Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Проектирование средств идентификационных измерений сигналов. Практикум.pdf
2) из ранжированной выборки путем равномерной дискретизации вы-
82
91
100,
−
= ⋅
−
cc
S
cc
бирается 9 значений так, чтобы центральное (пятое) значение совпадало
со средним значением выборки;
3) вычисляется S-параметр по формуле:
(6.2)
где ci – i-ое значение ранжированной функции исследуемой выборки.
а б
в г
Рис. 6.1. Ранжированные функции реализаций сигналов с распределениями:
а – Коши; б – нормальным; в – равномерным; г – двумодальным
Вид ранжированных функций не зависит от параметров сдвига
и масштаба. При этом их крутизна нарастания на центральном участке
плавно увеличивается в направлении от КОШИ к 2МОД распределению
[7, с. 39].
81
Идентификационная шкала S-тестера для случайных сигналов с раз-
Отметки шкалы
КОШИ
ЛАПЛ
НОРМ
СИМП
ТРАП
РАВН
АРКС
2МОД
R
1 2 3 4 5 6 7 8 S
0,1
15
32
51
63
75
92
100
11=
=
∑
N
i
i
Xx
N
1
1
1
1
1
−
+
=
∆= −
∑
−
N
ii
i
X xx
N
∆=X
K
X
личными законами распределения приведена в табл. 6.2.
Идентификационная шкала S-тестера
Таблица 6.2
N = 10 000,
L = 100
Примечание. N – объем выборки реализации сигнала; L – количество реализаций сигнала; R – порядковый номер отметки на шкале; S – значение идентификационного параметра, усредненное по L реализациям.
(вид закона распределения случайного сигнала)
Математическая модель K-тестера выражается как отношение
среднего модуля приращений реализации сигнала к среднему модулю
этой реализации:
, (6.3)
Идентификационный параметр K-тестера характеризует как форму
сигнала, так и его временные параметры. Этот тестер может применяться
для анализа частотных характеристик периодических сигналов. Поэтому
K-параметр рассматривается как комплексный измерительный показатель
[7, с. 34].
, (6.4)
. (6.5)
82
Методика выполнения работы
Отметки шкалы
2МОД
АРКС
РАВН
СИМП
НОРМ
ЛАПЛ
КОШИ
R 1 2 3 4 5 6 7 K
1,00
1,27
1,33
1,40
1,41
1,50
1,87
Форма
Отметки шкалы
1
10
100
1000
2000
4000
Синусоидальная
0,000628
0,00628
0,0628
0,618
1,24
2,00
Косинусоидальная
0,000628
0,00628
0,0628
0,618
1,12
1,81
Треугольная
0,0008
0,008
0,08
0,67
1,33
2,00
Прямоугольная
0,0004
0,004
0,04
0,4
0,83
1,67
Пилообразная
0,0008
0,008
0,08
0,72
1,33
2
1. Запустить среду разработки LabVIEW.
2. Для создания подприбора, моделирующего работу NF-тестера:
Таблица 6.3
Идентификационная шкала K-тестера для случайных сигналов
N = 10 000,
L = 100
Примечание. N – объем выборки реализации сигнала; L – количество реализаций сигнала; R – порядковый номер отметки на шкале; K – значение идентификационного
параметра, усредненное по L реализациям.
Идентификационная шкала K-тестера для периодических сигналов
периодического
сигнала
(вид закона распределения случайного сигнала)
Таблица 6.4
(кол-во периодов в объеме выборки N = 10 000)
2.1. Создать новый виртуальный прибор.
2.2. Добавить элемент управления Array, выполнив пп. 3.2 и 3.3 из ме-
тодики выполнения лабораторной работы № 2.
2.3. На лицевую панель поместить блоки Числовых элементов отоб-
ражения (Numeric Indicator).
83
2.4. На блок-диаграмме в палитре Функции (Functions) выбрать пункт
Выбрать виртуальный прибор (Select a VI). В открывшемся диалоговом
окне выбрать файл виртуального прибора, вычисляющего характеристики
периодических сигналов (из лабораторной работы № 2). Этот блок необходим для вычисления размаха сигнала.
2.5. Повторить п. 2.4 и выбрать файл виртуального прибора, вычисляющего характеристики случайных сигналов (из лабораторной работы № 3). Этот блок необходим для вычисления среднеквадратического отклонения сигнала.
2.6. На блок-диаграмме построить графический код для вычисления
NF-параметра (6.1) согласно рис. 6.2.
Рис. 6.2. Графический код NF-тестера
2.7. Создать подприбор с входным терминалом Array и выходным
терминалом NF (рис. 6.3). Сохранить виртуальный прибор на диск компьютера.
Рис. 6.3. Иконка подприбора NF-тестер
3. Для создания подприбора, моделирующего работу S-тестера:
3.1. Создать новый виртуальный прибор.
3.2. Добавить элемент управления Array, выполнив пп. 3.2 и 3.3 из ме-
тодики выполнения лабораторной работы № 2.
3.3. На лицевую панель поместить блоки Числовых элементов отоб-
ражения (Numeric Indicator).
84
3.4. На блок-диаграмму из палитры Функции (Functions) > Програм-
мирование (Programming) > Массив (Array) поместить блок Сортировка
одномерного массива (Sort 1D Array).
3.5. На блок-диаграмме построить графический код для вычисления
S-параметра (6.2) согласно рис. 6.4.
Рис. 6.4. Графический код S-тестера
3.6. Создать подприбор с входным терминалом Array и выходным тер-
миналом S (рис. 6.5). Сохранить виртуальный прибор на диск компьютера.
Рис. 6.5. Иконка подприбора S-тестер
4. Для создания подприбора, моделирующего работу K-тестера:
4.1. Создать новый виртуальный прибор.
4.2. Добавить элемент управления Array, выполнив пп. 3.2 и 3.3 из ме-
тодики выполнения лабораторной работы № 2.
4.3. На лицевую панель поместить блоки Числовых элементов отоб-
ражения (Numeric Indicator).
4.4. На блок-диаграмме в палитре Функции (Functions) выбрать пункт
Выбрать виртуальный прибор (Select a VI). В открывшемся диалоговом
окне выбрать файл виртуального прибора, вычисляющего характеристики
периодических сигналов (из лабораторной работы № 2). Выполнить этот
пункт дважды. Эти блоки необходимы для вычисления среднего значения.
85
4.5. Повторить п. 4.4 и выбрать файл виртуального прибора, вычисля-
ющего характеристики случайных сигналов (из лабораторной работы № 3).
Этот блок необходим для вычисления математического ожидания.
4.6. На блок-диаграмме построить графический код для вычисления
K-параметра (6.3) – (6.5) согласно рис. 6.6.
Рис. 6.6. Графический код K-тестера
4.7. Создать подприбор с входным терминалом Array и выходным тер-
миналом K (рис. 6.7). Сохранить виртуальный прибор на диск компьютера.
Рис. 6.7. Иконка подприбора K-тестер
5. Создать новый виртуальный прибор.
6. На блок-диаграмме в палитре Функции (Functions) выбрать пункт
Выбрать виртуальный прибор (Select a VI). В открывшемся диалоговом
окне выбрать файл виртуального прибора, генерирующего случайные
сигналы.
7. Повторить п. 6 и выбрать файлы виртуальных приборов для генерирования периодических и случайных сигналов, а также для вычисления
NF-, S- и K-параметров.
8. На блок-диаграмме поместить Числовые элементы управления
(Numeric Control) и Числовые элементы отображения (Numeric Indicator).
9. Соединить все блоки согласно рис. 6.8.
86
Рис. 6.8. Графический код системы идентификации формы сигналов
10. Снять значения Id-параметров для различных периодических и слу-
чайных сигналов. В отчет записать значения параметров, усредненные по
десяти измерениям.
Рис. 6.9. Лицевая панель системы идентификации формы сигналов
Содержание отчета
1. Титульный лист, подписанный автором.
2. Название, цель работы.
3. Графический код подприбора, вычисляющего NF-параметр.
4. Графический код подприбора, вычисляющего S-параметр.
5. Графический код подприбора, вычисляющего K-параметр.
87
6. Графический код системы идентификации формы сигналов.
7. Результаты измерений параметров сигналов.
8. Выводы.
Требования к защите работы
Для защиты лабораторной работы необходимо предоставить препода-
вателю:
1) распечатанный на листах формата А4 книжной ориентации и скрепленный отчет;
2) файлы виртуальных приборов, созданные в ходе выполнения лабораторной работы.
Во время защиты необходимо давать конкретные полные ответы на
поставленные вопросы.
Контрольные вопросы
1. В чем заключаются отличия РМЗ- от РВИ-тестеров.
2. Дайте определение понятию идентификационная шкала.
3. Как вычисляется NF-параметр?
4. Как вычисляется S-параметр?
5. Как вычисляется K-параметр?
88
Лабораторная работа № 5
1
1-, 2-, 3-, 4.01
2
1-, 2-, 3-, 4.02
3
1-, 2-, 3-, 4.03
4
1-, 2-, 3-, 4.04
5
1-, 2-, 3-, 4.05
6
1-, 2-, 3-, 4.06
7
1-, 2-, 3-, 4.07
8
1-, 2-, 3-, 4.08
9
1-, 2-, 3-, 4.09
10
1-, 2-, 3-, 4.10
11
1-, 2-, 3-, 4.11
12
1-, 2-, 3-, 4.12
NF-МЕТОД
Цель работы
Изучить алгоритм NF-метода, научиться моделировать его в среде
разработки LabVIEW и применять для анализа сигналов.
Задание к работе
1. Создать в среде разработки LabVIEW виртуальный прибор, реали-
зующий NF-метод.
2. Произвести анализ выборок сигналов, хранящихся в файлах (имена
и расширения файлов перечислены в табл. 7.1). Вычислить виртуальный
объем каждой из выборок.
3. Определить положение сигналов на шкале NF-метода.
4. Оформить отчет о выполненной работе.
Имена и расширения файлов с сигналами по вариантам
№ варианта Имена и расширения файлов
Таблица 7.1
89
Теоретические сведения
1
1
=
=
∑
u
срu i
i
Xx
u
( )
2
1
1
=
= −
∑
u
uiсрu
i
xX
u
σ
NF-метод, или метод виртуальных объемов применяется для анализа
статистических стационарных (т. е. с постоянным законом распределения)
свойств одномерных временных рядов. В основе данного метода лежит
математическая модель NF-тестера.
Рассмотрим алгоритм вычисления показателя NF.
Допустим, что сигнал представлен в виде дискретного ряда наблюдений {x1, x2, …, xN} величины X объема N.
Обозначим через X
1 ≤ u ≤ N (рис. 7.1):
Примем за σ
среднеквадратичное отклонение ряда (СКО) на участке
u
[1; u], где 1 ≤ u ≤ N:
среднее арифметическое на участке [1; u], где
срu
. (7.1)
. (7.2)
Рис. 7.1. График изменения величины X (жирная линия), ее среднего значения X
(тонкая линия) (R
ср
– размах ряда, X
pu
– среднее значение X на участке [1; u])
срu
90