??????? ????????
??????? ????????
??????? ????????
  КОРЗИНА - пусто
Поиск



Последние добавления

М.Е. Левин Игры XXII Олимпиады в филателии: Каталог-справоч ник. 1986

Ю.М. Климов Искусство на почтовых марках: Каталог-справоч ник. 1984

М. Левин Филателия о спартакиадах народов СССР. 1971

Астрономия в филателии: Каталог-справоч ник. 1979

Корнюхин А.Е. Под парусами филателии. 1975

Русско-немецкий разговорник, 1959

Англо-русский словарь по программировани ю и информатике (с толкованиями).1989

Городилин В. М. Регулировщик радиоаппаратуры . 1983

Иванов В. И. Полупроводников ые оптоэлектронные приборы: Справочник, 1984

Приемники телевизионные «РЕКОРД ВЦ-381». 1996

Лента новостей

Мишустин зарядил медиапространство серией резонансных заявлений

Дерипаска высказался против расширения Москвы

США теснят Россию на нефтяном рынке Европы

НАТО в Черном море провоцирует Россию на агрессию

Москва сосредоточила на западных границах РФ и Белоруссии самое большое в мире количество средств РЭБ

Более 11 тысяч дополнительных бюджетных мест распределят по ВУЗам страны

Путин еще раз подчеркнул, что Курильские острова по праву принадлежат России

Украинские власти проводят ревизию договоров между Незалежной и Россией

К октябрю число жертв коронавируса в США может превысить 200 тыс.

Лукашенко заявил о возможности покупать газ не только в России

<<<Все новости>>>

Популярные книги

Кодекс законов о браке, семье и опеке

Технологическая оснастка для станков с ЧПУ и промышленных роботов

Атака в шахматной партии и практика шахматного спорта

Отчетный доклад центрального комитета КПСС XXIV съезду

Огарков Н. Л. Искусство приготовления русских водок в домашних условиях


Дженкинс Г., Ваттс Д. Спектральный анализ и его приложения. Выпуск 2

 Книга: Дженкинс Г., Ваттс Д. Спектральный анализ и его приложения. Выпуск 2
 Просмотреть в оригинальном размере
 
Цена: 1015.00 руб.

Количество:   

  Обсудить на форуме
  Добавить отзыв к данному товару
  Рекомендовать товар другу


Дженкинс Г., Ваттс Д. Спектральный анализ и его приложения. Выпуск 2. Издательство «Мир», 1972. 290 с.



Спектральный анализ — новая и весьма важная отрасль прикладной математики, посвященная выделению из наблюдаемых явлений или процессов периодических компонент, т. е. правильно меняющихся со временем составляющих. Подобные задачи очень часто встречаются в инженерном деле, различных разделах физики, механики, геофизики, электротехники и радиотехники, а также в экономике и статистике.
Цель книги — дать читателю руководство, позволяющее овладеть приемами и методами спектрального анализа для применения их в практической работе. Большая ценность книги — наличие в ней вычислительных схем для обработки спектров на ЭВМ, запрограммированных на ФОРТРАНе.
Вып. 1 издан в 1971 г. Вып. 2 включает спектральную теорию стационарных процессов, спектральные оценки, полученные с помощью сглаживания периодограмм, спектральный анализ двух временных рядов, методы статистической оценки характеристик линейного фильтра, обобщение изложенных методов на случай многомерных случайных процессов.
Книга будет с большим интересом встречена инженерно-техническими работниками, физиками, геофизиками, математиками-прикладниками, экономистами, статистиками — как специалистами, так и студентами старших курсов, для которых она послужит ценным учебным пособием. Во второй выпуск вошли гл. 7—11. В гл. 7 разбираются примеры оценивания спектров искусственных и практических временных рядов. В гл. 8 методы и понятия, введенные при анализе одномерных рядов, обобщаются на случай пары временных рядов. рл g—ю посвящены задачам оценивания взаимного спектра двух рядов и частотной характеристики линейной системы. Наконец, в гл. И излагается спектральный анализ многомерных временных рядов и методика оценивания матрицы частотных характеристик
многомерной линейной системы. В этой главе теория, изложенная в гл. 6, применяется для получения практических способов оценивания спектров по наблюдаемым временным рядам. Для того чтобы читатель приобрел опыт в вычислениях, которые нужно при этом проводить, в разд. 7.1 проиллюстрировано влияние изменения полосы частот окна и его формы на спектральные оценки искусственных временных рядов. В разд. 7.2 вводится один практический метод оценивания спектров, названный стягиванием окна. Для этого метода нужно сначала использовать окно с широкой полосой частот, а затем постепенно уменьшать полосу до тех пор, пока не выявятся все важные детали спектра. Однако такая процедура бывает иногда очень неустойчивой из-за сильной изменчивости выборочных оценок спектра, обусловленных малой длиной временного ряда.
В разд. 7.3 обсуждаются практические вопросы, возникающие при оценивании спектров, а также приводится стандартный метод оценивания, который можно применять на практике. Подчеркивается важность предварительной фильтрации данных для устранения низкочастотных трендов. В разд. 7.4 даются примеры спектрального анализа в трех прикладных областях: построении моделей, планировании экспериментов и изучении частотных характеристик. В этом разделе вычисляются выборочные оценки спектров для искусственных временных рядов. Это сделано для того, чтобы читатель приобрел опыт в интерпретации выборочных спектральных оценок. В разд. 7.1.1 даются формулы, непосредственно пригодные для вычисления на цифровых машинах выборочных сглаженных спектральных оценок, а также приводятся результаты вычислений выборочных характеристик. Затем в разд. 7.1.2 проиллюстрировано влияние изменения точки отсечения корреляционной функции на спектр. Для этого функция VXx(f) сравнивается с ГХх(!) и Cxx(f) с Тхх (/) в случае, когда процесс является авторегрессией первого или второго порядка. В предыдущих главах статистическая теория спектрального оценивания была развита в предположении, что данные x(t) непрерывны. Однако во многих случаях данные являются дискретными по существу, как, например, данные о партиях продукта на рис. 5.2, и, следовательно, необходимы дискретные формулы. Кроме того, все более широкое распространение в настоящее время получают цифровые вычислительные машины благодаря своей точности, универсальности и относительной доступности. Поэтому можно предположить, что в большинстве случаев спектральный анализ будет теперь проводиться с помощью цифровых вычислительных машин. Следовательно, непрерывный, или аналоговый, сигнал нужно отсчитывать в дискретные моменты времени, как это описывалось в гл. 2, и отсчитанные значения переводить в числа, содержащие конечное число цифр. Процесс перевода из аналоговой в цифровую форму называется квантованием. Детальный разбор влияния этого процесса на корреляционный анализ можно найти в [1]. Мы будем предполагать, что квантование производится с достаточно малым шагом, так что при переводе из аналоговой в цифровую форму не вносится никаких ошибок. Практически это означает, что данные нужно отсчитывать с точностью, равной одной десятой (или одной сотой) от полного диапазона изменения сигнала.





Последнее обновление: Вторник, 18 Сентября 2018 года.



Ваш путь по магазину:
Главная страница магазина Математика Дженкинс Г., Ваттс Д. Спектральный анализ и его приложения. Выпуск 2


Вы смотрите книгу: Дженкинс Г., Ваттс Д. Спектральный анализ и его приложения. Выпуск 2 .

Rambler's Top100 Яндекс.Метрика