<<
>>

Приближенное описание АКФ

Во-первых, АКФ может быть приближенно описана интервалом корреляции. Кроме того, для приближенного описания АКФ используются моментные характеристики этой функции.

Нормированным моментом порядка К АКФ называется величина

ад

U = Jrk рх (r)dr. (1.94)

0

Если К=0, то ик = тк, то есть интервал корреляции представляет собой момент АКФ нулевого порядка.

Для приближенного описания АКФ используется ее модель

Pm (А, в2,¦¦¦, Pn ,r),

где Д,в2,. .,PN - коэффициенты (параметры) модели.

Для описания АКФ необходимо отыскать значения этих параметров, что можно проделать, используя метод моментов, согласно которому моменты истинной АКФ должны равняться моментам модели функции корреляции:

мк =UM), k = 1,2,3... (1.95)

Использование метода моментов позволяет достаточно точно описывать АКФ при больших значениях т.

При малых т более целесообразно пользоваться критериям производных, который сводится к тому, что коэффициенты модели вычисляются приравниванием соответствующих производных нормированной АКФ и ее модели в нуле:

Pxk)(0) = Px(0), k = 1,2,3... (1.96)

<< | >>
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 Приближенное описание АКФ:

  1. 1.2.5 Приближенное описание случайных процессов
  2. О приближенных вычислениях
  3. Числа точные и приближенные
  4. Приближенные методы
  5. 1.2.1. Приближение функций одной переменной
  6. 1.4. Приближение функций
  7. Приближенные вычисления с помощью полного дифференциала.
  8. Математические действия над приближенными числами
  9. Принцип приближения ОУ.
  10. Применение дифференциала к приближенным вычислениям.
  11. 1.3.1. Приближенное вычисление определенного интеграла
  12. Теоретические основы метода и его различные приближения
  13. 11. Практические способы оценки погрешности приближенного решения.
  14. 5. Практические способы оценки погрешности приближенного решения.
  15. 1.4. Методы приближенного агрегирования линейных моделей
  16. Верные, сомнительные и неверные цифры.(только в приближенных числах)
  17. ?.1.4. Философия в первом приближении