1.4 Моделирование грубых сбоев измерений
а) Модель временного ряда грубых сбоев измерений характеризуется тем, что ненулевые значения появляются в отдельных временных сечениях. Этот временной ряд управляется двумя параметрами: частотой сбоев (ненулевых значений) и интенсивностью сбоев (случайной амплитудой сбойных значений).
Возможны различные способы генерирования сигнала грубых сбоев . Рассмотрим следующую модель, которая использует реализацию независимых, нормально распределенных и центрированных случайных величин с заданным стандартным отклонением 1 (переменная noise2). Для определения моментов сбоев используется логическая формула:
где - параметр, управляющий частотой сбоев. При =1.645 значение yk =1 будет наблюдаться примерно в 5% точек от длины реализации N (pсб=0.05). Эти точки будем считать сбойными. Для вычисления по заданному значению параметра pсб следует выбрать опцию Plot - Probability Distribution и в открывшемся окне Input Dialog выбрать нормальное распределение вероятностей (Normal). Далее по кнопке Tabular Options (желтая) выбрать опцию Inverse CDF (обратная функция распределения вероятностей), при этом следует отказаться от других активных опций. В контекстном меню, которое активизируется по правой кнопке мыши, выбирается Pane Options и задается числовое значение вероятности (1-pсб) в соответствии с индивидуальным заданием. Полученное значение обратной функции распределения вероятностей и является искомым значением (следует проверить в окне Analysis Options, что параметрами нормального закона являются m=0 и =1).
Для моделирования собственно сбойного значения воспользуемся другой реализацией независимых, нормально распределенных и центрированных случайных величин с заданным стандартным отклонением 1 (переменная noise3). Моделируемый временной ряд грубых сбоев рассчитывается теперь по следующей формуле: k = *range** yk .
б) Выполните все расчеты, описанные в предыдущем пункте, и запишите результат вычислений временного ряда грубых сбоев в электронной таблице под именем out. Зафиксируйте в лабораторном журнале вычисленное значение параметра : _=_________
в) Постройте графики временных рядов out и trend+out и убедитесь визуально в правильности построенной модели грубых сбоев. Укажите в лабораторном журнале число сбоев и опишите их особенности (одиночные, сдвоенные, только положительные или разнополярные, резко выделяются на графике тренда или несущественны).
г) Сохраните графики в StatGallery.
д) Сохраните электронную таблицу в файле.
- Введение
- 1.Главное и текущие окна анализа данных
- 2.Электронная таблица
- Пример 4
- Пример 6
- 3.Графическое представление данных
- 4.Пользовательский интерфейс текущего окна анализа
- Общее знакомство с пакетом Statgraphics. Генерация временных рядов
- 1.1 Генерация тренда временного ряда
- Г) Рассчитайте размах тренда range и масштабный коэффициент (переменные range и scale соответственно).
- Е) Сохраните график в отчетном документе (StatGallery).
- 1.2 Генерация реализаций абсолютно случайного временного ряда
- 1.3 Генерация временных рядов pk , sk , k
- 1.4 Моделирование грубых сбоев измерений
- 1.5 Генерация обобщенной реализации временного ряда
- Статистический анализ стационарных временных рядов
- 2.1 Подготовка данных для статистических исследований
- А) Напишите расчетные выражения для переменных x1 – x5 с учетом синтаксиса языка пакета statgraphics Plus 5.1 и числовых значений параметров алгебраических выражений своего индивидуального задания.
- 2.2 Анализ одномерного закона распределения вероятностей
- 2.3 Сравнение экспериментального и теоретического
- 2.4 Изучение описательных статистик стационарного
- Для временных рядов x1 – x5
- 2.5 Исследование автокорреляционной функции стационарного временного ряда
- Анализ независимости значений временного ряда по одной реализации
- 3.1 Подготовка данных для статистических исследований
- Результат визуального анализа временных рядов
- 3.2 Анализ независимости временного ряда по критерию
- Результаты анализа независимости временных рядов
- 3.3 Анализ независимости временного ряда по критерию
- Результаты анализа независимости временных рядов
- 3.4 Анализ независимости временного ряда
- Результаты анализа независимости временных рядов
- 3.5 Анализ интервала корреляции для принятия решения
- Результаты анализа независимости временных рядов
- 3.6 Заключение о точности и области практического применения исследованных методов
- Сглаживание временных рядов линейными и нелинейными фильтрами
- 4.1 Исследование возможностей медианного фильтра
- 4.2 Анализ чувствительности линейного фильтра к выбросам входных данных
- 4.3 Изучение импульсной реакции линейных сглаживающих фильтров
- 4.4 Исследование динамической ошибки
- 4.5 Исследование коэффициента подавления помехи линейными сглаживающими фильтрами
- Оптимальная обработка данных линейным фильтром с конечной памятью
- 5.1 Расчет оптимального линейного фильтра с конечной памятью
- 5.2 Исследование свойств оптимального фильтра
- Спектральный анализ временных рядов конечной длины
- Исследование периодограммы импульсного сигнала
- 6.2 Спектральный анализ гармонической функции
- Расчет амплитудно-частотных характеристик
- Исследование периодограммы реализации белого шума
- Спектральный анализ низкочастотного временного ряда, измеренного на фоне помех