Informacja

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

Wyszukujesz frazę "kawecka, J." wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Szacowanie funkcji autokorelacji sygnału sinusoidalnego metodą Monte Carlo
Estimation of the autocorrelation function of a sinusoidal signal using the Monte Carlo method
Autorzy:
Sienkowski, S.
Lal-Jadziak, J.
Kawecka, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154437.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
funkcja autokorelacji
metoda Monte Carlo
autocorrelation function
Monte Carlo method
Opis:
Funkcja autokorelacji stanowi uznane narzędzie analizy własności sygnałów. Artykuł dotyczy problematyki szacowania funkcji autokorelacji sygnału sinusoidalnego metodą Monte Carlo. Jedną z najczęstszych aplikacji metody Monte Carlo jest całkowanie numeryczne funkcji. Ponieważ składową funkcji autokorelacji jest operacja całkowania, to taką metodę można zastosować do szacowania funkcji autokorelacji.
This paper deals with properties of the autocorrelation function of a sinusoidal signal. The Monte Carlo method was proposed for estimation of the autocorrelation function. The results showed that although the Monte Carlo method did not give the results of high accuracy, it provided the reliable autocorrelation function ratings. Section 1 presents basic information concerning the autocorrelation function. Eq. (3) describes the autocorrelation function of a sinusoidal signal. In Section 2 the Hit or Miss Monte Carlo method is presented. Such a method is applicable to a numerical integration task. Eqs. (6)-(9) describe the estimation of the integral (4). Eq. (10) gives the error of integral estimation. The Monte Carlo method was adapted to estimate the autocorrelation function of a sinusoidal signal. Eq. (13) describes the integration function and Eq. (14) gives its derivative, which was used to determine the integration ranges. The ends of these ranges are given by Eq. (19). In Fig. 1 the function to be integrated together with its integration domain and the range of the function values is shown. In the next part of the paper Eq. (20) describing the estimation error of the autocorrelation function and the sample results of estimation of the autocorrelation function with use of the Monte Carlo method are given. Section 3 contains the conclusions.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 10, 10; 866-868
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena dokładności estymacji funkcji korelacyjnych z użyciem modelu wirtualnego korelatora
Evaluation of estimation accuracy of correlation functions with use of virtual correlator model
Autorzy:
Lal-Jadziak, J.
Kawecka, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153128.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
dokładność estymacji funkcji korelacyjnych
ocena dokładności
model wirtualnego korelatora
evaluation
estimation accuracy of correlation functions
virtual correlator model
Opis:
Przedmiotem badań jest niepewność towarzysząca cyfrowym pomiarom korelacyjnym. Analityczne modele błędów estymacji funkcji korelacyjnych są skomplikowane i na ich podstawie trudno szacować dokładność w wielu sytuacjach pomiarowych. Opracowanie odpowiedniego narzędzia informatycznego (modelu wirtualnego korelatora) umożliwiło przeprowadzenie badań eksperymentalnych z tego zakresu. W artykule zaprezentowano model wirtualnego korelatora oraz wybrane wyniki badań wykonanych w celu sprawdzenia poprawności działania aplikacji.
The subject of the research is uncertainty in digital correlation measurements. Analytical models of estimation errors of correlation functions are highly complex, therefore evaluation of accuracy is difficult and in many cases is unachievable. For that reason a virtual correlator model is proposed as an alternative to analytical modeling. The model enables determining of digital measurements uncertainty. In this article some preliminary research results are presented and discussed. A comparison of bias of the mean square value estimator modeled in Mathcad (Eq. 14) and obtained by means of virtual correlator model (Eq. 11) is carried out.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2006, R. 52, nr 6, 6; 16-18
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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