• Задать вопрос менеджеру

Twitter новости

Обучение письменному иноязычному общению на основе ИКТ http://t.co/IK2NAjncrk

Online-опрос

Антиплагиат онлайнДипломант
Яндекс.Метрика

Цифровая обработка сигналов и микропроцессоры

Предмет:Технология
Тип:Курсовая
Объем, листов:25
Word
Получить полную версию работы
Релевантные слова:оценка, оценки, случайного, процесса, реализации, функции, распределения, сигнала, характеристик, компонент, правдоподобия, задача, сигналов, закона, соответствии
Процент оригинальности:
83 %
Цена:300 руб.
Содержание:

1. Задание. 3

2. Основные теоретические сведения. 4

2. 1 Оценка моментов. 4

2. 2 Оценка закона распределения. 5

2. 3 Корреляционный анализ. 6

2. 3. 1 Корреляционная функция. 6

2. 3. 2 Взаимная корреляционная функция. 7

2. 3. 3 Связь между корреляционными функциями и спектрами сигналов. 7

2. 4 Спектр дискретного случайного процесса. 8

2. 4. 1 Непараметрические методы расчета. 9

2. 4. 2 Весовые функции (окна). 11

3. Текст программы. 12

4. Результаты работы. 15

5. Список литературы. 23

Вступление:

1. Задание

Разработать программу анализа параметров и характеристик реализации случайного процесса.

Описание исходных данных.

Исходный массив данных, представляющих собой реализацию из 2048 отсчетов многомерного случайного сигнала записан в файле «EEG1(2,3,4). txt» текстового формата. Количество колонок массива соответствует числу компонент случайного процесса (16), количество строк – числу отсчетов (2048). Интервал дискретизации, использованный при регистрации сигнала, равен 10 мс.

Выбрать задание на исследование в соответствии с таблицей, где номер варианта соответствует номеру студента в списке для 16 – й группы и номеру, увеличенному на 20 для 17 –й группы.

Задача 1. Оценка статистических характеристик реализации случайного процесса.

Выполнить оценку математического ожидания и дисперсии заданных в соответствии с номером варианта компонент реализации СП. Оценить их вариативность (дисперсию), выполнив расчеты для разных временных интервалов. Сделать выводы.

Задача 2. Оценка плотности распределения реализации случайного процесса.

Выбрать количество интервалов, рассчитать и построить гистограмму распределения для заданных компонент реализации СП.

Задача 3. Оценка корреляционных характеристик реализации случайного процесса.

Оценить и построить корреляционные функции заданных в соответствии с номером варианта компонент СП.

Оценить и построить взаимные корреляционные функции компонент СП.

Задача 4. Оценка спектральных характеристик реализации случайного процесса.

Исследовать спектральные характеристики (СПМ) случайного процесса методами классического (непараметрического) спектрального оценивания.

Четные варианты: модифицированным периодограммным методом,

Нечетные варианты: методом Уэлча.

Длительности интервалов (сегментов сигнала) выбрать из таблицы.

Для снижения несостоятельности оценки использовать выделяющие функции или сглаживание спектральными окнами, выбранными в соответствии с вариантом.

Сравнить оценки СПМ, выполненные без использования и с использованием выделяющих функций, а также в зависимости от размера выделяющей функции.

Вариант №Номера

каналовСпектральное окноДлительность интервала

2411,13,15Тьюки512

Заключение:

При анализе влияния типа и размера выделяющих функций (выделяющих окон) можно отметить следующее: так как использованный в курсовой работе метод спектрального оценивания является непараметрическим, т. е используется только информация, заключенная в отсчетах сигнала, без каких-либо дополнительных предположений, то оценка СПМ получается смещенной и несостоятельной. Поэтому для уменьшения несостоятельности применяют сглаживание или усреднение нескольких оценок. При использовании окна Тьюки длиной 512 оценка СПМ меньше испытывает выбросов, т. е. она представляется более равномерной кривой, чем при его отсутствии. Глядя на графики рис. 7, можно отметить, что увеличение длины окна приводит к более сильной изрезанности оценки и её приближению к оценке СПМ при отсутствии сглаживающего окна.

В общем случае применение окна подразумевает свертку спектров сигнала и весовой функции (окна). В результате пики, содержащиеся в спектре сигнала, несколько расширяются и уменьшается уровень боковых лепестков спектральной функции, а следовательно уменьшается смещенность оценки. Но, уменьшение уровня боковых лепестков приведет к расширению главного лепестка, поэтому необходимо искать наилучший вариант соотношения между уровнем боковых лепестков и шириной главного.

Список литературы:

1. Дженкинс Г. , Ваттс Д. Спектральный анализ и его приложения. Т. 1. М. : Мир, 1971. 316 с.

2. Марпл-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М. : Мир, 1990. 584 с.

3. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов. СПб. : Питер, 2002.

4. Шелухин О. И. , Лукьянцев Н. Ф. Цифровая обработка и передача речи. М. : Радио и связь, 2000.

Готовые работы: