Оптимальная обработка данных линейным фильтром с конечной памятью
Лабораторная работа посвящена изучению классического подхода к проектированию линейных дискретных фильтров, основанного на критерии минимальной среднеквадратической ошибки. Формулировка задачи впервые представлена в работе американских ученых Заде и Рагаццини (Zadeh, Ragazzini) в 1985г. Предложенная ими математическая модель позволяет построить линейный дискретный обработчик временного ряда, который не только погашает присутствующие в нем помехи, но и производит требуемое преобразование полезного сигнала, например, экстраполяцию, интерполяцию, дифференцирование.
Лабораторная работа предполагает два этапа: формальный расчет фильтра и экспериментальное исследование свойств спроектированного фильтра в пакете STATGRAPHICS Plus 5.1. Это позволит изучить методику синтеза оптимального линейного фильтра с конечной памятью (уч. п., разд. 10) и оценить его практическую точность на модельных данных.
Для выполнения лабораторной работы студент получает у преподавателя индивидуальное задание. Варианты индивидуальных заданий представлены в Таблице. Экспериментальные исследования проводятся на временных рядах, сгенерированных при выполнении лабораторной работы 1. Перед началом лабораторного занятия студент должен выполнить необходимые расчеты и проконтролировать их правильность.
ВАРИАНТ № ____
К экспериментальной части работы студент приступает только после контроля результатов расчета и консультации с ведущим преподавателем при возникновении вопросов.
При проведении экспериментальных исследований в качестве реализации полезного сигнала используется переменная trend, а случайной помехи – переменная rand.
Таблица вариантов индивидуальных заданий
№ п/п | Желаемый выходной сигнал s(t) | Порядок полинома | Границы интервала n1, n2 |
1 | x'(t) | 2 | 0, 3 |
2 | x(t+2.5) | 1 | 0, 4 |
3 | x(t+1.5) | 2 | 0, 4 |
4 | (1/2) (x(t+1) + x(t-1)) | 1 | 0, 4 |
5 | x(t-3) | 1 | 0, 4 |
6 | (1/2) (x(t+1) - x(t-1)) | 2 | -2, 2 |
7 | x(t) | 2 | -2, 2 |
8 | x(t+2) | 2 | -2, 2 |
9 | x'(t-1) | 2 | -2, 2 |
10 | x(t+3) | 2 | -1, 3 |
11 | 2x(t+1) | 2 | -1, 3 |
12 | x'(t+1) | 1 | 0, 4 |
13 | (1/2) (x(t+2) + x(t+3)) | 2 | -1, 3 |
14 | x(t) + 2 x'(t) | 1 | -2, 2 |
15 | x'(t+1) | 2 | -1, 3 |
16 | x(t-1) | 2 | -3, 1 |
17 | x(t) | 2 | -1, 3 |
18 | x'(t-1) | 2 | -1, 3 |
19 | x'(t) | 2 | 0, 4 |
20 | x(t) - 2 x'(t) | 1 | 0, 4 |
- 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