Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Autocorrelation" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
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:
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:
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:
Zastosowanie funkcji autokorelacji i skwantowanych danych do obliczania wariancji estymatora wartości oczekiwanej sygnału
Use of autocorrelation function and quantized data for determining the variance of the expected signal value estimator
Autorzy:
Kawecka, E.
Sienkowski, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158051.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
wartość oczekiwana
obciążenie
wariancja
funkcja autokorelacji
kwantowanie
przetwornik A/C
excepted value
bias
variance
autocorrelation function
quantization
A/D converter
Opis:
Celem pracy jest wyznaczenie rzeczywistej wariancji wartości oczekiwanej skwantowanego sygnału i porównanie takiej wariancji z estymatorami tej wielkości obliczanymi metodą klasyczną oraz na podstawie funkcji autokorelacji. W pracy zdefiniowano postać estymatora wartości oczekiwanej sygnału. Na tej podstawie wyznaczono jego wariancję. Do badań zastosowano skwantowane próbki sygnału oraz momenty zmiennej losowej. Założono, że próbki sygnału zostały skwantowane w przetworniku analogowo-cyfrowym (A-C) typu zaokrąglającego o idealnej charakterystyce kwantowania. W charakterze przykładu przedstawiono wyniki obliczeń wariancji dla sygnału sinusoidalnego, sygnałów losowych o rozkładach: równomiernym oraz Gaussa.
In the paper there is presented a way of determining the variance of the expected value estimator based on the signal autocorrelation function. The expected signal value estimator is defined and the estimator variance is determined. For investigations there were used quantized samples of signal and moments of random variable. There was assumed that the signal was sampled by an ideal AC round-off converter. As an example there are given the results of variance calculations for sinusoidal, Gaussian and uniform PDF (Probability Density Function) signals. The paper is divided into three paragraphs. Paragraph 1 comprises a brief introduction to the research problems. There is given a definition of the expected signal value estimator, calculated on the basis of quantized data (Eq. 2). There are defined the initial conditions allowing calculation of the estimator characteristics. In Paragraph 2 the variance (Eq. 3) of the estimator (Eq. 2) calculated on the basis of moments (Eq. 7) and the autocorrelation function (Eq. 8) are determined. There are also presented the definitions of variance estimators of the expected signal value estimator calculated with use of the classic method (Eq. 11) and autocorrelation function (Eq. 12). Because both estimators have bias, there are given definitions (Eq. 14, 15) for the case when only quantization has an influence on the variance bias. In subparagraphs 2.1 - 2.3 there are presented exemplary results of calculating the variance (Eq. 3) of the estimator (Eq. 2) for the examined signals. For each signal a definition of the characteristic function (Eq. 16, 19, 22) is given. On the basis of the characteristic function definitions, the detailed formulas (Eq. 17, 20, 23) calculated from the random variable moments are derived. (Fig. 1-3) shows charts of the variance. There are defined the formulas (Eq. 18, 21, 24) allowing calculations of the mean square error. Exemplary results are given in Tables 1 and 2. The investigation results are summarized in Paragraph 3. They show that the accuracy of calculation results of the expected signal value estimator variance obtained with use of the classic method and those from the autocorrelation function is the same.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 10, 10; 1119-1122
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    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