Cтраница 2
Далее будет показано, как такую схему можно упростить, используя элементы памяти Г одновременно для прямых и обратных связей. Значение сигнала на выходе сумматора в любой момент времени пТ зависит не только от Н выборок входного сигнала, но и от некоторого количества выборок выходного сигнала в предшествующие моменты. Подобные фильтры называются рекурсивными. [16]
Совершенно ясно, что третье условие необходимо, если р ( х), заданная соотношением ( 5), вообщедолжна сойтись. Это условие говорит также о том, что, хотя в конечном счете э небольшую область Э1 попадает огромное количество выборок, оно составит лишь незначительно малую часть всего количества выборок. [17]
Вопросам анализа оценки информативности признаков посвящен ряд работ [1-3], где рассматриваются особенности вероятностно-статистических методов, а в [4, 5] - принципы адаптивных методов. В работе [6] приводится сравнительный анализ обоих подходов к решению задач классификации и показано, что адаптивный метод, построенный на минимизации среднеквадратической ошибки, для равного количества выборок ситуаций классов эквивалентен оптимальному статистическому классификатору, а простая модификация метода адаптации позволит сходиться к почти оптимальному статистическому классификатору даже при неравном количестве выборок ситуаций обоих классов. [18]
Также считаем, что п выборок берутся равномерно в течение т полных периодов. Следовательно, п и т должны быть целыми числами и не должны иметь общих множителей. Даже если количество выборок и периодов задаются в виде чисел п и т, не являющихся ни целыми, ни взаимно простыми, их всегда можно выразить через такие пит, которые будут целыми и не будут иметь общих множителей. Например, если берется п выборок в течение т периодов, где п - п / п2 и т т / т2, можно сказать, что берется п выборок в течение т периодов, если п и / и2и т тгпг Также если берется п выборок в течение т периодов, где kn и т km, где k - наибольший общий сомножитель для т и п, это эквивалентно тому, что берется п выборок в течение т периодов. [19]
Ясно, что точность вычисленных статистических характеристик зависит от количества и от точности найденных коэффициентов Фурье. Для вычисления коэффициентов необходимо иметь реализации случайных функций Xi ( Vi, V-2 -, , Vi ] i), которые находятся численным интегрированием системы дифференциальных уравнений при конкретных значениях случайных величин. Общее число интегрирований системы резко возрастает при увеличении количества выборок случайных величин ( N - - QiQ2 - Qi), поэтому расчет даже на современных быстродействующих ЭВМ может занять значительное время. Следовательно, необходимо выбирать, такие методы вычисления многократных интегралов, которые обеспечивают при возможно меньшем количестве выборок случайных величин как можно более точное вычисление коэффициентов Фурье. [20]
Это заставляет нас выбрать среднее значение k, являющееся небольшой частью всего количества выборок. Только в пределе при устремлении k к бесконечности можем мы быть уверены в почти оптимальном поведении правила k ближайших соседей. [21]
Дискретные ваттметры бывают двух типов: синхронные и асинхронные. Этот прибор обладает большой погрешностью и для улучшения точности измерений требуется увеличение количества выборок. [22]
Предположим, мы намерены определить параметры некоторой группы людей, например летающих самолетами Аэрофлота. Если нас интересует средний возраст пассажира, то вычисляем среднее арифметическое значение возраста людей. Извлекая выборки определенного размера ( предположим, по 200 человек), мы будем получать, что средний возраст отклоняется то в одну, то в другую сторону от истинного значения приблизительно с одинаковой частотой. При увеличении количества выборок средняя арифметическая ошибка стремится к нулю. Это и есть случайная погрешность. [23]
Но его принципиальным отличием от указанных методов является возможность определения аналитических зависимостей, в операторной форме устанавливающих связь между статистическими характеристиками входных и выходных сигналов системы через характеристики ее случайных параметров. Не накладывается также ограничений на стационарность и законы распределения вероятностей случайных сигналов и случайных параметров. Возможен расчет не только мо-ментных характеристик, но и законов распределения вероятностей выходных сигналов системы. Точность получаемых результатов может быть очень высокой при незначительном увеличении количества выборок случайных величин. [24]
Спектральные характеристики речи кажутся стационарными в течение порядка 20 - 50 мс. Существует множество технологий, которые анализируют спектральные характеристики голоса каждые 20 мс и используют результаты этого анализа для синтеза сигнала, дающего тот же кратковременный спектр мощности. Некоторые методы применяют модель механизма генерации речи, для которого параметры модели должны быть оценены с частотой обновления. Разновидности кодеров LPC оперируют сигналом с помощью комбинаций спектральных модификаций и временнбж делений, которые, используя побочную информацию, сокращают количество временных выборок, требуемых для правильного воссоздания исходного спектра. Общим для всех синтетических / аналитических кодеров, используемых для речевых сигналов, является отсутствие необходимости в том, чтобы голосовой сигнал выглядел как оригинальный; достаточно, чтобы он звучал подобно ему. [25]
Для уменьшения погрешности АЦП увеличивают число разрядов, что позволяет уменьшить шум квантования, но повышение числа разрядов снижает быстродействие АЦП. Длительность интервалов времени между выборками непостоянна, она изменяется в зависимости от готовности АЦП к следующему такту работы. На практике приходится принимать этот интервал постоянным, что приводит к некоторой погрешности преобразования входного сигнала. Необходимый массив выборок в конкретном приборе может создаться путем последовательного набора значений отсчетов от нулевого до ( N-1), где N - количество выборок, необходимое для получения заданной погрешности измерения, при постоянном шаге квантования. [26]
Тогда все словосочетания, у которых KB ] ПВ, включаются в словарь данного подъязыка. Но и словосочетания с небольшим коэффициентом воспроизводимости могут быть терминологическими. Так, всего в одной выборке из 10 встретилось слово сцепление, безусловно ставшее термином в современной лингвистике. Но анализируемые 10 выборок описывали вид русского глагола, и можно предположить, что термин сцепление не специфичен для исследуемой области подъязыка. С увеличением количества выборок при проведении исследований всего терминологического языка лингвистики коэффициент воспроизводимости слова сцепление должен увеличиться, что и приведет к включению слова в терминологический словарь. [27]
Rx нас интересует только стремление к 0 решения разностного уравнения. Если и a 0, то компонента решения возрастает в еа раз на шаге, следовательно, должно выполняться Re ( ЛЯ) а. Если v 9, то на шаге существует по крайней мере 8 / 2я полных колебаний. Известно, что для отслеживания колебаний на максимальной частоте необходимо производить, по крайней мере, две выборки. При численной реализации количество выборок должно быть примерно в 5 раз больше. [28]