Корреляционная спектральная функция

Cтраница 1

Зависимость TCM / TQ от ф в кольцевом потоке. [1]

Корреляционные и спектральные функции позволяют определить частоту пульсаций трения, оценить связь между пульсациями в различные моменты времени в разных точках сечения трубы, а по ним найти размеры турбулентных возмущений, несущих большую часть энергии потока. [2]

В этой книге корреляционные и спектральные функции применяются, как правило, для анализа различных физических систем. Ниже дается краткое описание важнейших свойств физических систем, которые нужно знать для понимания материала, приведенного в последующих главах. При этом основной упор делается на механические системы, которые будут чаще всего служить примерами в этой книге. Однако если воспользоваться стандартными аналогиями ( см. [1.3]), то полученные здесь соотношения легко распространить и на системы другого типа. [3]

Аналогичные соотношения ныеют место для корреляционных и спектральных функций по времени. [4]

Выражение (4.2) является основой для вычисления корреляционных и спектральных функций, для многополосной фильтрации. Учет взаимной обусловленности коэффициентов матрицы А позволяет уменьшать число операций типа сложение / умножение и является основой для построения быстрых алгоритмов спектральных преобразований. [5]

Соотношения, аналогичные (6.21) - (6.24), справедливы и для взаимных корреляционных и спектральных функций. [6]

Наиболее распространено описание случайных процессов с помощью функций распределения вероятностей, корреляционных и спектральных функций. Описание случайного процесса на основе функций распределения состоит в следующем. [7]

Виды случайных процессов. [8]

В качестве вероятностных характеристик случайных величин и процессов чаще всего используют законы распределения вероятностей, корреляционные и спектральные функции. [9]

Анализ по одной реализации соответствует принятию априорной модели стационарного эргодического процесса и применяется для определения корреляционных, спектральных функций процесса или плотности вероятности и ее числовых характеристик, не зависящих от времени. [10]

Виды случайных процессов. [11]

В качестве вероятностных характеристик случайных величин и процессов чаще всего используют законы ( распределения вероятностей, корреляционные и спектральные функции. [12]

Данная книга посвящена общим проблемам интерпретации и применения результатов анализа случайных процессов прежде всего с помощью корреляционных и спектральных функций. Настоящая вводная глава представляет собой краткий обзор предмета, содержащий описание основных свойств случайных, процессов, рядов и интегралов Фурье и частотных характеристик физических систем. Более детальное изложение этих вопросов содержится в литературе, цитированной в конце главы. [13]

Анализ случайных колебаний технологических параметров процесса бурения подразумевает расчет основных характеристик стационарных случайных процессов: плотности вероятности, среднего, дисперсии, корреляционной и спектральной функции. [14]

Статистический анализ случайных величин и процессов широко распространен во многих отраслях науки и техники. При статистическом анализе используются законы распределения вероятностей и моментные характеристики, а также корреляционные спектральные функции. [15]

Страницы: 1 2