Обчислила дисперсію заданих масивів інформаційного сигналу використовуючи вираження (2).

Лабораторна робота № 4. Вимір характеристик випадкових процесів

Тема:вимір характеристик випадкових процесів.

Мета роботи:навчитися проводити розрахунок основних характеристик випадкових процесів.

Короткі теоретичні відомості

Математичне очікування - число, навколо якого зосереджені значення випадкової величини, :

(1)

де - номер виміру, k - кількість вимірів.

Дисперсією випадкової величини називається середній квадрат відхилення цієї величини від її математичного очікування, визначається по формулі:

(2)

5.2 Порядок виконання лабораторної роботи

5.2.1 У математичному пакеті MathCad створила масив даних (вихідний масив вимірюваного сигналу). Ммасив наведений на рис. 1. Для створення масиву застосувала наступні операції: "Вставка-Данные-Файл ввода", потім у вікні, що з'явилося, прибрала пташки з обох міток і вказала, використовуючи кнопку огляд, текстовий файл згідно варіанту. Файл з масивом даних знаходитися за адресою: "D:\Sum_GU_STUD\SOI\ЛР_4\ var_n.txt", де n - номер варіанту.

Масив задається у вигляді таблиці, де в першому рядку задається номер виміру, в другому - значення часу виміру, а в третьому - значення вимірюваного параметра.

Рисунок 1 - Вихідний масив вимірюваного сигналу.

Використовуючи масив даних, за допомогою операції задав аргумент функції, а з допомогою значення функції. Потім встановив кількість і діапазон вимірів

(3)

5.2.2 Використовуючи вираження (12), знайшов математичне очікування Mx.

5.2.3Вичислила математичне очікування по рекурентній формулі:

(4)

(Перед вираженням виконав привласнення , це вираження виконує розрахунок математичного очікування на 1-му кроці обчислення).

По рекурентній формулі побудував графік залежності M(k). Приклад графіка розподілу математичного очікування представлений на рис. 11.

Рисунок 2 - Графік залежності M(k).

Обчислила дисперсію заданих масивів інформаційного сигналу використовуючи вираження (2).

5.2.5 Вичислила дисперсію, використовуючи рекурентне співвідношення:

(5)

(Перед вираженням (5) виконав привласнення , це вираження виконує розрахунок дисперсії на 1-му кроці обчислення).

Будуємо графік залежності :

Рисунок 3 - Графік залежності

6 Вичислила автокореляційну функцію. Використовуючи масив даних, за допомогою операції ,задав аргумент функції, а з допомогою -значення функції.

На основі сплайнової інтерполяції отримув необхідні дані:

Інтервал часу дослідження :

с

Задав інтервал дискретизації

де k - число кроків обчислення (присвоєно в п. 1).

Обчислив функцію:

(6)

Збудувала графік автокореляційної функції :

Рисунок 4 - Графік автокореляційної функції.

Поиск по сайту: