Cтраница 1
Значения корреляционных функций (5.12) приведены в табл. 5.2. Значения фактора ацентричности Питцера со приведены в некоторых справочниках, в частности в [8, 14], и представляют собой исключительно большой массив справочных данных. [1]
Значение корреляционной функции при т 0 определяется средним значением квадрата случайной функции. [2]
Значения корреляционных функций (5.12) приведены в табл. 5.2. Значения фактора ацентричности Питцера а приведены в некоторых справочниках, в частности в [8, 14], и представляют собой исключительно большой массив справочных данных. [3]
Значения корреляционных функций могут быть также выражены через вторые смешанные моменты. [4]
Значения корреляционных функций (5.12) приведены в табл. 5.2. Значения фактора ацентричности Питцера ы приведены в некоторых справочниках, в частности в [8, 14], и представляют собой исключительно большой массив справочных данных. [5]
Значения корреляционной функции К ft, 2) процесса х ( t) получим отдельно для совпадающих и для несовпадающих значений аргумента. [6]
Значение корреляционной функции Ьц ( г) при г 0 определяет средний квадрат скорости жидкости в какой-либо ( любой) точке пространства. [7]
Значение корреляционной функции Ьц ( г) при г - 0 определяет средний квадрат скорости жидкости в какой-либо ( любой) точке пространства. [8]
Значение корреляционной функции Ьц ( г) при г 0 определяет средний квадрат скорости жидкости в какой-либо ( любой) точке пространства. [9]
Поскольку распределения значений корреляционной функции и ее производных можно принять нормальными [38], то соотношения (6.14), (6.15), (6.20) и (6.21) позволяют вычислить распределения частот со0 и соэ как распределения функций с нормально-распределенными аргументами и оценить тем самым точность их определения. Задача сводится к определению распределения функции У г, где г - х / у; хну - случайные величины. [10]
При определении значения корреляционной функции по результатам обработки нескольких реализаций различной длительности за оценку ординаты Kx ( i) следует взять сумму ординат, полученных при обработке отдельных реализаций, с весами, обратно пропорциональными дисперсиям этих ординат. [11]
На практике значения корреляционной функции случайного процесса неизвестны. [12]
При линейной связи значение корреляционной функции будет наибольшим, что вытекает из неравенства (24.12), которое в данном случае превращается в равенство. [13]
Для вычисления п значений корреляционной функции требуется выполнить порядка nN умножений и сложений. При больших п и N это число может быть достаточно большим. Поэтому в этом случае, как и для вычисления цифровой свертки, рекомендуется сначала с помощью алгоритмов БПФ вычислить спектры Фурье анализируемых сигналов ( или только один спектр, если вычисляется функция автокоррелиции сигнала), затем эти спектры перемножить, причем один из спектров заменяется своим комплексно-сопряженным, и выполнить обратное преобразование Фурье. Поскольку этот способ основан на теореме о циклической свертке теории дискретного преобразования Фурье, применяя его, необходимо позаботиться о правильном доопределении недостающих отсчетов анализируемых последовательностей. [14]
В одноканальном коррелометре значения корреляционной функции измеряют последовательно во времени. Последовательный анализ требует больших затрат времени. [15]