Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Решение'
Заслушав информацию первого заместителя городского головы Головненко Г. Б. о ходе выполнения комплексной программы профилактики травматизма непроизво...полностью>>
'Документ'
«Якісна та кількісна оцінка порушень серцевого ритму за даними холтерівського моніторування у хворих з ішемічною хворобою серця і її функціональним кл...полностью>>
'Решение'
2. Контроль за исполнением настоящего решения возложить на заместителей председателя Хойникского районного исполнительного комитета по принадлежности...полностью>>
'Программа'
Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занят...полностью>>

Основные элементы автоматизированных систем обработки данных

Главная > Документ
Сохрани ссылку в одной из сетей:

Основные элементы автоматизированных систем обработки данных

Д1

ПУ1

Ф1

АЦП1

УО


Д2


Дк

АЦП2


ИУ


Дi-1

ПУz

Фк-1

АЦПm


Дi

Фк


Магнитограф


Д – датчик ПУ – предусилитель У – усилитель Ф – фильтр

АЦП – аналого-цифровой преобразователь Магнитограф – устройство, которое записывает в аналогов виде некоторые сигналы. Самописец – печать на ленту текущих значений

УО – устройство отображения ИУ – исполнительное устройство

Методы схематизации случайных процессов при амплитудном анализе

метод текущих значений

Xi – текущие значения. Могут быть как положительны, так и отрицательны.

метод размахов вниз (вверх)

Xi – текущие перепады, которые будут зарегистрированы.

метод экстремумов

Xi – текущие перепады, которые будут зарегистрированы.

метод главных экстремумов

Xi – текущие перепады, которые будут зарегистрированы.

метод полных циклов вверх (вниз). Метод дождя

А1 и А2 – «главные» перепады

Xi – текущие перепады, которые будут зарегистрированы.

Анализ статистической независимости случайных значений: критерий серий

Берется несколько экспериментальных значений, и считается среднее (не арифметическое) после этого каждому значению противопоставляется (+) или (-). Серией называется последовательность однотипных наблюдений, перед и после которой следуют наблюдения противоположного знака или их вообще нет. После этого мы с некоторой вероятностью говорим, что этот процесс независимый или нет на основании таблицы (в таблице берется N/2 значение!).

Анализ статистической независимости случайных значений: критерий инверсий

Берется несколько экспериментальных значений. Считаем, сколько раз имело место неравенство: xi>xj при i<j. Каждое такое неравенство называется инверсией. После того, как посчитали, сколько инверсий в процессе, на основании таблицы с определенной точностью говорим является этот процесс независимым или нет.

Методики проверки стационарности случайного процесса

Дан процесс. Бьём его на N частей. В каждом разбиении считает математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение

процесс считается стационарным только в том случае, если двойная проверка (серий и инверсий) каждой величины не обнаружила статистической зависимости.

Методы построения эмпирических закономерностей: метод узловых точек

Дано: 4 точки с координатами (0;2), (3;6), (8,х), (6;12).

Вывести формулу кривой, которая их соединяет.

Решение: уравнение прямой, проходящей через 4 точки – 3-его порядка в общем виде: y=a+bx+cx2+dx3

получаем систему линейных уравнений размерностью 4х4

в результате получаем коэффициенты «А», «В», «С», «Д»

Методы построения эмпирических закономерностей: метод наименьших квадратов

Построение функции отражающей характерные особенности зарегистрированных данных.

Сумма квадратов отклонений должна быть минимальна.

Для тренда первого порядка: Для тренда третьего порядка:


Обнаружение и устранение трендов в случайном процессе

Если по анализу статистической независимости какой-либо опыт показал зависимость то в функции содержится тренд.

Предполагаем что это тренд первого порядка и получаем систему уравнений:

В результате получаем коэффициенты «А» и «В» - строим функцию y=a+bx и вычитаем эту функцию из исходных данных после чего проверяем на независимость.

Если всё хорошо – то говорим, что тренд был первого порядка и он успешно удалён, иначе предполагаем что там тренд 2-ого порядка:

В результате получаем коэффициенты «А», «В» и «С» - строим функцию y=a+bx+cx2 и вычитаем эту функцию из исходных данных после чего проверяем на независимость.

Если всё хорошо – то говорим, что тренд был первого второго и он успешно удалён, иначе говорим, что тренд удалить не представляется возможным.

Автокорреляционная функция, её свойства и способы вычисления (АКФ)

АКФ – зависимость внутри функции

Свойства:

  1. |АКФ| < 1

  2. АКФ [0] = 1

  3. АКФ - симметрична

Взаимная корреляционная функция, её свойства и способы вычисления (ВКФ)

Вычисляется, когда оба процесса оптимизированы, выбирается из N/2 точек и сдвигается на N/4.

В результате получаем функцию взаимосвязи двух функций.

ВКФ показывает наличие линейных взаимосвязей между двумя функциями.

Свойства: |ВКФ| < 1

Методики вычисления усреднённого спектра случайного процесса

Во-первых усреднять можно только спектр мощности и плотности!

Берём спектр, делим его на N частей и вычисляем N мгновенных спектров.


- амплитудный спектр (энергетический)


- спектр мощности

После этого суммируем и делим на N – получаем усреднённый спектр


После этого сглаживаем

Методики с интенсивным использованием ЭВМ: «Бутстрэп» метод

Если мы не можем оценить погрешность – то вместо N элементов берём N-к элементов и считаем m раз. В результате получаем разброс и оцениваем n среднее.

Если берут разные исходные данные – можно получить довольно большой разброс

Методики с интенсивным использованием ЭВМ: «Джекнайт» метод

Если мы не можем оценить погрешность – то вместо N элементов берём N-1 элементов и считаем m раз. В результате получаем разброс и оцениваем n среднее.

- ответ всегда один и тот же.

АЦП и его погрешности

Umax

n –разрядность сетки
Umin

Основные характеристики случайного процесса

Случайный процесс – это процесс, значение которого в общем неизвестно, но может быть предсказано.

процессы делятся на:

  • стационарные – процесс, который на зарегистрированном отрезке не меняет свои свойства

  • Нестационарный – процесс, который на зарегистрированном отрезке меняет свои свойства: среднее значение, среднеквадратическое отклонение, состав.



Авторегрессионная функция

  1. Генерируется 6*N элементов (N – сколько элементов мы в результате хотим получить)

  2. Суммируем по 6 элементов, в результате получаем массив из N элементов

  3. Вычитаем из каждого элемента mx

  4. Считаем среднеквадратическое отклонение, и делим на него каждый элемент нового массива

Моделирование процессов с заданными свойствами

Моделирование процессов с заданными свойствами осуществляется 2 способами:

  1. авторегрессионное моделирование. Спектр, который мы получаем широкополосный.

Генерируется 6*N элементов (N – сколько элементов мы в результате хотим получить)

Суммируем по 6 элементов, в результате получаем массив из N элементов

Вычитаем из каждого элемента mx

Считаем среднеквадратическое отклонение, и делим на него каждый элемент нового массива

Поле этого по формуле

получаем массив xi

  1. гармонический синтез (ряд Фурье)

Основные систематические погрешности в спектре

Недостатки такие:

  • недостаточное количество периодов гармоники на длину выборки, при достаточно точном описании периода

  • недостаточное количество точек, описывающих соответствующие гармоники, при большом количестве периодов

Теорема Котельникова

т.Котельникова гласит о том, что: частота дискретизации исследуемого сигнала должна быть как минимум вдвое больше максимальной частотной составляющей этого сигнала.

ФОРМУЛЫ:

- относительная погрешность; С – тип окна (1; 0,75; 0,64)

- частота дискретизации

- время реализации

- зависимость частоты дискретизации от времени выборки

- время выборки



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Курсовой проект по курсу: «Проектирование Автоматизированных систем обработки информации и управления» на тему: «автоматизация учета общехозяйственных расходов зао «слатан»

    Курсовой проект
    Разрабатываемый курсовой проект является аналитической составляющей комплексного проекта, направленного на совершенствование автоматизации учета общехозяйственных расходов ЗАО «Слатан».
  2. Программа, выполняющая не основные функции в ос. Программа, для решения определенной задачи в определенной области применения систем обработки данных

    Программа
    С. Организационно упорядоченная совокупность электронных документов и информационных технологий с использованием средств вычислительной техники и связи.
  3. А. М. Горького Л. Н. Мазур информационное обеспечение управления основные тенденции развития Учебное пособие

    Учебное пособие
    Учебное пособие посвящено характеристике информационного обеспечения управления. Особое внимание уделяется процессам автоматизации управленческих функций, проблемам проектирования и организации автоматизированных информационных систем.
  4. Ы, включают методы обработки данных многих ранее су­ществовавших автоматизированных систем (АС), с другой обладают спецификой в организации и обработке данных

    Документ
    Современные геоинформационные системы (ГИС) представляют собой новый тип интегрированных информационных систем, которые, с одной стороны, включают методы обработки данных многих ранее су­ществовавших автоматизированных систем (АС),
  5. Методические основы организации дипломного проектирования по специальности 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления»

    Диплом
    Николаев А.Б., Александриди Т.М., Милов Л.Т., Рогова О.Б., Строганов В.Ю. Методические основы организации дипломного проектирования по специальности 230102 - "Автоматизированные системы обработки информации и управления": Учебное пособие.

Другие похожие документы..