Контрольная Инерционные и безинерционные нелинейные элементы. Работа №20. Учебная работа № 187264

Учебная работа № 187264. Контрольная Инерционные и безинерционные нелинейные элементы. Работа №20

Выдержка из похожей работы

…….

Преобразование случайных сигналов в безынерционных нелинейных и инерционных линейных цепях

…..
длину участка реализации N0,
для которой вероятность Р, с которой статическое распределение выборки из N
значений
может считаться соответствующий теоретическому распределению, будет достаточно
близка к единице, а величины mXN0
и XN0
достаточно близки к заданным mX0
и X0.
В дальнейшей работе использовать этот объем выработки.
3.
Определить
корреляционную функцию Rx()
и энергетический спектр Wx()
исходного сигнала X(n),
построить их графики указав масштаб по осям времени и частот соответственно.
Определить тип случайного процесса X(n)
– широкополосный или узкополосный.
4.
Аппроксимировать
закон распределения случайного процесса X(n).
По найденной функции Р(х) и указанной в задании нелинейной характеристике Y
= f(x)
определить теоретически функцию P(y)
– закон распределения отклика безынерционного нелинейного элемента на
воздействие случайного элементы X(n).
Построить график функции P(y)
5.
Провести
преобразование случайного процесса X(n)
в безынерционной нелинейной цепи с указанной в индивидуальном задании
нелинейной характеристикой Y
= f(x).
Для выборки N0
значений случайного процесса Y(n)
получить m1YN0
и 1YN0,
гистограмму, графики корреляционной функции Ry()
и энергетического спектра случайного сигнала Wy().
Сопоставить гистограмму с графиком функции P(y).
Указать, какие характеристики случайного процесса изменились в результате его
передачи через безынерционную нелинейную цепь.
6.
Провести
фильтрацию случайного процесса Y(n)
цифровой моделью инерционной линейной цепи в индивидуальном задании
характеристиками получили новый сигнал Z(n).
Для выборки N0
значений случайного процесса Z(n)
получить m1ZN0
и 1ZN0,
гистограмму, графики корреляционной функции Rz()
и энергетического спектра Wz().
Определить с помощью критерия x2
произошла ли нормализация случайного процесса Y(n)
в результате его фильтрации в линейной цепи. Указать, какие характеристики
случайного процесса изменились в результате его передачи через линейную цепь.
Параметры исходного
сигнала X(n)
Вариант
27
mXN0
= -1,25 XN0
= 0,75 Т = 0.0004 с
 
Вариант нелинейности 3.4
Нелинейности
Y
=
Параметры
линейной цепи
Тип
ПФ f0 = 500 Гц Q
= 3
1.
Случайными
называются сигналы (процессы), значение которых не могут быть предсказаны с
полной достоверностью. Наибольшее распространение при описании случайных
сигналов имеют математическое ожидание m1X0
= -1,25 (начальный момент 1-го порядка) и среднеквадратичное отклонение X0
= 0,75 (, где Dx
– дисперсия [центральный момент 2-го порядка]). Если реализация случайного
процесса X(t)
задана в виде выборочной последовательности значений Xi,
где i = 1,2,3, … N,
то   математическое ожидание рассматривать как
постоянную составляющую в спектре случайного сигнала, а дисперсию как среднюю
мощность флуктуационной (переменной) составляющей.
2.
Одной
из важнейших характеристик случайного процесса является плотность вероятности P(х)
– функция, которая показывает, насколько часто повторяется (по времени) то или
иное значение Х.
Для
равномерного закона распределения
                                            
 P
 
     
 Xmin = -2,525              
 0  Xmax
= 0,042 X
…