Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Autocorrelation" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Zastosowanie warunkowego uśredniania do wyznaczania interwału korelacji sygnału stochastycznego
Application of conditional averaging to determination of correlation interval of stochastic signal
Autorzy:
Kowalczyk, A.
Szlachta, A.
Hanus, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155990.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sygnały przypadkowe
interwał korelacji
funkcja autokorelacji
warunkowe uśrednianie
random signals
correlation interval
autocorrelation function
conditional averaging
Opis:
W pracy przedstawiono zastosowanie warunkowego uśredniania sygnału stochastycznego do wyznaczania interwału korelacji. Dla wybranych modeli sygnałów porównano wyniki badań teoretycznych i eksperymentalnych.
The article presents the application of conditional averaging of stochastic signals to determination of correlation interval. For chosen models of signals the results of theoretical analysis are compared with results of experiments. The paper is divided into five sections. The first is a short introduction to the subject of the paper. Section 2 presents the definition and some examples of correlation intervals for typical form of autocorrelation functions (Fig. 1, Tab.1). Section 3 describes the use of conditional mean value to determination of correlation interval (Eq. 9) and statistical errors of estimation for this method (Eq. 10, Eq. 13). The results of experiments for random signals with Gaussian probability distribution and two typical form of autocorrelation function (Fig. 4) are given in Section 4. Section 5 summarizes the results and presents final remarks. The authors conclude that the method described in this paper may be applied to determination of correlation interval of stochastic signals, particularly for signals with non-oscillative form of autocorrelation function.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 12, 12; 1555-1557
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie interwału korelacji do oceny niepewności standardowej średniej arytmetycznej danych skorelowanych
Application of correlation interval to determination of standard uncertainty of arithmetic mean for correlated data
Autorzy:
Kowalczyk, A.
Szlachta, A.
Hanus, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155964.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sygnały przypadkowe
funkcja autokorelacji
interwał korelacji
średnia arytmetyczna
niepewność standardowa
random signals
autocorrelation function
correlation interval
arithmetic mean
standard uncertainty
Opis:
W pracy zaproponowano wykorzystanie interwału korelacji do wyznaczania standardowej niepewności średniej arytmetycznej szeregu danych dodatnio skorelowanych. Dla wykładniczego modelu skorelowania danych porównano sposób oceny wpływu skorelowania za pomocą interwału korelacji i wartości funkcji autokorelacji.
Correlation interval (CI) is frequently used in stochastic signals analysis. In this work the CI application to determination of standard uncertainty of arithmetic mean for correlated data is proposed. The results of theoretical analysis for Gaussian distributed data with exponential form of autocorrelation functions are given. The paper is divided into five sections. The first is a short introduction to the subject of the paper. Section 2 presents the definition and determination of CI (Eq. 1, Eq. 2) and its application to evaluation of the standard uncertainty of the arithmetic mean (Eq. 11). Section 3 describes the use of correlation interval to determination of the standard uncertainty of the arithmetic mean for data with exponential form of autocorrelation function. The results of experiments for random signals with Gaussian probability distribution are given in Section 4. Section 5 summarizes the results and presents final remarks. The authors conclude that the method described in this paper may be applied to determination of standard uncertainty of arithmetic mean for Gaussian positively correlated data.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 12, 12; 1549-1551
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Generowanie sygnałów stochastycznych o zadanych charakterystykach statystycznych w badaniach metod estymacji czasu opóźnienia
Random signal generating of given statistical parameters applied for the evaluation of time delay estimation methods
Autorzy:
Hanus, R.
Szlachta, A.
Kowalczyk, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/151251.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sygnały przypadkowe
funkcja autokorelacji
cyfrowe generowanie szumów
pomiary opóźnień czasowych
random signals
autocorrelation function
digital noise generation
time delay measurement
Opis:
W artykule omówiono algorytmy modelowania wzajemnie opóźnionych stacjonarnych sygnałów stochastycznych o rozkładach normalnych i zadanych kształtach funkcji autokorelacji. Przedstawiono stanowisko laboratoryjne umożliwiające fizyczne generowanie takich przebiegów oraz analizę przetwarzanych sygnałów. Przedstawione modele sygnałów i stanowisko mogą znaleźć zastosowanie np. w badaniach statystycznych metod pomiaru opóźnienia oraz przyrządów pracujących w oparciu o te metody.
Random signals are an important topic in DSP. They are often required to test the performance of algorithms that must work with stochastic signals or in the presence of noise. The paper presents algorithms for modeling of mutual delayed stationary random signals with given statistical parameters: Gaussian (normal) probability density, typically form of autocorrelation function (ACF) and specified signal-to-noise ratio (SNR). The paper is divided into five sections. The first is a short introduction to the subject of the paper. Section 2 presents the typical model of random signals (Eq. 1) obtained from two sensors in measurement of time delay (e.f. in two-phase flow evaluation). In section 3 the discrete model algorithms of signal with normal probability density function and specified ACF are presented (Eq. 2-4, Tab. 1, Fig. 1). The models can be applied to simulation of both: useful stochastic signal and distortion. Section 4 describes a laboratory stand for generation of voltage random signals based on models described above, and for acquisition and analysis of real signals obtained from sensors (Fig. 2,3). The laboratory stand consists of two generators, digital oscill-oscope and PC with DAQ NI-6143 simultaneous sampling card, GPIB card, and software. The control application is described in LabVIEW environment. Section 5 summarizes the results and presents final remarks. The authors conclude that the models of signals and laboratory stand may be applied to evaluation of statistical method and systems for time delay measurements of stochastic signals.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 2, 2; 172-174
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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