Новосибирский Государственный Технический Университет
Кафедра
Теоретических основ радиотехники
Измерение характеристик случайных процессов
Факультет: РЭФ
Группа: РТ5-03
Студенты: Панарин А.С.
Преподаватель:
Новосибирск
2003
Цель работы. Изучение методов измерение характеристик некоторых случайных процессов.
Вариант 1. Измерение средней величины
1. Включите генератор Гауссовского случайного процесса с прямоугольной спектральной плотностью мощности. Установите математическое ожидание и дисперсию, при которых , где KБ – номер бригады в лабораторном журнале, а KГ – последняя цифра в номере группы. Наблюдайте осциллограммы. Исходные данные:
KБ = , KГ = 3, σ = μ =
2. Рассчитайте длину реализации KS, при которой относительная ошибка составляет . Округлив значение KS до ближайшего кратного K = 1024 (При длине моделирования случайных процессов длина реализации устанавливается кратным 1024), найдите соответствующее ему значение . Измерьте значение μ при найденном KS.
Округляем найденное значение дол ближайшего кратного 1024, и находим соответствующее ему значение . =
KS =
=
3. Проведите качественный анализ оценки
- убедитесь в несмещенности ;
- убедитесь в состоятельности ;
4. Экспериментально определите дисперсию оценки; убедитесь в ее соответствии теоретическому значению.
5. Увеличьте среднеквадратичное значение σ процесса x(t) вдвое; измерьте значение μ при неизменных значениях всех остальных параметров случайного процесса. Оцените экспериментально относительную погрешность. Предложите и реализуйте метод снижения относительной ошибки до прежнего значения, подтвердив экспериментально достижение этого результата.
6. Профильтруйте случайный процесс в фильтре нижних частот с прямоугольной АЧХ, полоса пропускания которого в 10 раз уже спектра исходного процесса. Установите энергетические параметры σ и μ, так, чтобы и в п. 1 обеспечивалось требование . Значение шага дискретизации должно остаться прежним. Проведите эксперимент, определяющий качество оценки μ в этих условиях. Как можно восстановить прежнее качество оценки?
7. Предложите метод измерения среднего значения, при котором вместо алгоритма (1), (2) используется фильтр. Проведите эксперимент подтверждающий работоспособность предложенного решения.
Вариант. 2 ИЗМЕРЕНИЕ СРЕДНЕГО ЗНАЧЕНИЯ
Выполните пп1…8 лабораторного задания варианта 1 для гауссовского случайного процесса с корреляционной функцией вида . ПРИ выполнении пункта 6., в отличие от п.6 варианта 1, применить фильтр с импульсной характеристикой вида .
Вариант 3. ИЗМЕРЕНИЕ ДИСПЕРСИИ
1. Включите генератор Гауссовского случайного процесса с прямоугольной спектральной плотностью мощности. Установите математическое ожидание и дисперсию, при которых , где KБ – номер бригады в лабораторном журнале, а KГ – последняя цифра в номере группы.
2. Рассчитайте длину реализации KS, при которой относительная ошибка составляет . Округлив значение KS до ближайшего кратного K = 1024 (При длине моделирования случайных процессов длина реализации устанавливается кратным 1024), найдите соответствующее ему значение . Измерьте значение σ2 при найденном KS.
3. Проведите качественный анализ оценки сто бы убедится в ее состоятельности.
4. Экспериментально определите дисперсию оценки; убедитесь в ее соответствии теоретическому значению. При μ = 0, μ, установленное согласно пункту 1.
5. Увеличьте среднеквадратичное значение σ процесса x(t) вдвое;
Оцените экспериментально:
- абсолютную погрешность
- относительную погрешность
Сопоставьте с результатами п.4
6. Профильтруйте случайный процесс в фильтре нижних частот с прямоугольной АЧХ, полоса пропускания которого в 10 раз уже спектра исходного процесса. Установите энергетические параметры σ и μ, так, как и в п. 1. Значение шага дискретизации должно остаться прежним. Проведите эксперимент, определяющий качество оценки μ в этих условиях. Как можно восстановить прежнее качество оценки?
7. Предложите метод измерения σ2. Докажите работоспособность метода.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.