
- •Лекция №1 (09.09.11) Введение.
- •Краткая историческая справка Основные этапы развития системных идей
- •Возникновение и развитие науки о системах.
- •Основы теории систем
- •Качество и его проявление.
- •Количественное описание свойств
- •Лекция №2 (16.09.11) Свойства и внешние условия.
- •3.1.3 Процесс
- •3.1.4 Материя и информация Сущности объектов.
- •3.2 Понятие «система»
- •3.2.1 Определение системы
- •3.2.2 Компонент, функция, связь
- •Виды связей
- •3.2.3 Системные, несистемные и избыточные связи и потоки
- •3.3 Моделирование как инструмент познания
- •3.3.1 Две основные задачи теории систем
- •Лекция №3 (23.09.11)
- •3.3.2 Что такое модель?
- •Опыт прогноз
- •3.3.3 Требования к моделям и их противоречивость Адекватность
- •Экономичность
- •3.3.4. Классификация как элементарное моделирование Класс и понятие
- •Соотношение между классами
- •Лекция №4 (29.09.11) Как проводится классификация
- •3.4. Модели систем
- •Основные типы модели
- •Как моделировать системы
- •Построение прагматической модели (проектирование)
- •Построение познавательной модели – изучение существующей искусственной системы
- •Лекция №5 (30.09.11) Как разграничивать систему от среды Признаки компонента, относящегося к внешней среде:
- •Иерархия моделей – иерархия систем
- •Системный оператор
- •Лекция 6 (7.10.11) Системный анализ и его место в научном познании
- •Признаки системных проблем комплексные
- •Неопределенность
- •Неоднозначность
- •Комплексность
- •Место системного анализа в структуре научных дисциплин
- •Лекция №7 (21.10.11)
- •Системное представление процесса решения проблемы
- •Типичные задачи системного анализа
- •Особенности задач системного анализа
- •Лекция №8 (28.10.11)
- •Примерная последовательность построения системного анализа:
- •Примеры типовых постановок задач системного анализа.
- •Лекция №9 (11.11.11) Задачи управления запасами
- •Задачи массового обслуживания
- •Необходимые свойства современной информационной системы
- •Лекция №10 (18.11.11) Локальный информационный контур управления
- •Информационный контур и информационное поле предприятия
- •Приоритетные направления:
- •Лекция №11 (25.11.11) Интервальное регулирование включает в себя:
- •Организация непрерывного технологического процесса перевозки грузов
- •Теоретические основы обработки информационных процессов и количественные методы описания информационных систем на железнодорожном транспорте
- •Понятие сигнала
- •Лекция №12 (02.12.11) Структурная схема одноканальной системы передачи информации.
- •Целями анализа сигналов являются:
- •Математическое описание сигнала
- •Лекция №13 (09.12.11)
- •Преобразование типов сигналов
- •Операция квантование или аналого-цифрового преобразования Преобразования типа сигналов
- •Системы преобразования сигналов
- •Лекция №14 (16.12.11) Ортонормированный базис
- •Функция автокорреляции.
- •Обобщение главы.
- •Разложение в ряд Фурье.
Лекция №14 (16.12.11) Ортонормированный базис
Ортонормированный базис- это пара взаимоперпендикулярных единичных векторов.(v1,v2)
Вектор с нормой равной 1 называется единичным вектором.
Любой вектор=t=C1V1+C2V2
Переход от векторного пространства к пространству функций.
Для
трехмерного верного вектора, его норма
Или
для эн мерного вектора
Для бескончномерного пространства функции норма функции F(t) на интервале (a,b) определяется соотношением (каким то).
Далее смотри формулы вычисления скалярного произведения для функции, скалярного произведения функции самой на себя и коэффициента корреляции.
Как и прежде,коэф.корриляции показывает степень похожести функций. Причем rот -1 до 1.Чем больше значениеrпо абсолютной величине, тем выше корреляция между ними, тем больше они похожи.
Линейное пространство аналоговых сигналов с таким скалярным произведением называется Гильбертовым пространством.
Линейное пространство дискретных и цифровых сигналов Евклидовым пространством.
Для получения значений коэф.корреляции независимых от 0,сигнального пространства,масштаба единиц измерения необходимо вычислять коэф.по центрированным сигналам, представляющим собой разность между исходным значением и средним его значением. При этом в оценках коэф.корреляции появляется знаковый параметр совпадения или не совпадения по направлению корреляции и исчезает зависимость от масштаба представления сигнала.
Для определения сходства или различия 2х сигналов используют ф-цию взаимной корреляции.
Функция автокорреляции.
Функция автокорреляции имеет осевую симметрию.
Функция
автокорреляции при
=0
принимает максимальное значение.
Обобщение главы.
1.Если для непрерывного сигнала f(t) произведена выборка изnзначений, то этот сигнал можно представить в видеn- мерного вектора, который соответствует одной точкеn- мерного пространства.
2.Величина сигнала выражается нормой вектора, а отличие 2х сигналов- расстоянием между векторами.
Скалярное произведение векторов- произведение проекции одного вектора на длину другого.
Коэффициент корреляции определяет угол между векторами и степень похожести сигнала. Чем он больше, тем более похожи сигналы. Если он равен 0, то векторы отображающие сигналы взаимно перпендикулярны.
3.Множество взаимоперпендикулярных векторов, норма которых равна 1, называется ортонормированным базисом. Вектор можно разложить по базису. Коэффициенты разложения получают при помощи скалярного произведения.
4.Функцию можно представить как одну точку векторного пространства с бесконечно большой размерностью. Так же, как и в векторном пространстве, можно определить ее норму, расстояние, скалярное произведение, коэф.корреляции.
Ортонормированному базису в векторном пространстве соответствует система ортонормированных функций по которой может быть разложена рассматриваемая функция. Составляющая определяется скалярным произведением.
Разложение в ряд Фурье.
Тута должны быть 4 графика, а так же 4 формулы. По одной к каждому графику.