12.1.5. Лекция 12 Эксперименттің сапасын бағалау
Эксперименттің сапасын бағалаудың астарында аппроксимациялық функцияның сенімділік дәрежесі анықталады. Жағдайды қарастырайық, жұп мағынасы n+ 1 анықталады (хi уi), хi-кірістік өлшем (фактор), ал уi— шығыстық. Келесі өткізілу жасалады:
- өлшемді өлшеу қателеріне тәуелді және әдеттегі нөлдік математикалық күту болып табылады;
- барлық өлшемдер туранүктелі болып келеді.
Функцияны бөлеміз
ал аппроксимияның орнына
функцияның полиномын қабылдаймыз
т<= п. Сонда коэффициенттің аk-сы жүйенің шешімімен анықталады т +1 теңдеуі:
Келесі мағына кіреді:
Дисперцияның бағалауы шығыстық өлшемі арқылы у анықталуы мүмкін; формула арқылы табылады
Smin формуласы арқылы анықталады
(*) олардың құрылу кезіндегі
мағынасының коэффициенті ак,
теңдеулер жүйесінің табылған
шешімі (***). Дисперсияның
коэффициенттің есептеу үшін аппроксимияның
полиномы (**)
келесі
процедураны істеу қажет
Теңдеулер жүйесін шешу кезінде (****) өлшем Vk сандық мағынамен ауыспайды. Нәтижесінде шешімді коэффициенттер үшін аламыз аk олардың сызықты тәуелділігінен өлшейміз Vk. Егер бұл теңдеулерге қойсақ
Vk мағынасы, онда нақты мағына коэффициентерін аламыз ak.
Бірақта егер бірлікті оң
жаққа қоятын болсақ Vk , ал
қалған мағыналардың орнына Vi.
нөлдерін, онда
кейбір коэффициенттерді аламыз
-бағалау дисперциясының
коэффициенттің табуға мүмкіндік береді
Сапалық эксперименттің басты
критериі коэффициенттер үшін сенімділік
интервалы болып табыладыв
полиномы
және орташа квадраттың бағалау мағынасы
,
өлшем мінездемесінің нақтылығы.
Бағалар үшін сенімділік интервалы (математикалық күтімі)
коэффициенттері тіркелген
үйлестіру болып табылады Стьюденті:
—гамма-функциясы,
—
еркіндік өлшемінің дәрежесі,
}
Берілген еркіндік дәрежесі
k және ықтималдылығы
,
кесте бойынша ( 2
–ші қаптама)
мағынасын
табамыз, сондықтан
-үйлесуі:
Где коэффициенты
,
Кестеден анықталады -үйлесуі ( 3-ші қаптама) ара қатынасының сәйкес келуі
,
Кестедегі кірістік мәліметтер
үшін k=n-m
және
болып келеді.
[q][+]3:1: Сандық дәреженің М квантталуы үшін арксинус кезіндегі үйлесуі және х=0,9
[a] 6
[a] 7
[a] 12
[a] 15
[a][+] 28
[q][+]4:1: Сандық дәреженің М квантталуы үшін арксинус кезіндегі үйлесуі =0,05 және х=0,9
[a] 6
[a] 7
[a][+] 12
[a] 15
[a] 28
[q][+]4:1: Математикалық бағалау сигналының күту формуласын көрсет
[a]
[a][+]
[a]
[a]
[a]
[q][+]4:1: Дисперсияның бағалау сигналының формуласын көрсет
[a]
[a]
[a][+]
[a]
[a]
[q][+]4:1: Авто коррекционды бағалау функциясының формуласын көрсет
[a][+]
[a]
[a]
[a]
[a]
12.1.6. Лекция 13 Сигналдардың ықтималдықтардың тарату тығыздықтарының тәжірибелік анықтамасы
Орындау өңдеуі ( немесе орындаулардың жиындары ) сигнал ықтималдықтарының тарату тығыздықтарының анықтамасы жанында келесі әдістемемен сәйкестікте шығарылады . Зерттейтін орындау ( күріш .18.1) Квантуется бірнеше деңгейдің .
Сан
бұларды
деңгейлердің
қайда
хт
— сигнал
барынша
көп
деңгейі
, ал
хт
— кванттау
адымы
.
а
—
квантованияның
адымы .
Сурет
.18.1. Сигнал кванттауы
статистикалық талдауыш арқасында сан
анықталады
деңгей жетулерінің
сигналмен төмен жағынан жоғары . Егер
сигнал талдау ұзақтықтары уақыт туралы
жорамал істеу ,
сигналды анализдеу жалғасы
,
то
, (18.9)
Қайда барлық деңгейлердің кесіп өтулердің - жалпы саны .
сурет . 18.2.жазықтықтың орналасуы
Көңіл болу
(18.10) (18.10)
Ординатаға
бірдей қисық
-
нүктеге ( сурет
.18.2). Бірақ мына ордината құруы жанында
сызбада аралық ортасына апарып беруге
оны келеді
нүктеде оның бейнелеу ( сурет
.18.3). Нақты ғой нүкте коридор ортасы
графикта талапқа сай болады . Осыған
орай графикта қате көрінеді.
Қате
анамен көбірек , немен көбірек қисық
құйып алады түзу сызықтың мына учаскеде
..
.
Егер
аппроксимация мүмкін қатесін белгілеу
,
онда ол байлаулы болады тәуелділікпен
кванттау адындап .
сурет .18.3. Құру қателері ықтималдықтардың тарату тығыздықтары
,
(18.11)
Қайда
барынша көп мағына екінші туындының
аралықта
в интервале от
до
Сенді
.
Және
,
кванттау деңгейлерінің саны табуға
болады :,
(18.12)
1. нормалы тарату жанында
(18.13)
Екінші туынды бірдей
. (18.14)
Бірдей
сигнал қарға мағынасы қоямыз
,
қайда
.
деңгейлердің саны сондықтан.
. (18.15)
2. 2.
Релея таратуы жанында 
(18.16)
Екінші туынды болады
, (18.17)
следовательно,
(18.18)
3. 3.
экспоненциалды таратулардың
артынан 
(18.19)
екінші туындысы тең
, (18.20)
Сондықтан кванттау деңгейлерінің саны болады
,
.
4. арксинус бойынша мына түрде болады
, (18.22)
мында
А = хт.
При
кривая f(x)
шексіздікке
ұмтылады .
екінші
туындысы тең
,
(18.23)
сондықтан
,
(18.24)
Қайда — мағына , хт . аз таблда тарату әртүрлі заңдарына арналған М кванттауы деңгейлерінің сандары .18.2 келтірілген
Котельникова теоремасымен сигнал дискреттік сұрыптауларының оқиғасында сұрыптаулардың мерзімділігі сәйкестікте анықталады :
,
(18.25)
мұнда
спектор
сигналының максимальдік
жиілігі .
Таблица 18.2
|
Орналасу заңы |
|||
Нормальді, k=4 |
Релея, k=4.54 |
Экспоненциальді, k=4 |
Арксинуса, = 0.9 |
|
0,01 |
55 |
70 |
15 |
28 |
0,05 |
25 |
30 |
7 |
12 |
Сонымен қатар интегралді функциясын анализдеу үшін ыңғайлы
(18.26)
сонымен қатар мына түрде болуы мүмкін
,
(18.27)
где
— кейбір
процесс ,кейбір
мәнді қабылдайтын
(18.28)
а d
— кездейсоқ
сан ,
егер
.
N саны шектелген , интегральдық функцияның саны орналасқан
(18.29)
Дисперсияны
бағалау функциясы
формуламен анықталады
,
(18.30)
мұнда
- процесстің
корреляциондық
функциясы
,
— сигналдың
жалғасу уақыты .
,есептеу
арқылы тауып аламыз
(18.33)
практикалық
некоррелирбеген
болса
,
қабылдаймыз
(18.34)
Если
,то
(18.35)
Функция
функциясы
1 немесе
0, екі
мәнін қабылдайды
и
бірақ
,
сондықтан
.
Тізбектей
дисперсия бағалау функциясы
болады
.
(18.36)
[q][+]4:1: Коррекционды функцияның бағалау формуласын көрсет
[a]
[a]
[a][+]
[a]
[a]
[q][+]4:1: Нормалды орналасу үшін сигналдың дисперсиясын бағалау формуласын көрсетіңіз
[a][+]
[a]
[a]
[a]
[a]
[q][+]4:1: Пуасондық орналасу үшін сигналдың дисперсиясын бағалау формуласын көрсетіңіз
[a]
=
[a]
=
[a]
=
[a][+]
=
[a]
=
[q][+]4:1: m4a=m2a=1 кезіндегі пуасондық биноминальды орналасу үшін сигналдың дисперсиясын бағалау формуласын көрсетіңіз
[a]
[a][+]
[a]
[a]
[a]
[q][+]4:1: m2a=1, m4a=3 кезіндегі пуасондық нормалды орналасу үшін сигналдың дисперсиясын бағалау формуласын көрсетіңіз
[a]
[a]
[a]
[a][+]
[a]
[q][+]4:1: m2a=1, m4a=6 кезіндегі пуасондық экспоненциалдық орналасу үшін сигналдың дисперсиясын бағалау формуласын көрсетіңіз
[a][+]
[a]
[a]
[a]
[a]
12.1.7.- 12.1.8. Лекция 14-15
Теңестіру және химия - технологиялық процестердің ықшамдауы . Математикалық суреттеу теңестіру мақсат шешімі .
Химиялық өндірістердің компьютерлік үлгілеуі жанында теңестіру және процестердің ықшамдауы принципшіл мағынаны болады . Термин теңестіру сәнге теңдестіру , т . сәйкестік қамтамасыз ету е . латын сөзіне жауапты болады және үлгілеу объектісінің нақты процес барабар компьютерлік үлгілері тап осы тәжірибелік зерттеулердің және алу арқасында .
Ең жақсы термин ықшамдау латын сөзіне талапқа сай болады , және мына оқиғада үйлесімді анықтама мақсаты қойылады ( ең жақсылардың ) шарттардың нақты процес ағып өтулері барабар компьютерлік үлгі қолдануымен .
Сайып келгенде , теңестіру мақсат шешімі реше тиісті бұрын болып өту технологиялық процестердің ықшамдау мақсат ниюы , дәл осылай қандай тек қана үйлесімді шарттардың анықтамасына арналған нақты процестердің барабар үлгілердің қолдануы олардың ағып өтудің шешім жанында ықшамдау мақсаттары рұқсат етеді « алып бару » жұмыс істейтін химиялық өндірістерге алынғандар - нәтижелер .
Әсіресе маңыздымен мақсаттардың бұларды шешім келеді өңдеу жанында және қолдануда фи зико - химиялық үлгілердің , орналасушылардың теориялықтарды алғы шарттарда . Бұлар сәнге нақты объектілердің мінез-құлық барабар күні бұрын айтуы тиісті қамсыздандыру кеңдерді процестердің параметрлерінің өзгерту диапозондарында және процестердің ағып өту үйлесімді шарттарының анықтамасы үшін осыған орай ең жарамды , т . реше е . технологиялық процестердің ықшамдау мақсат ниесі .
Математикалық суреттеу теңестіру мақсат шешімі
Барабар төсекте құру ең басты кезеңі өзімен теңестіру ұсынады үлгі матическойы және Ф статикалық үлгілерінің функционал оператор нақтылы түрі анықтамасына апарылады ( процестердің стационарлық тәртіптері суреттейді ) немесе Фt динамикалық үлгілерінің ( процестердің суреттейді - тәртіптері ):
15.1 15.1
Қайда уақыттардың — - өзгергіш t ; - кіріс әсерлердің векторы ; — математикалық үлгі коэффициенттері . — коэффициенты математической модели.
Математикалық суреттеу теңдеулерінің жүйе құрылымдары теңестіру мақсаты анықтамада болады және мағыналардың её коэффициенттердің , шығатын өзгергіш үлгі ең жақсы сәйкес келу және процесті қамсыздандырады бірдейлерде
Кіріс әсерлерде ( ) . обеспечива теңестіру мақсат табысты шешімі ет барабарлық ( сәйкестік ) үлгінің үлгіленуші объектіге .моделируемому объекту.
Обстоятель анау шешім маңызды ерекшелігімен теңестіру мақсаттары келеді ство, не нақты процес мыналар жанында рассматривается емес дербес объекті сияқты зерттеудің, ал бақылау - өлшеу құралдармен бірге ( байламдардың ), позво ляющими нақты процес ағып өтуі туралы соттау тап осыларға бақылаулардың. Иден жанында тификациины екі үлгі тәжірибелік қателері ықпалын жасау шешуші көрсетеді:
Объекті шуылы
;Құралдардың шуылы
.
- бұларды факторлардың теңестіру процедурасы жүйелі мүмкін
Келесі түрде көз алдына келген ( сурет
.15.1), Қайда
-
m - бір қалыпты вектор - m-мерный
вектор
Рис. 15.1. Блок-схема процедуры идентификации динамической математической модели
Кіріс өзгергіштердің;
-
r - бір қалыпты вектор шығатын өзгергіштердің
(
-
оның есептелген үлгімен мағына );
-
n - бір қалыпты вектор шығатын өзгергіш
блюденийлердің ( n <= r ) байламдар
арқасында .( Толық емес шығатын өзгергіштер
болады және мақсатқа лайықты өлшеу .)
КИП. (Не все выходные переменные можно
и целесообразно измерять.)
Математикалық үлгі құрылысты теңестіруі болжайды тап осыларға
Векторлардың бақылаулары
және
[ егер мүмкін , және
,
анықтамасы математикалық суреттеу
теңдеулерінің турлары , т . түр е . және
МО теңдеулерінің жүйе мөлшерінің ,
сонымен қатар белгісіз коэффициенттердің
мағыналарының
. т.е. вида и размера системы уравнений
МО, а также значений неизвестных
коэффициентов
.
Ереже сияқты , шешім жанында құрылысты теңестіру мақсаттары келеді деп лать таңдау анықтама мақсатымен бәсекелес үлгілер арасында ана тәжірибелік тап осы олардан , ең дәл қайтарады .
Математикалық үлгі параметрдік теңестіруі өткізіледі үлгі түрі бағдарлық таңдалғанды соң және тап осы бұйрықта болады туралы өзгергіштерді кіруде және шығуда процестің , және анықтамада болады процесса, и заключается в определении
Белгісіз коэффициенттердің МО . теңдеулерінің жүйелері системы уравнений МО.
Статикалық математикалық оқиғада үлгілер - өзгергіш МО теңдеулерінің жүйе теңдеулерінде уақыттардың (15.1) жоқ болады, және өзгергіш жүйелер t . уақыттарынан тәуелді болмайды
(15.1) шешім жанында процес өзгергіш динамикалық математикалық үлгілеріне арналған теңестіру мақсаттары t уақыттарынан тәуелді болады және дифферен шешімдерімен келеді теңдеулердің циальныхі .
Жиірек барлығы динамикалық математикалық үлгілер қолданылады түзу компьютерлікте ( цифрлікте ) басқаруда технологиялық процестермен . Мына слуда шайда онлайн тәртібінде қажетті толассыз нақтыда уақыттардың өзгертумен
Векторлардың
,
,
және
ең жақсы үлгі таңдау ( идентификамен
құрылысты ция ) және бағалау её
коэффициенттер ( параметрдік теңестіру
), е . т . бейім теңестіру міндеттің шешімін
табуы , қашан үлгі реальге толассыз
бейімделеді ному сәйкес келу мәнінде
процеске нәтижелердің - оның үстімен
тап осылармен бақылаулардың .совпадения
результатов расчётов по ней
с данными наблюдений
.
Лекте .1 көрсетілген болатын, не үлгі параметрлерінің сәйкестік сандық белгі және тап осы тәжірибелердің , мүмкіншілікпен, квадраттық тиісті болу:
(15.2)
Қайда wi - таразы коэффициенттер , значемен бақылайтын үлес дәреже сипаттайтын бағалауға шығатын өзгергіш нийлардың үлгі дәлдіктері ( - оқиғаларда мөлшерлерге оларды бірдей мағыналар қабылдайды, керімен бағалауға өлшеу дисперсиялары нүктеге ). Приведённый математикалық үлгілердің қолдануы жанында сәйкестік белгісі құрылысты және параметрдік теңестіру мақсаттарының шешімі үшін қабылдауға болатын жайлы цессов, емес қосылған туындылар (15.1). мыналар жанында предполагается, не тәжірибелімен путём мағыналар - шығатын өзгергіш айқын [ нәтижелердің теңдеулердің жүйе шешімдері (15.1)], жеке оқиғада , біреудің өзгергіштің, е . 1, т . х мысалы
Процестердің математикалық суреттеу оқиғасында дифференциалдылармен теңдеудің ми , мысалы , түрдің (15.2), әртүрлілермен - өзгергіштермен — t уақыттарының [ қалай теңдеулердің жүйе оқиғасында (15.2)] немесе кеңдік координатамен , напри объектілерге арналған l өлшемдерінің - параметрлермен, басқа белгі қолданыла алады:
(15.3)
Қолдану екеулердің белгілердің теңестірулер (15.2) және (15.3) болжайды алдын ала шешім жүйелердің сәйкесті ақырғылардың (15.1) және дифференциалдылардың (15.2) теңдеулердің үшін әрбірдің тәжірибеліктің нүктелер i ( i =1,..., n ).
Принцип шешімдер мақсаттар теңестірулер көз алдына келген 1 лек . мынада оқиғада сыртқыда циклда процедуралар шешімдер мақсаттар теңестірулер сұраулар қояды алды жорамалданылған математикалық суреттеу процесті , үшін қайсыны ішкіде циклда процедуралар шешімдер анықталады параметрлер — коэффициенттер таңдалғанның сәнге путём минимизация жасаулар немесе белгіні (15.2), немесе белгіні (15.3) тәуелділіктер ананы , қандай жүйе теңдеулердің шешіледі орындаулар математикалықтың үлгілер — сәйкесті (15.1) немесе (15.2). кейін мынаны сыртқыда циклда процедуралар шешімдер сұраулар қояды басқамен механизммен ағып өтулер процесті — басқамен түрмен жүйелер уравне , ал ішкіде циклда қолданумен таңдалғанды алгоритмды оптимиза ции анықталады үйлесімділер мағыналар параметрлердің - коэффициенттердің үлгілер , обес печивающие ең азы мағына бірдің белгілердің (15.2) немесе (15.3). мынау жайлы должается соған дейін , әзірше емес сәті түседі табу сондай түр жүйелер теңдеулердің математи ческого суреттеулер процесті және мағыналар её коэффициенттердің , талапқа сай болады ең азының мөлшерге немесе белгіні (5.5.2), немесе белгіні (5.5.3)***.
Белгілер (15.2) және (15.3) болады анықтап қарау қалай сандықтар көрсеткіштер дәрежелер барабарлықтың математикалықтың үлгілер . Дәл осылай қалай олар қосады өзінді тап осы тәжірибелі өлшеулердің , онда ерекше назар ықылас білдіруге ереді анау жағдай , қаншалықты олар ( бас жиынтықтан нақтылы сұрыптау тап осылардың ) таныстырылушы келеді ( өкілдіктермен ). қолдану тек қана
_____________
Объектілерге арналған - параметрлермен - өзгергіш белгілерге t уақыттарының l . кеңдік координатасына (15.3) ауыстырылады
** Белгі минимизация жасауы жанында
(15.3) коэффициенттермен бір уақытта ,
жалпы оқиғада - өзгергіш дифференциалды
теңдеулер тәуелділермен , t үлгісі
(15.2), анықтала алады және бастапқы
шарттың , мысалы ,1' (5.2).жірибелік және
- мағыналардың келіспеу мөлшерлері
долж емес тәжірибелі өлшеулердің
қателіктері азырақ ны болу .
Матема барабарлық екі түрі мақсатқа лайықты қарап шығу үлгі тическойы ( ММ ):
Күй-жағдай барабарлығы ;
Мінез-құлық барабарлығы .
Күй - жағдай барабарлығы қамтамасыз етуіне арналған ММ теңестіру міндеттің шешімін табуы әдеттегі келеді , жеке оқиғада түзету мақсатын её параметрлердің ( коэффициенттердің ). Табылған ең үлгі мына параметрлері алады үшін қандай болмасынды біреу жиынтықтың кіріс өзгергіштердің . мағына белгіні барабарлықтың әліп (15.2) және (15.3) мынада оқиғада қызмет етеді сандықтың бағалаумен досто адалдықтың қабылданғанның құрылымдар теңдеулердің МО .
Рис. 5.47. Процедура
решения задач структурной и параметрической
идентификации для типового ХТП в
единичном аппарате
Егер коэффициенттердің ерекшелігі , анықталатындардың совокупностяхпен әр түрлілерде кіру облыстан өзгергіш ныхтердің олардың мүмкін өзгертудің , - , математикалық үлгі конға үлгілеу объектісі қасиеттерінің интерполяциясы үшін қолдануға болады облыс кретнойы . Егер анаға ғой кіріс өзгергіш өзгерту қолданған облыстары белгі шектерде өз мөлшерін барабарлықтың - өзгертиді , онда мына облыс шектерінің артынан үлгі мінез-құлық экстраполяциясы мүмкін . Соңғы жағдай принципшіл мағынаны болады оның үлгілеу объектісі қасиеттерінің зерттеуі жанында арқасында математикалық үлгілер және химия - технологиялық процестердің ағып өту үйлесімді шарттарының анықтамалары , дәл осылай қалай тәжірибеліде тәжірибелік тап осылар объекті жұмыс жасауы туралы жиірек барлығы алады үшін өзгергіш өзгерту шек қойылған облыстары және , ереже сияқты , объекті мінез-құлығы болжамдауға келеді ( ХТП ) шектердің ар жағында өзгергіш өзгерту шек қойылған облыстары
[q][+]4:1: Төменде көрсетілген кестендегі n және k сандық нүктелерінің өлшем қателерінің тәуелділігін σ толтыр
Нормаланған функция px(τ) |
σ = 0,02 |
|
n |
k |
|
eλ|х| |
|
16 |
[a] 3
[a] 4
[a] 5
[a] 6
[a][+] 9
[q][+]4:1: Төменде көрсетілген кестедегі n және k сандық нүктелерінің өлшем қателерінің тәуелділігін σ толтыр
Нормаланған функция px(τ) |
σ = 0,05 |
|
n |
k |
|
eλ|х| |
|
10 |
[a] 10
[a] 8
[a] 7
[a][+] 6
[a] 9
[q][+]4:1: Төменде көрсетілген кестедегі n және k сандық нүктелерінің өлшем қателерінің тәуелділігін σ толтыр
Нормаланған функция px(τ) |
σ = 0,1 |
|
n |
k |
|
eλ|х| |
|
7 |
[a] 8
[a][+] 4
[a] 5
[a] 6
[a] 9
[q][+]4:1: Төменде көрсетілген кестедегі n және k сандық нүктелерінің өлшем қателерінің тәуелділігін σ толтыр
Нормаланған функция px(τ) |
σ = 0,2 |
|
n |
k |
|
eλ|х| |
|
5 |
[a][+] 3
[a] 4
[a] 5
[a] 6
[a] 9
[q][+]4:1: Төменде көрсетілген кестедегі n және k сандық нүктелерінің өлшем қателерінің тәуелділігін σ толтыр
Нормаланған функция px(τ) |
σ = 0,02 |
|
n |
k |
|
(1+ α |λ|) eλ|х| |
|
16 |
[a] 6
[a] 7
[a] 8
[a] 9
[a][+] 10
[q][+]4:1: Төменде көрсетілген кестедегі n және k сандық нүктелерінің өлшем қателерінің тәуелділігін σ толтыр
Нормаланған функция px(τ) |
σ = 0,05 |
|
n |
k |
|
(1+ α |λ|) eλ|х| |
|
10 |
[a] 8
[a] 9
[a] 11
[a][+] 7
[a] 10
[q][+]4:1: Төменде көрсетілген кестедегі n және k сандық нүктелерінің өлшем қателерінің тәуелділігін σ толтыр
Нормаланған функция px(τ) |
σ = 0,1 |
|
n |
k |
|
(1+ α |λ|) eλ|х| |
|
7 |
[a] 9
[a][+] 5
[a] 6
[a] 7
[a] 8
[q][+]4:1: Төменде көрсетілген кестедегі n және k сандық нүктелерінің өлшем қателерінің тәуелділігін σ толтыр
Нормаланған функция px(τ) |
σ = 0,2 |
|
n |
k |
|
(1+ α |λ|) eλ|х| |
|
5 |
[a][+] 4
[a] 5
[a] 9
[a] 7
[a] 8
[q][+]4:1: Төменде көрсетілген кестедегі n және k сандық нүктелерінің талап етілген қателерінің тәуелділігін σ толтыр
Нормаланған функция px(τ) |
σ = 0,02 |
|
n |
k |
|
e-(γ τ)2 |
|
14 |
[a] 5
[a] 7
[a] 10
[a][+] 15
[a] 20
[q][+]4:1: Төменде көрсетілген кестедегі n және k сандық нүктелерінің талап етілген қателерінің тәуелділігін σ толтыр
Нормаланған функция px(τ) |
σ = 0,05 |
|
n |
k |
|
e-(γτ)2 |
|
9 |
[a] 5
[a] 7
[a][+] 10
[a] 15
[a] 20
[q][+]4:1: Төменде көрсетілген кестедегі n және k сандық нүктелерінің талап етілген қателерінің тәуелділігін σ толтыр
Нормаланған функция px(τ) |
σ = 0,01 |
|
n |
k |
|
e-(γτ)2 |
|
6 |
[a] 4
[a][+] 7
[a] 10
[a] 15
[a] 20
[q][+]4:1: m2a=1, m4a=6 кезіндегі пуасондық экспоненциалдық орналасу үшін сигналдың дисперсиясын бағалау формуласын көрсетіңіз
[a][+]
[a]
[a]
[a]
[a]