2.2. Материально-техническое обеспечение дисциплины "Спектроскопия случайных сигналов"

Требования к аудиториям (помещениям, местам) для проведения занятий.

Стандартно оборудованные лекционные аудитории. Для проведения отдельных занятий (по заявке) – выделение компьютерного класса, а также аудитории для проведения интерактивных лекций: видеопроектор, экран настенный, др. оборудование.

Требования к специальному программному обеспечению.

При использовании электронных учебных пособий каждый обучающийся во время занятий и самостоятельной подготовки должен быть обеспечен рабочим местом в компьютерном классе с выходом в Интернет и корпоративную сеть факультета.

Требования к перечню и объему расходных материалов.

Фломастеры цветные, губки, бумага формата А4, канцелярские товары, картриджи принтеров, диски, флеш-накопители и др. в объеме, необходимом для организации и проведения занятий, по заявкам преподавателей, подаваемым в установленные сроки.

Учебно методический комплекс составлен в соответствии с требованиями ФГОС ВПО с учетом рекомендаций и ПрООП ВПО по направлению подготовки 011800 – Радиофизика и профилю подготовки – Физика радиоволн.

3. Учебные модули.

3.1. Содержание модуля 1.

Материал модуля 1 включает в себя изложение основных понятий теории спектрального оценивания случайных функций; введение в методы высокого спектрального разрешения; обоснование спектральных оценок на основе моделей с дробно-рациональными передаточными функциями; знакомство с основными способыми выбора порядка авторегрессионных моделей. Основное внимание уделяется методам спектрального оценивания с использованием дробно-рациональных передаточных функций. Модуль 1 является базовым для второго модуля, так как в нем излагаются основы методов высокого спектрального разрешения, доказываются основные теоретические положения, необходимые для понимания современных методов цифрового спектрального оценивания.

Комплексная цель модуля 1 – ввести основные понятия, доказать базовые теоретические положения, которые лежат в основе современных цифровых методов высокого спектрального разрешения, показать основные проблемы методов спектрального оценивания.

3.2. Контрольные задания для модуля 1.

• Назовите основные свойства спектра стационарного случайного процесса.

• Какие случайные процессы связывает уравнение Крамера?

• Назовите основное фундаментальное свойство спектральной плотности мощности, и с каким свойством корреляционной функции оно связано.

• Как связаны между собой спектральная плотность мощности и спектр стационарного случайного процесса.

• Какие методы получения состоятельных оценок на основе периодограммного метода Вы знаете?

• Для каких целей применяются спектральные окна?

• Чем определяется предельное спектральное разрешение спектрального анализа на основе периодограммного метода?

• Как влияет использование спектральных окон на спектральное разрешение?

• Как изменяет дисперсию оценок СПМ использование спектральных окон?

• Поясните, из каких соображений должно выбираться то или иное спектральное окно.

• Для каких целей используются корреляционные окна?

• Как связаны между собой корреляционные и спектральные окна?

• Поясните причины возникновения эффекта утечки.

• Назовите способы борьбы с эффектом утечки.

• Для чего применяются окна на данные? Поясните правила их выбора.

• Назовите преимущества и недостатки спектрального оценивания на основе алгоритма Блэкмена-Тьки.

• Поясните, как можно использовать алгоритм комплексного ДПФ для вычисления спектра действительной последовательности?

• Объясните, за счет чего появляется вычислительный выигрыш в алгоритме БПФ Кули-Тьюки?

• В каких случаях методы моделирования могут обеспечить спектральное разрешение большее по сравнению с периодограммным методом?

• Что такое метод максимальной энтропии?

• Поясните, за счет чего в АР-методах увеличивается спектральное разрешение?

• Для каких процессов АР-метод оценки СПМ совпадает с методом максимальной энтропии?

• Дайте эвристическое обоснование метода максимальной энтропии.

• Как связаны между собой параметры АР-фильтра с параметрами фильтров предсказания вперед и назад?

• Сформулируйте положения для выбора порядка модели в известных Вам параметрических методах.

• Какими свойствами симметрии обладает автокорреляционная матрица?

• Как выбирается порядок АР-фильтра при оценивании СПМ на основе метода моделирования с использование дробно рациональной передаточной функции?

• Что такое коэффициенты отражения и их свойства.

• Критерии выбора порядка АР-модели.

• Критерии выбора порядка АР-модели при малой длине выборки.

• Назовите условия получения метода Берга.

• Назовиет основные проблемы метода Берга.

• Какие матрицы данных используются при построении групповых оценок параметров АР-модели?