Чтобы выделить определенные характеристики спектральных оценок, нередко прибегают к сглаживанию значений на концах случайного временного ряда. Временное сглаживание представляет собой умножение ряда на «окно данных».
В соотношении (2.3) введена функция , называемая окном просмотра данных (множителем сходимости, коэффициентом сглаживания).
Функцию
(3.1)
называют частотным окном. Из соотношения (3.1) вытекает, что
Характерное поведение функции состоит в том, что она становится все более сконцентрированной в окрестности нуля при .
Примеры окон просмотра данных:
1. 1 – окно Дирихле;
2. 1- – окно Фейера;
3. ;
4. – окно Хэннинга;
5. – окно Хэмминга;
6. – окно Хэмминга;
7. , где – окно Хэмминга;
8. 1- – окно Рисса.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В данной работе исследована оценка спектральной плотности вида
где , а периодограмма задана следующим соотношением
Построены графики этой оценки для различных окон данных на основании данных, представляющих собой последовательность наблюдений - температуры воздуха в городе Бресте с октября 2008 по февраль 2009 года.
Графики построены также для центрированного случайного процесса.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. – М.: Мир, 1976. – 755 с.
2. Бриллинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория. - М.: Мир, 1980. - 536 с.
3. Журбенко И.Г. Спектральный анализ временных рядов. - М.: Изд-во МГУ, 1982. - 168 с.
4. Труш Н.Н. Асимптотические методы статистического анализа временных рядов. – Мн.: БГУ, 1999. - 218 с.
5. Труш Н.Н., Мирская Е.И. Случайные процессы. Преобразования Фурье наблюдений. – Мн.: БГУ, 2000.
ПРИЛОЖЕНИЕ
Для исследования оценки (3.1) был исследован ряд, состоящий из 176 наблюдений ежедневной температуры воздуха в городе Бресте с октября 2008 по февраль 2009 года.
Рис. 1 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна Дирихле
Рис. 2 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна Дирихле для центрированного случайного процесса
Рис. 3 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна Фейера
Рис. 4 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна Фейера для центрированного случайного процесса
Рис. 5 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна вида 3
Рис. 6 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна вида 3 для центрированного случайного процесса
Рис. 7 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна Хэннинга
Рис. 8 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна Хэннинга для центрированного случайного процесса
Рис. 9 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна Хэмминга вида 5
Рис. 10 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна Хэмминга вида 5 для центрированного случайного процесса
Рис. 11 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна Хэмминга вида 6
Рис. 12 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна Хэмминга вида 6 для центрированного случайного процесса
Рис. 13 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна Хэмминга вида 7
Рис. 14 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна Хэмминга вида 7 для центрированного случайного процесса
Рис. 15 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна Рисса
Рис. 16 - График оценки спектральной плотности (2.1) для окна Рисса для центрированного случайного процесса
... =, , при условии, что . Из определения видно, что спектральная плотность непрерывная, периодическая функция с периодом, равным по каждому из аргументов. 2. ОЦЕНИВАНИЕ СМЕЩЕНИЯ СТАТИСТИКИ ВЗАИМНОЙ СПЕКТРАЛЬНОЙ ПЛОТНОСТИ Рассмотрим действительный стационарный в широком смысле случайный процесс,, с математическим ожиданием , , взаимной ковариационной функцией , и взаимной спектральной ...
... связано с приложением теории в технике связи - рассмотрением проблемы разработки конкретных методов и средств кодирования сообщений, то совокупность излагаемых вопросов называют теорией информации и кодирования или прикладной теорией информации. Другая точка зрения состоит в том, что глобальной проблемой теории информации следует считать разработку принципов оптимизации системы связи в целом. В ...
... Таким образом, имеется следующая задача : На основе существующих алгоритмов проанализировать возможность их применения как к последовательной обработке сигналов в реальном времени, так и к блочной обработке и оценить качество получаемых результатов . Критериями «качества» оценки спектральной плотности мощности в общем случае являются смещение этой оценки и ее дисперсия. Однако аналитическое ...
... учесть введением в блок-схему дополнительного .источника шума [11]. Расстояние между отсчетами должно удовлетворять теореме Найквиста для двумерных колебаний [1]. Устройства для дискретизации и квантования изображений основаны на технике микроденситометрии. В подобных системах на пленку проектируется луч света с интенсивностью I1. Интенсивность I2 света, прошедшего сквозь пленку (или отраженного ...
0 комментариев