12. Запуск ппп.
Правила работы с
меню ППП
.
Содержание меню.
Исходные данные для лабораторных работ
При запуске файла “Status.exe” на экране последовательно появляются запросы меню ППП ‘Status”.
1. Признак
способа ввода исходных данных:
для всех вариантов равен 1.
2. Признак
вида функции плотности вероятности,
подлежащей воспроизведению:
1 – равномерный закон распределения,
2 – гауссовский закон распределения,
3 – рэлеевский закон распределения,
4 – экспоненциальный закон распределения..
3. Признак
вида нормированной корреляционной
функции (КФ)
,
подлежащей воспроизведению:
1 – некоррелированный случайный процесс (СП) – белый шум,
2 – монотонная КФ недифференцируемого СП вида:
r2 (t) = exp(-a|t|),
3 – монотонная КФ дифференцируемого СП вида:
,
4 – немонотонная КФ недифференцируемого СП вида:
,
5 – немонотонная КФ дифференцируемого СП вида:
.
4. Признак
способа расчета статистической
спектральной плотности
,
подлежащего применению:
0 – способ расчета, базирующийся на численном интегрировании, использующем исходные оценки статистической КФ,
1 – способ расчета, базирующийся на интегрировании в квадратурах, использующем оптимальные аппроксимационные формулы для оценки статистической КФ.
5. Признак
необходимости корректировки исходной
оценки статистической КФ с использованием
операции оптимальной аппроксимации.
0 – не требуется
> 1 – требуется (величину этого признака при этом целесообразно задавать равной величине признака – см. п. 2 меню).
6. Признак
необходимости
проведения статистической обработки
моделируемой реализации в целом:
0 – не требуется,
1 – требуется (для всех вариантов используется это значение признака).
7. Признак
необходимости проведения статистической
обработки моделируемой реализации в
части функции плотности вероятности:
0 – не требуется,
1 – требуется (для всех вариантов используется это значение признака).
8. Признак
необходимости проведения статистической
обработки моделируемой реализации в
части КФ:
0 – не требуется,
1 – требуется.
9. Признак
необходимости проведения статистической
обработки моделируемой реализации в
части спектральной плотности:
0 – не требуется,
1 – требуется.
10. Число
узлов реализации случайного процесса
(объем выборки), подлежащих использованию
(в различных вариантах используется
от одного до трех значений этого
параметра из набора 100, 300, 1000).
11. Число узлов статистической функции плотности вероятности, подлежащих использованию (в различных вариантах используется от одного до двух значений этого параметра из набора 10, 30).
12. Число узлов статистической КФ, подлежащих использованию (в различных вариантах используется от одного до двух значений этого параметра из набора 20, 30).
Число узлов статистической спектральной плотности, подлежащих использованию (во всех вариантах используется значение этого параметра, равное 30).
Параметры и теоретических функций плотности вероятности законов распределения, подлежащих воспроизведению. На нижеследующих рисунках приводится формульный и графический вид этих функций для равномерного закона распределения (
),
гауссовского закона распределения
(
),
рэлеевского закона распределения (
)
и экспоненциального закона распределения
(
).
15. Начальное значение
для построения псевдослучайной
последовательности ( для всех вариантов
используется значение этого параметра,
равное 123).
16. Шаг
дискретизации реализации СП и его
корреляционной функции (для всех
вариантов используется значение этого
параметра, равное 0,4 с).
17. Массив MAK
(1:3) коэффициентов КФ, включающий в себя
параметры
теоретической КФ, подлежащей
воспроизведению (для всех вариантов
используется один и тот же набор значений
этих параметров, равных соответственно
1 с-1,
2 и 0,3 Гц).
18. Граничные значения
частотного интервала, на котором
требуется построить функцию спектральной
плотности (для всех вариантов используется
один и тот же набор значений этих
параметров, равных соответственно 0 и
2,3 Гц).
19. Массив MAKAP
(1:3), содержащий начальное приближение
к аппроксимационным коэффициентам
КФ, подлежащих определению (для всех
вариантов используется один и тот же
набор значений этих параметров, равных
соответственно 1,5 с-1,
1,5 и 0.5 Гц).
После ответа пользователя на указанные запросы меню на экран выдаются значения заданной теоретической корреляционной функции. После паузы необходимо нажать клавишу ENTER.
Затем на экран выдаются найденные значения аппроксимационных коэффициентов КФ, занесенные в массив MAKAP.
Затем производится вызов полученных результатов счета из файла RESULT.DAT клавишей F4, и на экране последовательно появляются результаты счета.
Исходные данные для проведения исследований приводятся в нижеследующей таблице.
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
1 |
|
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
2 |
|
1 2 3 4 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
3 |
|
1 |
2 3 4 5 |
2 3 4 5 |
2 3 4 5 |
2 |
3 |
4 |
5 |
2 3 4 5 |
2 3 4 5
|
4 |
|
0 |
0 |
0 |
0 |
0 1 |
0 1 |
0 1 |
0 1 |
1 |
1 |
5 |
|
1 |
1 |
1 |
1 |
1 2 |
1 3 |
1 4 |
1 5 |
|
|
6 |
|
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
7 |
|
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
8 |
|
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
9 |
|
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
10 |
|
1 3 10 |
1 |
3 |
10 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
11 |
|
10 30 |
1 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
12 |
|
20 30 |
2 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
13 |
|
30 |
30 |
30 |
30 |
30 |
30 |
30 |
30 |
30 |
30 |
14 |
|
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
14 |
|
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
15 |
|
123 |
123 |
123 |
123 |
123 |
123 |
123 |
123 |
123 |
123 |
16 |
|
0,4 |
0,4 |
0,4 |
0,4 |
0,4 |
0,4 |
0,4 |
0,4 |
0,4 |
0,4 |
17 |
|
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
17 |
|
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
2 |
17 |
|
0,3 |
0,3 |
0,3 |
0,3 |
0,3 |
0,3 |
0,3 |
0,3 |
0,3 |
0,3 |
18 |
|
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
18 |
|
2,3 |
2,3 |
2,3 |
2,3 |
2,3 |
2,3 |
2,3 |
2,3 |
2,3 |
2,3 |
19 |
|
1,5 |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
19 |
|
1,5 |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
1,5 |
19 |
|
0,5 |
0,5 |
0,5 |
0,5 |
0,5 |
0,5 |
0,5 |
0,5 |
0,5 |
0,5 |
0
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Горская Н.А. Конспект лекций по курсу «Математические основы теории систем».- М.: МГАПИ, 2002 г.
2. Анализ и статистическая динамика систем автоматического управления.
Том I, под редакцией К.А. Пупкова.- М.: Изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2000 г.
3. Е.С.Вентцель, Л.А. Овчаров. Теория случайных процессов и её инженерные приложения. М., Высшая школа, 2000 г.