Статистическая характеристика - случайный процесс
Cтраница 2
К основным областям применения АИС относятся измерение статистических характеристик случайных процессов и характеристик нелинейных объектов, сжатие радиотелеметрической информации и информации при анализе изображений, фильтрация-восстановление функций, генерация сигналов заданной формы. [16]
При решении перечисленных задач необходимо наличие таких статистических характеристик случайных процессов, как корреляционные и взаимно-корреляционные функции или спектральные и взаимно-спектральные плотности, которые приходится определять экспериментально. [17]
В заключение отметим, что экспериментальное определение статистических характеристик случайных процессов в промышленных САР связано с большим количеством различных погрешностей, каждая из которых может существенно искажать конечные результаты, поэтому необходим тщательный анализ величин погрешностей, возникающих на каждом этапе регистрации и обработки реализаций. Также необходимо определение общей погрешности, по которой можно судить о пригодности полученных результатов для практического использования. [18]
Применение методов пассивного эксперимента сопряжено с необходимостью изучения статистических характеристик реальных промышленных случайных процессов. [19]
Для оценки акустического излучения необходима исходная информация о статистических характеристиках случайного процесса, генерирующего шум. [20]
Выбор аргумента зависит от особенностей задач, в которых используются статистические характеристики случайного процесса. [21]
Исходным материалом для оценки выбросов и надежности динамических систем являются статистические характеристики выходных случайных процессов, которые определяются в результате решения соответствующих задач статистической динамики. [22]
Совокупность п функций распределения от конечного числа переменных не дает исчерпывающей статистической характеристики случайного процесса, хотя информацию об этом процессе мы получаем достаточно полную. Очевидно, что исчерпывающей характеристикой случайного процесса будет бесконечная последовательность функций распределения. Отыскание всех функций распределения представляет собой практически неосуществимую задачу, поэтому при изучении случайных процессов в подавляющем большинстве случаев приходится ограничиваться рассмотрением простейших численных характеристик многомерных функций распределений. Этими простейшими характеристиками для стационарных случайных процессов являются первый и второй моменты распределения. [23]
Для суждения о долговечности конструкции необходимо знать, вообще говоря, следующие статистические характеристики случайного процесса s ( /): 1) среднее число V0 ( S) превышений функцией s ( t) некоторого установленного уровня S в единицу времени; 2) среднее число V ( S T) этих превышений за время Т; 3) вероятность Р ( s - S T) того, что за время Т функция s ( t) превысит уровень S хотя бы. Некоторые из этих характеристик изучались применительно к задачам теории информации и автоматического управления; остальные характеристики вводятся, по-видимому, впервые. [24]
Быстродействие, обеспечиваемое методами сопоставления, особенно необходимо для устройств измерения статистических характеристик случайных процессов, в которых интегрирование выполняется одновременно с процедурой измерения. [25]
 |
Основные разновидности структур цифровых измерительных приборов. [26] |
Высокое быстродействие, обеспечиваемое методами сопоставления, особенно необходимо для устройств измерения статистических характеристик случайных процессов, в которых интегрирование совмещается с процедурой измерения. Для обеспечения заданной точности в данном случае необходимо небольшое число уровней, но весьма значительное число измерений. Это число измерений при широком спектре сигнала выполняют благодаря высокому быстродействию за малый интервал времени. [27]
Когда тенденция газопотребления изменяется медленно и отношение периода нестационарности к периоду осреднения статистических характеристик случайного процесса достаточно велико, возможен переход от нестационарных случайных процессов к квазистационарным процессам. [28]
 |
Развитие разрушения в зависимости от типа инициатора. [29] |
В этой же работе [99] предложена более совершенная методика расчета, оперирующая статистическими характеристиками случайного процесса, позволяющая в рамках используемой схематизации процесса воспроизводить всю историю нагружения вплоть до достижения трещиной предельного размера. [30]
Страницы: 1 2 3 4