Дискретная выборка

Cтраница 2

Оптимальная пороговая структура для двуальтерна.| Оптимальная пороговая структура для двуальтернативного когерентного обнаружения на фоне гауссова шума с непрерывной выборкой. [16]

На рис. 24.2 представлена структура для оптимального когерентного двуальтернативного обнаружения сигнала на фоне гауссова шума с дискретной выборкой. Однако оптимальная структура не единственна, поскольку выражение (24.36) можно интерпретировать по-разному. [17]

Критерий Найквиста - это теоретическое достаточное условие, которое делает возможным полное восстановление аналогового сигнала из последовательности равномерно распределенных дискретных выборок. В следующем разделе демонстрируется справедливость теоремы о дискретном представлении для различных способов взятия выборок. [18]

При составлении эквивалентной схемы ЭВМ, которая синтезирует ( интерполирует) сообщение х ( t) по дискретной выборке тх ( kT), может быть представлена в виде некоторого линейного цифрового фильтра. [19]

Практически большему числу значений о, соответствует более точное представление непрерывной функции x ( t) ее дискретными выборками. [20]

Такое совпадение вполне понятно, поскольку АИМ при предельно коротких импульсах ( АИМ6) как раз и осуществляет дискретную выборку, а идеальный фильтр с прямоугольной частотной характеристикой осуществляет интерполяцию выборочных значений сообщения. [21]

Существует два основных метода измерения законов распределения: по относительному времени пребывания реализации случайного процесса выше заданного уровня ( в интервале уровней) и по дискретным выборкам. [22]

Математическое ожидание можно измерить, усредняя не саму реализацию х ( t), а ряд ее дискретных значений. Такой метод называют методом дискретных выборок и осуществляют с помощью цифровой аппаратуры. [23]

В современной технике статистического анализа наиболее широко применяются цифровые анализаторы, для которых характерно аналого-цифровое преобразование исследуемой реализации и сравнение числового эквивалента ее значения в момент выборки с уровнем анализа, представленным в цифровой форме. Анализатор работает по методу дискретных выборок. Эти импульсы поступают на основной вход цифрового дискриминатора. Если при / - и выборке выполняется условие m q, означающее, что наступило событие X ( t) x, то на выходе дискриминатора появляется импульс, фиксируемый счетчиком. [24]

Рассмотрим функцию правдоподобия сообщения, когда квантуются дискретные отсчеты аддитивной смеси сигнала и шума. От исследованного ранее случая дискретной выборки этот случай отличается только тем, что каждое отсчетное значение г - квантуется с шагом б, так что Zt может принимать одно из т дискретных значений, причем т Д / б 1, где Д - динамический диапазон входной смеси. Поскольку г / дискретно, общее количество N реализаций смеси конечно. При неквантованной выборке для получения функции правдоподобия нужно было определить условную плотность вероятности вектора z при данном сообщении. [25]

В анализаторе с цифровым дискриминатором ( рис. 5 - 97) уровни анализа и дифференциальный коридор представлены в виде чисел, с которыми сравнивается исследуемое напряжение, предварительно преобразованное также в число. Прибор работает по методу дискретных выборок. [26]

Оптимальная пороговая структура для двуальтернативного некогерентного обнаружения на фоне гауссова шума с дискретной выборкой. [27]

На практике, как правило, точное время прихода сигнала неизвестно наблюдателю. В этом случее (24.36) для дискретной выборки может быть записано [ 7, гл. [28]

Исследование влияния прерывания зрительной обратной связи на воспроизведение заученных зрительных паттернов показало, что в слежении имеется много типов такого прерывания сигналов сенсорной обратной связи. Общей теории прерывания, или дискретной выборки данных, которая была бы применима к этим разновидностям сенсорного входа, не существует. [29]

Для этого устремим к бесконечности число дискретных выборок за фиксированный интервал ( О, Т) наблюдения, при этом в пределе вместо сумм получим интегралы. [30]

Страницы: 1 2 3