Background Image
Previous Page  7 / 9 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 7 / 9 Next Page
Page Background

Рис. 5. Зависимость погрешности выделения тренда от уровня значимости для

F

(

t

) =

A

(1

exp(

a

1

t

))

(

а

) и

F

(

t

) =

t

(

б

) и

σ/

А

= 0

,

1

(

1

), 0,4 (

2

), 0,6 (

3

) и 0,8 (

4

)

Рис. 6. Зависимость погрешности оце-

нок СКО

˜

σ

11

(

1

),

˜

σ

12

(

2

),

˜

σ

21

(

3

) и

˜

σ

22

(

4

) от величины

n

гипотезы о стационарности, что

автоматически приводит к сниже-

нию точности выделения нестаци-

онарной компоненты. Во-вторых,

при уменьшении области приня-

тия гипотезы о стационарности

(

α >

0

,

06

) снижается число отсче-

тов на участие стационарности, что

приводит к возрастанию погреш-

ности оценки среднего. Положение

минимума

α

= 0

,

05

. . .

0

,

06

не за-

висит ни от характера тренда, ни

от соотношения шум/сигнал.

Анализ проведенных исследований при оценке СКО показал сле-

дующее: при фиксированном значении коэффициента

ν

нет удовле-

творительных оценок в широком диапазоне изменения значения

n

. За-

висимость погрешности оценок СКО при различных коэффициентах

ν

от объема выборки для некоррелированных отсчетов приведена на

рис. 6. Согласно зависимостям, значение коэффициента

ν

необходимо

назначать адаптивным образом, исходя из объема выборки.

Результаты моделирования показали, что погрешность выделения

нестационарного среднего реверсивным методом двойного сброса в

1,5 раза ниже погрешности выделения нестационарного среднего ме-

тодом отраженных инверсий. Таким образом, именно предполагаемый

реверсивный метод двойного сброса позволяет получить наименьшую

погрешность выделения нестационарного среднего.

Заключение.

Случайные процессы в радиотелеметрических си-

стемах, как правило, представлены единственной реализацией в усло-

виях априорной неопределенности о виде функции распределения.

Обработка нестационарных широкополосных случайных процессов в

реальном масштабе времени возможна с использованием непараме-

трических методов теории решений. В настоящей работе рассмотрен

метод деления временного ряда наблюдений на интервалы стацио-

ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2015. № 1 19