Файловый архив студентов. Файловый архив студентов.
1329 вузов, 5502 предметов.
/ Регистрация
FAQ Обратная связь Вопросы и предложения
Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Самарский национальный исследовательский университет им. ак. С.П. Королёва (бывш. СГАУ, СамГУ)
Предмет:
[НЕСОРТИРОВАННОЕ]
Файл:

Vychislitelny_praktikum

.pdf
Скачиваний:
26
Добавлен:
16.03.2015
Размер:
7 Мб
Скачать
☆

Рисунок П 20.9 – Формирование ВКФ

Рисунок П 20.10 – Построение фазового портрета сформированной ВКФ

В таблице П 20.1 представлены результаты обработки сигналов, снятых с фотоплетизмографа с интервалом в 10 мс (см. Приложение 21), где введены следующие обозначения: «+» - результирующая ВКФ с высоким коэффициентом корреляции; «-» - ВКФ с низким коэффициентом корреляции.

283

Таблица П 20.1

FPG-1

FPG-2

FPG-3

FPG-4

FPG-5

FPG-6

FPG-7

FPG-8

FPG-9

FPG-10

FPG-11

FPG-12

FPG-13

FPG-14

FPG-15

FPG-16

FPG-1

+

-

-

+

+

-

+

-

-

-

-

-

-

+

-

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-2

-

+

+

+

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

+

-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-3

-

+

+

+

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

+

-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-4

+

+

+

+

-

-

+

-

-

-

-

-

-

-

+

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-5

+

-

-

-

+

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-6

-

-

-

-

-

+

+

+

-

-

-

-

+

+

-

-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-7

+

-

-

+

-

+

+

-

-

-

-

-

-

+

-

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-8

-

-

-

-

-

+

-

+

-

-

-

-

-

-

-

-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-9

-

-

-

-

-

-

-

-

+

-

-

-

-

-

-

-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-10

-

-

-

-

-

-

-

-

-

+

-

-

-

-

-

-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-11

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

+

-

-

-

-

-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-12

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

+

-

-

-

-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-13

-

-

-

-

-

+

-

-

-

-

-

-

+

-

-

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-14

+

-

-

-

-

+

+

-

-

-

-

-

-

+

-

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-15

-

+

+

+

-

-

-

-

-

-

-

-

-

-

+

-

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

FPG-16

+

-

-

+

+

-

+

-

-

-

-

-

+

+

-

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заметим, при необходимости можно указать конкретные значения коэффициента корреляции, показывающие степень взаимосвязи параметров объекта исследования друг относительно друга.

284

Приложение 21

ВИД ЦЕНТРИРОВАННЫХ ФОТОПЛЕТИЗМОГРАММ

FPG – 1 ( Nx =1077 , dt = 0,01 )

FPG – 2 ( Nx = 1094 , dt = 0,01 )

FPG – 3 ( Nx =1198 , dt = 0,01 )

FPG – 4 ( Nx =759 , dt =0,01 )

285

Продолжение приложения 21

FPG – 5 ( N x = 1536 , dt = 0,01 )

FPG – 6 ( N x = 1236 , dt =0,01 )

FPG – 7 ( N x = 1858 , dt = 0,01 )

FPG – 8 ( Nx = 5075 , dt = 0,01 )

286

Продолжение приложения 21

FPG – 9 ( N x = 5614 , dt = 0,01 )

FPG – 10 ( N x = 2849 , dt =0,01 )

FPG – 11 ( Nx = 4592 , dt = 0,01 )

FPG – 12 ( N x = 6000 , dt = 0,01 )

287

Продолжение приложения 21

FPG – 13 ( Nx = 2854 , dt = 0,01 )

FPG – 14 ( Nx = 2288 , dt = 0,01 )

FPG – 15 ( N x = 3979 , dt = 0,01 )

FPG – 16 ( Nx = 1019 , dt =0,01 )

288

Приложение 22

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ПРАКТИКУМ 12. «АНАЛИЗ ПОГРЕШНОСТЕЙ ОЦЕНКИ КОЭФФИЦИЕНТОВ РАЗЛОЖЕНИЯ ОРТОГОНАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ФУНКЦИИ»

Цель работы: анализ погрешностей оценки коэффициентов разложения ортогональных моделей корреляционной функции.

1. Определить коэффициенты разложения βκ.

λ := 1

ω := 5

γ := 0.3061 m := 15

k := 0 .. m

Δτ := 0.081649

 

Nx :=

37

τmax := Δτ Nx

 

 

 

 

ρ (τ ) := e− λ τ cos (ω τ )

 

 

 

x

 

 

 

 

 

k

 

 

 

 

 

P7(k ,τ ,γ ) := ∑

combin(k ,s) combin(k + s +

s = 0

 

 

 

 

 

⌠∞

 

 

− λ τ

 

β5k := 2γ (k + 1)

 

P7(k ,τ ,γ ) e

cos (ω τ

 

⌡0

 

 

 

 

 

 

1,s + 1) (−1)

s

e

− (s+1) γ τ

 

 

) dτ

2. Найти оценку коэффициентов разложения βκ_1 и составляющую методической погрешности, вызванную конечным верхним пределом интегрирования Δ1 β.

 

 

 

⌠

τmax

− λ τ

 

β5_1k

:= 2γ (k + 1)

 

 

P7(k ,τ ,γ ) e

cos (ω τ ) dτ

 

 

 

 

 

 

⌡0

 

 

289

1 β5k := β5_1k − β5k

1β5k =

0.00174

0.0027

-0.00127

-0.00453

-0.00032

0.00581

0.00304

-0.00596

-0.00655

0.00431

0.01011

-0.00042

-0.01275

-0.00615

0.0124

0.01452

3. Найти оценку коэффициентов разложения βκ_2 и составляющую методической погрешности, вызванную дискретизацией КФ и необходимостью численного интегрирования Δ2 β.

MethodInt :=

func (k ,dt ,J) := ρx(dt J) P7(k ,dt J,γ )

Реализация методов численного интегрирования.

Метод прямоугольников.

IntP(dt ,J,k) := temp ← 0

for i 1.. J − 1

temp ← temp + func (k ,dt ,i) temp ← temp dt

temp

290

Метод трапеций.

IntT(dt ,J,k) := temp ← 0

for i 1.. J − 2

temp ← temp + func (k ,dt ,i)

temp ← temp + (func (k ,dt ,0) + func (k ,dt ,J − 1)) 2

temp ← temp dt temp

Метод Ньютона.

IntN(dt ,J,k) := i ← 0 temp ← 0

while i ≤ J − 4

temp ← temp + (func (k ,dt ,i) + 3 func (k ,dt ,i + 1) + 3 func (k ,dt ,i + 2) + func (k ,dt ,i + 3)) i ← i + 3

temp ← temp dt 38 temp

Метод Симпсона.

IntS(dt ,J,k) := i ← 1 temp ← 0

while i ≤ J − 2

temp ← temp + 4 func (k ,dt ,i) i ← i + 2

i ← 2

while i ≤ J − 3

temp ← temp + 2 func (k ,dt ,i) i ← i + 2

temp ← (temp + func (k ,dt ,0) + func (k ,dt ,J − 1)) dt 3

temp

291

Integ(dt ,J,k) :=

IntP(dt ,J,k)

if

MethodInt

 

 

 

1

 

 

 

 

 

 

 

IntT(dt ,J,k)

if

MethodInt

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

IntN(dt ,J,k)

if

MethodInt

 

 

3

 

 

 

IntS(dt ,J,k)

if

MethodInt

 

4

 

 

 

 

β5_2k := 2γ (k + 1) Integ(Δτ ,Nx,k)

2 β5k := β5_2k − β5_1k

2β5k =

0.00068

0.00116

-0.00055

-0.00156

-0.00063

0.00238

0.0012

-0.00266

0.00082

-0.00624

0.01792

-0.02777

0.04449

-0.07804

0.12012

-0.16853

292

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]
Помощь Обратная связь Вопросы и предложения Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности