
- •Значение обработки экспериментальных данных.
- •2. Случайные последовательности. Общие определения.
- •Структура автоматизированных систем сбора и обработки информации
- •2. Корреляционные функции сп. Свойства.
- •1Аппроксимация сигналов и критерий приближения
- •Оценивание параметров распределения генеральной совокупности методом максимального правдоподобия.
- •1Аппроксимация сигналов системами ортогональных функций
- •2Типовые числовые последовательности
- •1Ряд Фурье. Три формы.
- •2Цифровые лив-системы. Импульсная характеристика. Свёртка числовых последовательностей.
- •1Оценивание распределения параметров генеральной совокупности методом квантилей
- •2Устойчивость и физическая реализуемость цифровых лив-систем.
- •1Спектр типовых импульсных сигналов
- •2Линейные разностные уравнения с постоянными коэффициентами.
- •1Теорема о спектрах. Преобразование спектров в линейных цепях.
- •2Структура цифровых бих и ких фильтров.
- •1Аппроксимация сигналов с ограниченным спектром рядом Котельникова. Теорема Котельникова.
- •2Представление цифровых сигналов и систем в частотной области. Частотная характеристика.
- •1Эффект наложения спектров. Частота Найквиста
- •2 Прямое z-преобразование
- •1Обратное z-преобразование
- •1 Распределения, связанные с нормальным
- •2 Круговой сдвиг последовательности. Круговая свёртка
- •1 Вычисление линейной свёртки с помощью дпф
- •2 Прямой синтез цифровых бих-фильтров
- •1 Преобразование Фурье последовательности конечной длительности. Свойства дпф
- •2 Понятие стационарности и эргодичности случайных процессов.
- •1 Ряд Фурье.
- •2 Оценивание параметров распределения генеральной совокупности методом моментов.
- •1. Задание требований к цф в частотной области
- •2. Прямой синтез цифровых бих-фильтров.
- •1. Расчёт ких-фильтров с использованием окон.
- •2 Спектры непериодических сигналов. Интеграл Фурье.
- •1. Передаточная функция цифровых лив систем
- •2. Круговой сдвиг последовательности. Круговая свёртка
- •2. Вычисление линейной свёртки с помощью дпф
- •1. Представление цифровых сигналов и систем в частотной области. Частотная характеристика
- •1Передаточная функция цифровых лив систем
- •2Расчёт ких-фильтров при использовании окон
- •1Аппроксимация сигналов и критерий приближения
- •2Синтез цифровых ких фильтров методом частотной выборки
- •1. Прямой синтез цифровых ких-фильтров
- •2. Выборочный метод в статистическом анализе
Оценивание параметров распределения генеральной совокупности методом максимального правдоподобия.
Наиболее мощный метод, наиболее полно учитывает информацию несомую выборкой.
Имеем ГС
;
Извлекается
выборка:
Составляется
функция правдоподобия:
Функция правдоподобия
характеризует вероятность появления
именно той выборки, которая получена в
эксперименте. Если необходимо по выборке
оценить вектор θ, то естественно взять
в качестве оценок
,
такие, которые бы имели максимальную
вероятность.
Из соображений удобства вычисляют функцию правдоподобия.
Рассмотрим ее логарифм:
Для нахождения оценок, находятся частотные производные.
Пусть имеем нормальную ГС:
ГС
Перейдем к логарифмической функции:
-
оценка
максимального правдоподобия мат.
ожидания
нормально распределенной ГС.
-
выборочная средняя.
Проверка на несмещенность:
1)
-
доказать.
-
оценка несмещенная.
2)Состоятельность оценки.
3)Требования эффективности.
Получена эффективная оценка.
Пример:
P – вероятность появления событий Е в случайном эксперименте Ω. Пусть проведено n отсчетов, событие Е произошло в ν случаях.
Доказать, что
частота событий
-
есть оценка максимального правдоподобия.
Введем
вспомогательную величину
X |
1 |
0 |
вер |
p |
(1-р) |
Билет 4
1Аппроксимация сигналов системами ортогональных функций
Постановка задачи:
Задан сигнал x(t) на отрезке времени t=[t1,t2], который необходимо аппроксимировать x*n(t)=∑аkφk(t). Задана система базисных функций: {φk(t)}. Критерий сходимости: среднеквадратический.
Эта задача решается наиболее просто, если система базисных функций {φk(t)} ортогональна.
Система базисных функций {φk(t)}, называется ортогональной на отрезке [t1,t2], если:
1)
2)
Nk – называется нормой базисной функции. (здесь надо поставить квадрат во всех Nk, иначе это квадрат нормы)
Если для всех k Nk =1, то такая система базисных функций называется ортогональной и нормированной (ортонормированная).
Запишем критерий сходимости в среднеквадратическом:
Необходимо найти такие аk, чтобы Q→min для данного n.
Найдем частную производную от Q по aj :
В некоторых случаях удобно использовать базисные системы функций ортогональных с весом {ψk(t)}.
Система называется ортогональной с весом, если:
От функции ортогональной с весом легко перейти к функциям ортогональным без веса: {ψk(t)}→ {φk(t)}.
Необходимо найти ск:
2Типовые числовые последовательности
Единичный импульс:
Единичный скачек:
3.Действительная экспоненциальная последовательность:
Гармоническая последовательность:
4.Комплексная экспоненциальная последовательность:
Последовательность x(n) называется периодической с периодом N, если x(n)=x(n+N) для всех n.
Рассмотрим пример:
Косинус –
периодическая функция.
При k=1,ω0N=2π.
Тогда
- целое число.
Пусть
такое, что
-
рациональное число.
Пример:
Пусть - иррациональное число. У такой последовательности периода нет.
Параметр будем называть частотой гармонической последовательности или комплексной экспоненты независимо от того являются ли эти последовательности периодическими.
Будем рассматривать
-
,
все остальные значения не приносят
новой информации, т.к. n
целое число.
Рассмотрим непрерывный гармонический сигнал:
Пусть
Энергия числовой последовательности:
Произвольная последовательность:
Билет 5