимизации некоторыми методами случайного поиска; оптимизации методом стохастической аппроксимации. [9]
Кодирование источника связано с задачей создания эффективного описания исходной информации. Эффективное описание допускает снижение требований к памяти или полосе частот, связанных с хранением или передачей дискретных реализаций исходных данных. Для дискретных источников способность к созданию описаний данных со сниженной скоростью передачи зависит от информационного содержимого и статистической корреляции исходных символов. Для аналоговых источников способность к созданию описаний данных со сниженной скоростью передачи ( согласно принятому критерию точности) зависит от распределения амплитуд и временной корреляции сигнала источника. Целью кодирования источника является получение описания исходной информации с хорошей точностью при данной номинальной скорости передачи битов или допуск низкой скорости передачи битов, чтобы получить описание источника с заданной точностью. Чтобы понять, где эффективны методы и средства кодирования источника, важно иметь общие меры исходных параметров. По этой причине в данном разделе изучаются простые модели дискретных и аналоговых источников, а затем дается описание того, как кодирование источника может быть применено к этим моделям. [10]
Прежде всего нужно подчеркнуть, что субъективное определение параметров в технике не снискало себе доброй славы. Так, например, сплошь и рядом один и тот же специалист, оценивая вероятности по различным дискретным реализациям какого-либо параметра, приходит к противоречивым выводам о его истинном значении. Оценки компетентных комиссий экспертов также порой ведут к разочаровывающим результатам, так как за счет увеличения числа экспертов устраняются скорее случайные, а не систематические ошибки, но зато возникают другие источники ошибок, такие, как взаимное влияние оценок. [11]
Солодовников ( 199 ] предложил выбрать А. Если на основной низкочастотный процесс накладываются высокочастотные шумы, то выбор At по этой рекомендации приводит к значительному увеличению объема вычислений и нужна последующая фильтрация дискретной реализации фильтром высоких частот для выделения основного процесса. [12]
В обоих случаях элементы матрицы Грама представляют собой скалярное произведение векторов из упомянутых последовательностей. Когда оба аргумента t и со принимают лишь счетное множество значений, процесс Y ( t, со) представляет собой матрицу чисел Y ( / -, со -), в которой элементы i - й строки указывают возможные значения процесса в момент / -, а элементы / - го столбца представляют собой последовательность чисел, которую пробегает / - я дискретная реализация случайного процесса. [13]
Из упомянутых до сих пор выпадают методы однозначных или детерминированных эквивалентов. При использовании этих методов сначала решают проблему недостатка информации одним из трех указанных выше способов. Потом из множества значений многозначного параметра определяют такие дискретные реализации хл, которые при однозначном решении задачи ведут к тем же результатам. [14]
В общем случае каждая решетчатая функция определяет бесконечное множество непрерывных функций, а именно, все функции, значения которых в узловых точках совпадают со значениями данной решетчатой функции, а на интервалах между этими узловыми точками сильно отличаются друг от друга. Однако, используя некоторые ограничения, например ограниченный спектр входных и выходных функций, можно практически произвести однозначное восстановление непрерывной выходной функции по ее дискретной реализации. В частности, если учитывать ограниченный спектр выходной последовательности, то такими функциями восстановления могут служить интерполяционные полиномы, построенные на имеющихся значениях решетчатой функции, или функции Котельникова. Использовать, в качестве восстанавливающей функции функцию Котельникова часто оказывается затруднительным, поэтому ограничиваются линейной или параболической интерполяцией. [15]