выражением (коэффициент усиления всегда меньше 1), где выбирается из табл.1 (номер варианта соответствует номеру ЭВМ, отсчет – от моноимпульсного угломера по часовой стрелке), а значение равно 1.
При моделировании значение поддерживается постоянным. Поэтому в соответствии с заданными значениями и рассчитать значение и установить это значение дисперсии «Variance» в элементе «Random Number parametres».
Время моделирование должно существенно превышать величину (не менее чем на порядок).
Просмотреть осциллограммы процесса для нескольких установок фазы псевдослучайной последовательности и убедиться в получении различных случайных последовательностей.
2. Для заданной величины и установленного значения рассчитать дисперсию экспоненциально-коррелированного процесса в стационарном режиме: . Выполнить моделирование с записью результата в файл для дальнейшего исследования полученного процесса. Чтобы выполнить запись процесса следует настроить параметры блока «To File». В строке «File name» записывается название файла в рабочем пространстве «Work». Из рабочего пространства этот файл передается в среду «MatLab» для дальнейшей обработки под новым названием «Variable name» (можно сохранить название «ans», либо записать свое название; для исключения ошибок, связанных с использованием «не тех» результатов моделирования, рекомендуется использовать оригинальные названия файлов). Для моделирования используется раздел меню среды «Simulink» - «Simulation/Start».
Для обработки результата моделирования используется раздел меню среды «MatLab» - «File/Import Data», после чего открывается файл с данными моделирования. При появлении таблицы «Import Wizard» следует выбрать команду «Finish» и перейти в окно среды «MatLab».
Результаты моделирования в среде «MatLab» представлены в виде матрицы с идентификатором «Variable name» (по умолчанию - ans), причем первая строка содержит отсчеты времени, а вторая - отсчеты моделируемого процесса. Чтобы отделить отсчеты процесса proc от отсчетов времени следует выполнить умножение строки-маски [0 1] на матрицу и, затем, рассчитать автокорреляционную функцию процесса ac:
proc=[0 1]*ans; ac=xcov(proc);
Для построения графика автокорреляционной функции ac необходимо задать последовательность отсчетов времени t длиной (2N+1) (было установлено время моделирования «Simulation time» N=1000) и использовать функцию plot:
t=1:1:2001; plot(t,ac).
Чтобы повторно не набирать на клавиатуре ЭВМ указанные операторы в режиме прямых вычислений, рекомендуется составить программу. Для этого следует открыть новый М-файл (раздел меню «File/New/M-file»), занести в него указанные операторы и, далее, давать команду на его исполнение (раздел меню «Debug/Run»), предварительно корректируя время моделирования. При желании, можно работать и в режиме прямых вычислений, но тогда рекомендуется все операторы записать в строчку и вызывать ее клавишей «стрелка вверх».
Пример программы:
%Экспоненциально-коррелированный процесс 1
T=10;
N=100000;
S=100;
A=exp(-1/T);
Disp_w=S*(1-A*A)/2/T; % дисперсия случайных чисел датчика
Disp_u=S/2/T; % дисперсия на выходе апериодического звена (уст.режим)
proc=[0 1]*ans_34; % отделение отсчетов времени
ac=xcov(proc); % экспериментальная АКФ
Disp_u_mod=max(ac)/N; % экспериментальное значение дисперсии (макс.АКФ)
M=2*N+1;
t=1:1:M;
tc=Disp_u*exp(-abs(t-N-1)/T); % теоретическая АКФ
plot(t,ac/N,'b',t,tc,'-.g') % график
title('АКФ')
legend('Эксп','Теор')
grid on
На графике желательно растянуть во времени основной пик функции. С этой целью командой на фигуре «Edit/Axes properties» следует открыть дополнительное окно и изменить пределы «X Axis». Если график предполагается вставить в отчет, то рекомендуется изменить цвет обрамления графика на белый («Edit/Figure Properties», правая кнопка мыши, «Color»), комбинацией клавиш «Alt+PrtSc» отправить график в память и открыть его в графическом редакторе (например, Paint) с последующим редактированием.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.