Вероятностные методы анализа сигналов и систем - Купер Дж.
ISBN 5-03-000366-5
Скачать (прямая ссылка):
1ГГ'Г'Г|'Ог15'Г-1^'—'C'Cr'tif — O' — 0^0"00>'l. - . , .. . _. _ .
г*-'Осйюггл'лО(Чсй — orin'tr - с'10'Г'-оо>00'С--тоос>0'?поооос’
— О''О-^-f^n - — ['-•«J-f'IfN — 00 «Г Г" 04 — Г~ —
t-'Л'ФГ-ООО'О — Г4П'Г'Л'СГ'«0 0'0 - r
Е. Распределение Стьюдента
г(—I)
dx
0 60 0 75 0.90 0 95 0.975 0 99 0 995 0 9995
1 0 325 1 000 3 078 6 314 12 71 31 82 63 66 636 6
2 0 289 0 816 1 886 2 920 4 303 6 965 9 925 31 60
3 0 277 0 765 1 638 2 353 3 182 4 541 5 841 1294
4 0 271 0 741 1 533 2 132 2 776 3 747 4 604 8611
5 0 267 0 727 1 476 2 015 2 571 3 365 4 032 6 859
6 0 265 0 718 1 440 1 943 2 447 3 143 3 707 5 959
7 0 263 0711 1 415 I 895 2 365 2 998 3 499 5 405
8 0 262 0 706 1 397 I 860 2 306 2 896 3 355 5 041
9 0 261 0 703 1 383 1 833 2 262 2 821 3 250 4 7*81
10 0 260 0 700 1 372 1 812 2 228 2 764 3 169 4 587
11 0 260 0 697 1 363 1 796 2 201 2 718 3 106 4 437
12 0 259 0 695 1 356 1 782 2 179 2 681 3 055 4318
13 0 259 0 694 1 350 1 771 2 160 2 650 3 012 4 221
14 0 258 0 692 1 345 1 761 2 145 2 624 2 977 4 140
15 0 258 0 691 I 341 . 1 753 2 131 2 602 2 947 4 073
16 0 258 0 690 1 337 1.746 2 120 2 583 2 921 4 015
17 0 257 0 689 1 333 1.740 2 ПО 2 567 2 898 3.965
18 0 257 0 688 1 330 1 734 2 101 2 552 2 878 3 922
19 0 257 0 688 1 328 1 729 2 093 2 539 2 861 3 883
20 0 257 0 687 1 325 1 725 2 086 2 528 2 845 3 850
21 0 257 0 686 1 323 1 721 2 080 2 518 2 831 3 819
22 Q 256 0 686 1 321 1 717 2 074 2 508 2 819 3 792
23 0 256 0 685 1 319 1 714 2 069 2 500 2 807 3 767
24 0 256 0 685 1 318 1 711 2 064 2 492 2 797 3 745
25 0 256 0 684 1 316 1 708 2 060 2 485 2 787 3 725
26 0 256 0 684 1 315 I 706 2 055 2 479 2 779 3 707
27 0 256 0 684 1 314 1 703 2 052 2 473 2 771 3 690
28 0 256 0 683 1 313 1 701 2 048 2 467 2 763 3 674
29 0 256 0 683 1 311 I 699 2 045 2 462 2 756 3 659
30 0 256 0 683 1 310 1 697 2 042 2 457 2 750 3 646
40 0 255 0 681 1 303 1.684 2 021 2 423 2 704 3 551
60 0 254 0 679 1.296 1.671 2 000 2 390 2 660 3 460
120 0 254 0 677 1 289 1 658 1 980 2 358 2 617 3 373
05 0 253 0.674 1.282 1.645 1.960 2 326 2 576 3 291
Ж• Программы расчета на ЭВМ оценок корреляционных функций и спектральных плотностей
Приводимые ниже программы на алгоритмическом языке ФОРТРАН полезны для оценивания корреляционных функций и спектральных плотностей при использовании данных, записанных в файл, именуемый далее как «данные». Предполагается, что данные состоят из выборочных значений случайной временной функции; выборки осуществляются на равноотстоящих интервалах времени At = 1 с. Общее число точек, соответствующих
данным, которые должны бьпь загружены в файл в формате (f 10.7), составляет mm. С целью иллюстрации мы полагаем пп = 31 и mm = 1000, но могут использоваться и другие значения при условии, что пп mm.
Первая программа предназначена для вычисления математического ожидания выборки и корреляционной функции R (kAt) для к = 0, 1, пп, а также расчета верхней границы дисперсии оценки корреляционной функции с использованием полученных оценок первых двух параметров. Вторая программа обеспечивает расчет оценки корреляционной функции и применение результатов этого расчета для оценивания спектральной плотности S (qAw), q = 0, 1, ..., пп при использовании спектрального окна Хэмминга.
Оценка корреляционной функции ПАРАМЕТР (пп - 31, mm = 1000)
С
С ОПИСАНИЯ ПЕРЕМЕННЫХ С
ЦЕЛОЕ il, i2, п
ВЕЩЕСТВЕННЫЕ ДАННЫЕ (0: (mm — 1)), г (0: пп), МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ, ДИСПЕРСИЯ НАЧАЛО (ЕДИНИЦА = 2, ФАЙЛ = «ДАННЫЕ», СТАТУС = «СТАРЫЕ»)
ВЫПОЛНИТЬ 4 il = 0, (mm — 1)
4 ЧИТАТЬ (2,5) ДАННЫЕ (il)
5 ФОРМАТ (I 10.7)
С
С ВЫЧИСЛИТЬ МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ.
С
ВЫПОЛНИТЬ 10 il == 0, (mm — 1) МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ = МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ + ДАННЫЕ (il)
10 ПРОДОЛЖИТЬ
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ = МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ/mm
ПЕЧАТЬ*, «МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ РАВНО», МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОЖИДАНИЕ
С
С ОПРЕДЕЛИТЬ ОЦЕНКУ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ФУНКЦИИ И МАКСИМАЛЬНУЮ ДИСПЕРСИЮ ЭТОЙ ОЦЕН-С ки С
ПЕЧАТЬ*, «ЗНАЧЕНИЯ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ФУНКЦИИ РАВНЫ:»
ВЫПОЛНИТЬ 20 п = 0, пп
ВЫПОЛНИТЬ 30 i2 = 0, (mm — n — 1) г (n) = г (n) + ДАННЫЕ (i2)* ДАННЫЕ (i2 + n) 30 ПРОДОЛЖИТЬ
r (n) = г (n)/(mm — n)
ПЕЧАТЬ*, «R («, n,»)», r (n)
ДИСПЕРСИЯ = ДИСПЕРСИЯ + r (n)**2 20 ПРОДОЛЖИТЬ
ДИСПЕРСИЯ -= (ДИСПЕРСИЯ* 4,0—2,0* г (0))/mm
ПЕЧАТЬ*, «МАКСИМАЛЬНАЯ ДИСПЕРСИЯ ОЦЕНКИ
РАВНА», ДИСПЕРСИЯ
СТОП
КОНЕЦ
Оценка спектральной плотности ПАРАМЕТР (пп = 31, mm = 1000)
С
С ОПИСАНИЯ ПЕРЕМЕННЫХ С
ЦЕЛОЕ i 1, i2, i5, п, q
ВЕЩЕСТВЕННЫЕ ДАННЫЕ (0: (mm — 1)), г (0: пп), rs (—1: (пп + 1)), hs (0: пп), ПИ
С
ПИ = 4,0 * arctg (1,0)
