Zastosowanie warunkowego uśredniania do wyznaczania interwału korelacji sygnału stochastycznego

• Autorzy: Kowalczyk A. , Szlachta A. , Hanus R.

Warianty tytułu

EN

Application of conditional averaging to determination of correlation interval of stochastic signal

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono zastosowanie warunkowego uśredniania sygnału stochastycznego do wyznaczania interwału korelacji. Dla wybranych modeli sygnałów porównano wyniki badań teoretycznych i eksperymentalnych.

EN

The article presents the application of conditional averaging of stochastic signals to determination of correlation interval. For chosen models of signals the results of theoretical analysis are compared with results of experiments. The paper is divided into five sections. The first is a short introduction to the subject of the paper. Section 2 presents the definition and some examples of correlation intervals for typical form of autocorrelation functions (Fig. 1, Tab.1). Section 3 describes the use of conditional mean value to determination of correlation interval (Eq. 9) and statistical errors of estimation for this method (Eq. 10, Eq. 13). The results of experiments for random signals with Gaussian probability distribution and two typical form of autocorrelation function (Fig. 4) are given in Section 4. Section 5 summarizes the results and presents final remarks. The authors conclude that the method described in this paper may be applied to determination of correlation interval of stochastic signals, particularly for signals with non-oscillative form of autocorrelation function.

Słowa kluczowe

PL

sygnały przypadkowe; interwał korelacji; funkcja autokorelacji; warunkowe uśrednianie

EN

random signals; correlation interval; autocorrelation function; conditional averaging

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 57, nr 12
• Strony: 1555--1557
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., tab., wzory

Twórcy

autor

Kowalczyk A.

autor

Szlachta A.

autor

Hanus R.

• Politechnika Rzeszowska, Katedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych, W. Pola 2, 35-359 Rzeszów,

Bibliografia

• [1] Mirskij G. J.: Charakteristiki stochasticzeskoj wzaimosswiazi i ich izmierienija, Energoizdat, Moskwa 1982.
• [2] Shanmugau K. S., Breipohl A. M.: Random signals detection, estimation and data analysis. John Wiley&Sons, New York 1988.
• [3] Dorozhovets M.: Wpływ braku znajomości a priori funkcji autokorelacji obserwacji na ocenę standardowej niepewności ich wartości średniej. Pomiary Automatyka Kontrola, Vol. 55, nr 12/2009, s. 2-5.
• [4] Zięba A.: Effective number of observations and unbiased estimators of variance for autocorrelated data - an overview. Metrology and Measurement System, Vol. XVII (2010), no. 1, pp. 3-16.
• [5] Volkov I. I., Motov V. V., Tokarev A. P.: Method of designing hardware for estimating the correlation interval of a noncentered stationary stochastic process. Radiophysics and Quantum Electronics Vol. 19 (1976), no. 8, pp. 830-833.
• [6] Khraisat, Y. S.: Relationship between an interval of correlation of echo-signal envelope and turbulence intensity in radar reflecting volume of cloud or precipitation. Proc. 2002 International Conference on Mathematical Methods in Electromagnetic Theory, 2002, pp. 287-289.
• [7] Kowalczyk A., Szlachta A., Hanus R.: Zastosowanie warunkowego uśredniania danych skorelowanych do oceny standardowej niepewności średniej arytmetycznej. Podstawowe Problemy Metrologii, Prace Komisji Metrologii Oddziału PAN w Katowicach Seria: Konferencje Nr 15, str. 38-42.