Cтраница 1
Апостериорные характеристики являются частным случаем условных. Из этого замечания ясно, например, что апостериорные условные величины характеризуются условиями двух родов: реализацией у ( t) и некоторым иным событием. [1]
Необходимые при синтезе апостериорные характеристики подробно изучаются в гл. [2]
Поэтому из всех апостериорных характеристик важно знать лишь апостериорную ИП. [3]
Вопрос о сходимости рядов типа ( 11) или ( 14) будет рассмотрен позднее, при t построении апостериорных характеристик потока, где ПФ будут фигурировать с аргументами в виде конкретных функций от входных сигналов. [4]
Явные выражения лля / ( t Th) получим с учетом формул (5.150) и (5.153) заменой априорных характеристик Р ( t, FT ( Т) и рт ( Т) соответствующими апостериорными характеристиками. [5]
Рассмотрим апостериорные характеристики обобщенного рекуррентного потока, который уже до наблюдения является нестационарным. [6]
Несмотря на совпадение зависимостей (6.3) и (6.4), энтропия Н ( X) и количество информации / ( X) принципиально различны. X) является апостериорной характеристикой и определяет количество информации, получаемое с поступлением сообщений. X) есть мера недостатка информации о состоянии отдельной системы. С поступлением информации о состоянии системы энтропия последней снижается. [7]
Pxi) ] Рдп - Эта связь позволяет предварительно по априорным данным о распределениях контролируемых параметров и погрешностей их измерения и заданному значению Ркт определить характеристики погрешностей измерения параметров технологической системы. С безотказностью изделий и различных систем связывают и апостериорные характеристики контроля. РОТ-Рок ( н) Х ХРй1 Там же приводится номограмма для определения характеристик достоверности контроля с примерами расчетов. [8]
Формулы измерения ( 6), ( 7) могут использоваться независимо от формулы обнаружения ( 8) и непосредственно не связаны с отождествлением пика сигналу. Иными словами, операции измерения как аппроксимирующие формирование апостериорных характеристик потока могут начинаться еще до превышения пиком порога, и их вид не связан ни с решением о наличии сигнала, ни с той величиной V&, на основании которой это решение принимается. [9]
Проблема выделения сигналов на фоне шума и близких по структуре других сигналов сравнительно не нова. Стало ясно, что на пути слияния двух подходов, общего описания потоков сигналов и методов формирования их апостериорных характеристик, с одной стороны, и приложения к многосигнальным задачам теории статистических решений, с другой - может быть получено множество результатов, интересных и в теоретическом, и в прикладном планах. [10]
Для стационарного потока 52 ( X) const и поэтому требуется равномерный обзор. Этот вырожденный случай может встретиться, однако, только на первом цикле многоциклового обзора. Уже первый цикл наблюдения всегда приводит к нестационарным апостериорным характеристикам. [11]
В настоящей главе случайные точки, образующие поток, считаются параметрами статистически неразличимых сигналов произвольного вида. Ведется наблюдение совокупности этих сигналов, принимаемых в единой смеси на фоне шума. На этой основе изучаются алгоритмы апостериорного анализа ( формирование апостериорных характеристик) потока сигналов. Эти характеристики могут существенно отличаться от априорных. [12]
Для априорной матричной функции К ( t, t) нетрудно получить явное выражение. Дальнейшие вычисления следует проводить на ЭВМ. На рис. 7.9 - 7.10 приведены графики для условного математического ожидания тх ( t1 Th) Е [ ui ( t Tft) ] и условной дисперсии Dj. Числа у кривых означают число измерений при г О. С увеличением числа измерений k функции mi ( t Тъ) и Di ( t Th) приближаются к априорным значениям. С другой стороны, увеличение числа измерений от 3 до 6 почти не влияет на апостериорные характеристики. [13]