Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Estimator" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-11 z 11
Tytuł:
Estymacja punktowa cyfrowego estymatora wartości średniej sygnałów przypadkowych
Point estimation of the mean value digital estimator of random signals
Autorzy:
Sienkowski, S.
Kawecka, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154292.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
cyfrowy estymator wartości średniej
wartość oczekiwana
obciążenie
wariancja estymatora
mean value digital estimator
expected value
bias
estimator's ariance
Opis:
Artykuł przedstawia problematykę obliczania wartości oczekiwanej, obciążenia i wariancji cyfrowego estymatora wartości średniej sygnałów przypadkowych. W rzeczywistych sytuacjach pomiarowych estymacja obciążenia i wariancji, wymaga najczęściej wielokrotnego powtarzania eksperymentu pomiarowego. Nie są przy tym sformułowane kryteria dotyczące dokładności prowadzonych oszacowań. Zaprezentowane w pracy wzory omijają problem niejednoznaczności oszacowań i umożliwiają, na podstawie momentów, obliczenie obciążenia i wariancji cyfrowego estymatora wartości średniej sygnałów.
In the paper there is discussed a problem of estimation of the expected value, bias and variance of the mean value digital estimator of random signals. In real measurement tasks the estimation of the variance and bias values requires numerous repetitions of measurement experiments. Moreover, there are no clear criteria of the estimation accuracy. The equations formulated in this paper allow avoiding the problem of the estimation uncertainty and calculating the bias and variance of the digital estimator of the mean value signals basing on the so called moments. The paper is divided into 4 sections. Section 1 contains a short introduction to the issues of this paper. In Section 2 there is given a definition of the digital estimator of the mean value signal. The estimator's expected value is calculated - Eq. (2). On the basis of Eq. (2), the bias caused by quantization is given by Eq. (4). The variance is described by Eq. (7), while the mean square error by Eq. (8). It allows evaluating the consistency estimator. The variance of the mean value Eq. (13) is determined basing on the Widrow theory of quantization Eq. (10-12). In the next section there is presented an example of determining the bias - Eq. (17) and variance Eq. (20) of the mean value digital estimator of a Gaussian signal. The characteristic function of the Gaussian signal is given by Eq. (15). Table 1 presents the result of calculating the mean value variance for varying signal amplitude and increasing A/D resolution. Section 4 summarizes the investigations and presents some concluding remarks. There are discussed applications of the obtained expressions to evaluation of the measurement result uncertainty of the most important signal parameters.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 7, 7; 441-443
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena dokładności estymatorów funkcji korelacji wzajemnej wyznaczonych z zastosowaniem kwantowania deterministycznego i randomizowanego
Evaluation of accuracy of cross-correlation function estimators obtained by using deterministic and randomized quantizing
Autorzy:
Rutkowska, M.
Lal-Jadziak, J.
Sienkowski, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153046.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
estymator
funkcja korelacji wzajemnej
kwantowanie
estimator
cross-correlation function
quantization
Opis:
Celem artykułu jest analiza wpływu różnych rodzajów kwantowania na dokładność wyznaczania funkcji korelacji wzajemnej sygnałów. Rozważono dwa sposoby kwantowania: kwantowanie deterministyczne oraz randomizowane. Dokonano porównania wyników otrzymanych w obu przypadkach. Badania symulacyjne przeprowadzono z zastosowaniem programu ImeCorr opracowanego w środowisku LabWindows. Badano dokładność estymatorów funkcji korelacji wzajemnej otrzymanych z użyciem przetwornika 3-, 8- i 12-bitowego dla argumentu równego zero.
The influence of quantization on the cross-correlation function determination of signals is discussed. The relations for cross-correlation function and its digital estimators are given. A method for evaluating the estimator accuracy is presented. Different types of quantization are considered. The formulas describing the quantization ways and related illustrations are presented. In Figures 1, 2 and 3 deterministic, randomized and pseudo-randomized quantization are shown, respectively. To obtain the simulation results, the program ImeCorr prepared in LabWindows was applied. The 3-, 8- and 12-bits quantizers were taken into account. The research results were compared. In Table 1 the values of the relative bias and the relative standard error are shown. It was observed that for 3-bits quantizers the bias had similar values. For the 8- and 12-bits converters the bias is smaller for the randomized and pseudo-randomized quantizing than for the deterministic one. The randomized and pseudo-randomized quantization is a source of the larger standard error than the deterministic quantization. The standard error is smaller for the pseudo-randomized quantization than for the randomized one.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 11, 11; 1308-1310
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Środek rozstępu jako estymator menzurandu dla próbek z populacji o rozkładzie jednostajnym i płasko-normalnym
Mid range as estimator of measured value for samples from population of uniform and flatten-gaussian pdf
Autorzy:
Kubisa, S.
Warsza, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155155.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
estymator
środek rozstępu próbki
wartość średnia
niepewność
estimator
sample mid-range
mean value
uncertainty
Opis:
Dla próbek o różnej liczności z populacji o rozkładzie jednostajnym zbadano metodą symulacji Monte Carlo właściwości statystyczne środka rozstępu próbki jako estymatora wartości mierzonej. Ma on mniejsze odchylenie standardowe niż średnia arytmetyczna zalecana przez Przewodnik GUM. Obliczono dla takich próbek rozkład podobny do rozkładu Studenta i niepewność rozszerzoną. Stwierdzono też, że dla populacji generalnej o rozkładzie płasko-normalnym (splot rozkładu jednostajnego i normalnego) wraz ze wzrostem udziału rozkładu normalnego przewaga środka rozstępu szybko maleje.
In this paper statistical properties of samples of varying number of observations, taken from a population of uniform distribution, have been examined by the Monte Carlo simulation. Their midrange has a smaller standard deviation than the mean value recommended by the Guide GUM (Fig. 1) as estimator of measurand. Calculated also is distribution similar as Student for Gauss, coverage factors and expanded uncertainty of such samples (Chapters 3 and 4). In Chapter 5 was found that for samples from the general population of flatten-gaussian distribution with increasing the level by the normal distribution the advantage of mid-range quickly decreases. Considerations are illustrated by figures. Final con-clusions are enclosed.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 6, 6; 398-401
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wyniki badań eksperymentalnych uniwersalnego estymatora / analizatora jakości energii elektrycznej w wersji 2.0
Experimental research results of universal estimator / analyzer of electrical power quality in the version 2.0
Autorzy:
Mindykowski, J.
Tarasiuk, T.
Maśnicki, R.
Górniak, M.
Szweda, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157485.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
jakość energii elektrycznej
estymator / analizator
badania eksperymentalne
electrical power quality
estimator / analyzer
experimental research
Opis:
W pracy przedstawiono wybrane wyniki badań eksperymentalnych rozbudowanego, uniwersalnego estymatora/analizatora jakości energii elektrycznej w wersji 2.0. Artykuł dotyczy zagadnień związanych z oceną i poprawą jakości energii elektrycznej, zwłaszcza w izolowanych systemach okrętowych. W artykule krótko przedstawiono strukturę uniwersalnego estymatora/analizatora jakości energii elektrycznej w wersji 2.0, z podkreśleniem zmian konstrukcyjnych i funkcjonalnych w stosunku do wcześniej istniejącego rozwiązania, tj. estymatora/analizatora energii elektrycznej w wersji 1.0. Najważniejszą częścią przedstawionego artykułu jest syntetyczne omówienie trybów i wyników weryfikacji eksperymentalnej wykonanego urządzenia, podzielone na dwie części, dotyczące odpowiednio: badań laboratoryjnych wykonanych w Akademii Morskiej w Gdyni oraz prób środowiskowych wykonanych przez instytucję posiadającą właściwe uprawnienia akredytacyjne, tj. Centrum Techniki Morskiej.
In the paper some experimental research results of developed version 2.0 of the universal estimator/analyzer of electric power quality are presented. A subject matter of the paper concerns the issues connected with assessment and improvement of electrical power quality, in particular for applications in isolated ship power systems. In the article a structure of universal estimator/analyzer of electrical power quality in the version 2.0, taking into account the constructional and functional changes in relation to previously existing solution, i.e. the estimator/analyzer of electrical power quality in version 1.0 is shortly described. The most important part of the presented paper is synthetic discussion of the ways and results of the experimental verification of the elaborated device. This discussion is divided into two parts, concerning respectively laboratory tests carried out in the Gdynia Maritime University and environmental tests on marine equipment carried out by the appropriate accreditating institution it means Research & Development Marine Technology Centre - R&DMTC, Laboratory of Electromagnetic Compatibility.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 4, 4; 341-344
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badanie dokładności estymacji odpowiedzi impulsowej wykorzystującej warunkowe uśrednianie sygnałów
Accuracy investigations of impulse response estimation obtained by conditional averaging
Autorzy:
Szlachta, A.
Kowalczyk, A.
Wilk, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/151225.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
warunkowe uśrednianie sygnałów
odpowiedź impulsowa
niepewność estymatora
conditional signal averaging
impulse response
estimator uncertainty
Opis:
Przedstawiono wyniki wybranych badań teoretycznych i eksperymentalnych metody wyznaczania odpowiedzi impulsowej wykorzystującej warunkowe uśrednianie sygnałów. Omówiono wpływ progu inicjującego uśrednianie, pasma częstotliwości testowego szumu białego, skorelowania sygnałów i liczby uśrednionych realizacji na dokładność estymacji odpowiedzi impulsowej.
Determination of the linear system impulse response is presented in the paper. The white noise of normal distribution N(0, δx) and the band limited to low frequencies has been applied as a test signal. The cross conditional averaging of the input and output signal has been performed. The paper describes a method for estimating the impulse response based on conditional averaging. The results of theoretical and practical investigations are given. The influence of the threshold xp, the frequency band of the test noise signal and the number of averaging M have been considered. The results of algorithm testing with theoretical and practical signals are shown. At the first stage of investigations impulse responses of two systems have been obtained. The parameters of those systems have been known. The signals x(t), y(t) and theirs characteristics for identification of first order instruments are presented in Figs. 3 and 4. The conditional averaging can also be used for identification of a time delay. The algorithms of conditional averaging have been elaborated and practically realized in the LabVIEW environment.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 12, 12; 981-984
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Uogólniony model błędu kwantowania w pomiarze wartości skutecznej sygnałów
Generalized model of quantization error in measurement of signal RMS value
Autorzy:
Sienkowski, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152006.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
błąd wynikający z kwantowania w pomiarze wartości skutecznej
bias of the RMS value estimator
Opis:
Z zastosowaniem teorii kwantowania Widrowa opracowano wynikający z kwantowania model błędu w pomiarze wartości skutecznej sygnałów. Na podstawie opracowanego modelu zbadano wpływ kwantowania na dokładność estymacji wartości skutecznej. W artykule przedstawiono wyniki analiz wpływu kwantowania na dokładność estymacji wartości skutecznej sygnału sinusoidalnego, sygnałów losowych o rozkładach gaussowskim, równomiernym i trójkątnym oraz wybrane kombinacje tych sygnałów.
The model of the bias of the root mean square (RMS) value estimator was worked out with applying the Widrow theory of quantization. The influence of quantizing on the accuracy of the RMS value estimator was studied on the basis of this model. The main subjects of the research were: sinusoidal signal, Gaussian signal, uniformly distributed signal, triangular probability density function (PDF) signal and selected combinations of the studied signals. In the first paragraph Eq. (6) and (7) describing the RMS value estimator bias are presented. The bias of the RMS value estimator is given by Eq. (6). The normalized bias is given by Eq. (7). In the next paragraph the Eq. of the PDFs and the characteristic functions for deterministic and random signals are given. In the second para-graph the process of bias estimation in the RMS value measurements caused by quantization is described. The normalized biases of the RMS value estimator of selected random signals are given by Eq. (10), (14), (18) and shown in Fig. 1. The normalized biases of the RMS value estimators of sinusoidal signal with random signals are given by (21) and shown in Fig. 2.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 6, 6; 340-342
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badanie własności wybranej charakterystyki sygnału sinusoidalnego wyznaczanej na podstawie sześciu próbek sygnału
Study of selected sinusoidal signal characteristic obtained from six signal samples
Autorzy:
Sienkowski, S.
Krajewski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158483.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sześć próbkek sygnału
funkcja autokorelacji
wartość średniokwadratowa
six signal samples
autocorrelation function
mean square estimator
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki badania własności wybranej charakterystyki sygnału sinusoidalnego wyznaczanej na podstawie możliwie najmniejszej liczby próbek sygnału. Do badań zastosowano funkcję autokorelacji sygnału. Pokazano, że do wyznaczania wartości funkcji autokorelacji wystarczy sześć próbek sygnału oraz, że podczas obliczania wartości funkcji autokorelacji odpowiedni dobór parametrów sygnału powoduje wyeliminowanie skutków operacji kwantowania.
This paper presents the results of a research of the selected sinusoidal signal characteristic obtained from the smallest possible number of the signal samples. Research was carried out using the autocorrelation function. It was shown that the values of the autocorrelation function can be determined on the basis of six signal samples. It was also shown that the appropriate selection of the signal parameters eliminates the effects of quantization. Chapter 1 provides basic information on the reasons for study of the autocorrelation function properties. In Chapter 2 the results of the theoretical study were presented. Th. 1 deals with the determination of the sinusoidal signal autocorrelation function and her estimator, when M >> 1, where M is the number of samples. Eq. (1) describes the relation between the number of samples and the delay times of the autocorrelation function. Eq. (3) presents the autocorrelation function estimator. In the second Theorem, it has been shown that, to determine the autocorrelation function values can be used only six sinusoidal signal samples. In the next part of Chapter 2 the third Theorem has been presented. It has been shown that if the initial phase of the signal is equal to (...)/2, then the effects of quantization are eliminated. In Chapter 3 the results of the experimental research were presented. Eq. (22) and (23) describes the mean of the mean square estimator obtained on the basis the autocorrelation function. In Fig. 1 the eq. (22) and (23) have been shown.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 11, 11; 948-950
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wspomagana komputerowo analiza obciążenia estymatora wartości średniokwadratowej sygnału sinusoidalnego
Computer analysis of bias of the mean square value estimator for sinusoidal signal
Autorzy:
Sienkowski, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158363.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
wartość średniokwadratowa
obciążenie estymatora wartości średniokwadratowej
mean square value
bias of the mean square value estimator
Opis:
W referacie przedstawiono przykłady wspomaganych komputerowo obliczeń obciążenia estymatorów wartości średniokwadratowej otrzymanych metodą bezpośrednią i na podstawie widma amplitudowego.
This paper presents computer calculations of bias of the mean square value estimators calculated by the direct method and on the basis of the amplitude spectrum.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 97-100
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie obciążenia estymatora wartości średniokwadratowej wybranych klas sygnałów
Modeling of bias of mean square value estimator for selected signals
Autorzy:
Lal-Jadziak, J.
Sienkowski, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155842.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
funkcja gęstości prawdopodobieństwa
funkcja charakterystyczna
wartość średniokwadratowa
obciążenie estymatora
probability density function
characteristic function
mean square value
estimator bias
Opis:
Modele obciążenia znajdują zastosowanie w badaniach estymatorów parametrów i charakterystyk sygnałów, a także w określaniu ich niepewności. W publikacji przedstawiono modele obciążenia estymatora wartości średniokwadratowej powodowanego kwantowaniem. Specjalne miejsce poświęcono sygnałom poliharmonicznym oraz sygnałom poliharmonicznym z sygnałami losowymi o rozkładzie równomiernym, gaussowskim oraz trójkątnym.
Models of bias are used in research of parameters and characteristics of signal estimators and in determination their uncertainties. In this article are presented models of mean square value estimator bias caused by quantization. Special attention is paid to the poliharmonic signals and poliharmonic signals with uniform, Gaussian and triangular PDF signal.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 93-96
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estymacja punktowa funkcji autokorelacji sygnałów na podstawie cyfrowych danych pomiarowych
Point estimation of the signal autocorrelation function basing on digital measurement data
Autorzy:
Kawecka, E.
Sienkowski, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154366.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
cyfrowy estymator funkcji autokorelacji
wartość oczekiwana
obciążenie
wariancja estymatora
autocorrelation function digital estimator
expected value
bias
variance of autocorrelation function
Opis:
Artykuł przedstawia problematykę obliczania wartości oczekiwanej, obciążenia i wariancji cyfrowego estymatora funkcji autokorelacji sygnałów. Pokazano, że estymator funkcji autokorelacji nie jest zgodny oraz, że jest obciążony dodatkową, wynikającą z kwantowania składową. Pokazano, że funkcja gęstości kompensuje przesunięcie funkcji autokorelacji, co oznacza, że określenie na postawie momentów obciążenia i wariancji estymatora możliwe jest jedynie w tych punktach funkcji autokorelacji, które odpowiadają wartości średniokwadratowej sygnału. Przedstawiono wyniki oszacowań obciążenia i wariancji cyfrowego estymatora funkcji autokorelacji dla wybranych klas sygnałów. Do obliczeń zastosowano opracowany na potrzeby prowadzonych badań wielobitowy wirtualny korelator sygnałów.
In the paper there are discussed problems of estimation of the expected value, bias and variance of the digital estimator of the signal autocorrelation function. It is shown that the autocorrelation function estimator is not consistent and that the density function compensates the autocorrelation function delay. It means that determination of the bias and variance of the estimator basing on the so-called moments is possible only in these points of the autocorrelation function which are the mean square value of the signal. There are presented the results of estimation of the bias and variance of the autocorrelation function digital estimator for selected classes of signals. In order to perform calculations, there was designed a dedicated, multi-bit, virtual correlator of signals. The paper is divided into 3 sections. Section 1 contains a short introduction to the issues of this paper. In Section 2 there are presented the definitions of the autocorrelation function and the autocorrelation function estimator of a signal and quantized signal - Eqs. (2-4). Next, there is calculated the estimator's expected value - Eqs. (5, 6). There is determined the bias of the autocorrelation function digital estimator caused by quantization Eq. (7). In the next part of paper there is shown that the signal distribution density function compensates the autocorrelation function delay - Eq. (11). There is also calculated the estimator's mean square error - Eq. (20). The mean square error and variance from Eq. (17) allows evaluating the estimator consistency. Table 1 presents the results of analysis of the bias and variance of the autocorrelation function digital estimator for a sinusoidal signal with noise. There are analysed the following types of noise: Gaussian, uniform probability density function (PDF) and triangular PDF signal. In Section 3 the investigation results are summarized. The obtained results show the importance of investigations on autocorrelation function degradation caused by quantization.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 7, 7; 422-425
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena wpływu kwantowania na niepewność estymatora wartości oczekiwanej sygnału
Evaluation of quantization influence on the signal mean value estimator uncertainty
Autorzy:
Sienkowski, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153044.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
estymator wartości oczekiwanej
wariancja
obciążenie
niepewność
przetwornik A/C
mean value estimator
expected value
variance
bias
uncertainty
A/D converter
Opis:
Artykuł dotyczy problematyki oceny wpływu kwantowania na niepewność estymatora wartości oczekiwanej sygnału. Zdefiniowano postacie estymatorów wartości oczekiwanej oraz wariancji tego parametru. Wyznaczono obciążenia estymatorów. Oceniono wpływ kwantowania na niepewność estymatora wartości oczekiwanej. Do badań zastosowano skwantowane próbki sygnału oraz momenty zmiennej losowej. Konwersja sygnału przeprowadzono z zastosowaniem kwantyzatora typu zaokrąglającego o idealnej charakterystyce kwantowania.
The paper deals with the problem of evaluation of quantization influence on the signal mean value estimator uncertainty on the basis of digital measuring data. In order to evaluate the uncertainty ,there have been used the quantized samples and moments of a random variable as well as the Widrow theory of quantization. The round-off quantizer of the ideal quantizing characteristic has been applied. The paper is divided into four sections. In the first section there is given Eq. (2) describing the mean value estimator obtained from the quantized data. In the second section the bias of the mean value estimator is described by Eq. (5) and shown in Fig.1. The mean value estimator (2) with and without bias (5) is shown in Fig.2. The mean value estimator variance is given by Eq. (6) and shown in Fig.3. In the next section there are presented Eqs. (21)-(23) describing the quantization influence on the mean value estimator uncertainty obtained from the moments and quantized data. The quantization influence on the mean value estimator uncertainty is studied in two independent cases, with and without bias, and shown in Fig.6. It has been shown that for a sinusoidal signal Eq. (21) is a suppressed oscillating function of the amplitude. Moreover, it has been proved that by increasing the sample size Eqs. (22) and (23) can be brought to 1. In the last section the results of investigations are summarized.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 11, 11; 1311-1314
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-11 z 11

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies