<<
>>

6.1 Непосредственный способ оценки функции распределения

Пусть имеем случайный стационарный процесс X(t), необходимо оценить его функцию распределения F(x0) (в точке x0).

F (X0) = р{X (t) < X0}

или для простоты,

F (X0) = X < X0}

ад

F(X0) = j f (x)dx = jV(x)f (x)dx , (6.1)

— ад —ад

I1'-здесь y/( x) изменяет пределы интегрирования:

0, x > x

W( x) =

№(x) = < x < хД

№ X (t)} = Z (t),

F (Х0) = M №)];

где Z(t) - выходной сигнал измерительного устройства.

Далее заменяем оператор математического ожидания на оператор усреднения:

(6.2)

F( Х0) = M[Z (t)] = M№{X (t)}]

Соотношение (6.2) будем использовать как алгоритм для синтеза измерительного устройства, структурная схема которого приведена на рисунке 46. X(t) ФП Z(t) БУ w w

t

Xn

Рисунок 47 - Структурная схема устройства для оценки функции распределения

На рисунке 46 ФП - функциональный преобразователь, БУ - блок усреднения. График функции x) изображен на рисунке 47.

Ч( x)

x

Xr

Рисунок 48 - График функции преобразования ФП

График, показывающий преобразование случайного входного сигнала преобразователем, представлен на рисунке 48.

>> t

> t

Рисунок 49 - График преобразования случайного входного сигнала преобразователем

Оценка может быть несмещенной, ее методическая статистическая погрешность определяется величиной:

= c

Y

/ с

TkL функциональный преобразователь ФП осуществляет

T '

нелинейное преобразование, поэтому спектр сигнала на его выходе расширяется по сравнению со спектром входного сигнала, а интервал корреляции - уменьшается. Поэтому Tkz <ткх, тогда

Y < c\

I от 1

Т kx

T

На выходе функционального преобразователя имеем последовательность прямоугольных импульсов с постоянной амплитудой, случайной длительностью и случайным моментом возникновения.

Функциональный преобразователь ФП представляет собой пороговое устройство с порогом X.

До сих пор мы рассматривали задачу оценивания только одного значения F(x) при x=x0, нам же необходимо оценить функцию распределения F(x) в диапазоне значений X.

Один из способов такой оценки заключается в замене F(x) совокупностью ее значения, взятые через равные интервалы А х.

Для грубой оценки берут 20-30 значений F(x), для точной 200-300. Анализ функции распределения может быть последовательным или параллельным.

При последовательном анализе аппаратура одноканальная, последовательно изменяя x0, (см. рисунок 50) оцениваем F(x) в диапазоне. Сложность технической реализации аппаратуры определяется числом каналов C, здесь же C=1, но длительность анализа при этом максимальна:

если для оценки одного значения требуется время T, то для оценивания N значений будет необходимо затратить время Тэ=NT

Рисунок 50 - Оценивание функции распределения F(x) в диапазоне.

Рисунок 50 - Оценивание функции распределения F(x) в диапазоне.

При параллельном анализе аппаратура многоканальна, все значения F(x) оцениваются одновременно(см.рисунок 51).

Сложность технической реализации здесь наибольшая: C=N, зато время минимально: Тэ = Т.

Xn

F ( x1)

F ( x2)

F ( x3)

Рисунок 51 - Параллельный анализ функции распределения. Схема аппаратуры.

<< | >>
Источник: Пивоваров Ю.Н., Тарасов В.Н., Селищев Д.Н.. Методы и средства оперативного анализа случайных процессов:Учебное пособие. - Оренбург: ГОУ ВПО ОГУ. 2004

Еще по теме 6.1 Непосредственный способ оценки функции распределения:

  1. 6.2 Непосредственный способ оценки плотности вероятности
  2. 4.1 Непосредственная оценка корреляционной функции
  3. Функция распределения случайной величины (интегральная функция)
  4. Функция распределения случайной величины (интегральная функция)
  5. Методы оценки законов распределения составляющих объекта исследования
  6. Статистические оценки параметров распределения
  7. По способу получения информации наблюдения можно подразделить на непосредственные и инструментальные.
  8. §12. Оценки параметров распределения
  9. Интервальные оценки параметров распределения
  10. Точечные оценки параметров распределения