Wspomagana komputerowo analiza obciążenia estymatora wartości średniokwadratowej sygnału sinusoidalnego

• Autorzy: Sienkowski S.

Warianty tytułu

EN

Computer analysis of bias of the mean square value estimator for sinusoidal signal

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W referacie przedstawiono przykłady wspomaganych komputerowo obliczeń obciążenia estymatorów wartości średniokwadratowej otrzymanych metodą bezpośrednią i na podstawie widma amplitudowego.

EN

This paper presents computer calculations of bias of the mean square value estimators calculated by the direct method and on the basis of the amplitude spectrum.

Słowa kluczowe

PL

wartość średniokwadratowa; obciążenie estymatora wartości średniokwadratowej

EN

mean square value; bias of the mean square value estimator

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2007
• Tom: R. 53, nr 9 bis
• Strony: 97--100
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab., wykr., wzory

Twórcy

autor

Sienkowski S.

• Uniwersytet Zielonogórski, Instytut Metrologii Elektrycznej

Bibliografia

• [1] Domańska A.: Oddziaływanie na wiarygodność w systemach pomiarowych przez zastosowanie konwersji A-C z sygnałem ditherowym. Wyd. Pol. Poznańskiej, Poznań 1995.
• [2] Kawecka E. : Zastosowanie modelu wirtualnego korelatora do oceny niepewności cyfrowych estymatorów funkcji korelacyjnych. Pomiary Automatyka Kontrola nr 6 bis, 2006.
• [3] Lal-Jadziak J.: Kształtowanie dokładności w pomiarach korelacyjnych. Seria Monografie, nr 101, Wyd. Politechniki Zielonogórskiej, Zielona Góra 2001.
• [4] Lal-Jadziak J., Kawecka E.: Ocena dokładności estymacji funkcji korelacyjnych z użyciem modelu wirtualnego korelatora, PAK, nr 6, 2006.
• [5] Lal-Jadziak J.: Wpływ kwantowania na dokładność estymacji wartości średniokwadratowej. Pomiary Automatyka Kontrola nr 7, 8, 2002.
• [6] Kollar I.: Bias of mean value and mean square value measurements based on quantized data. IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 43, no. 5, pp. 733-739, 1994.
• [7] Pacut A.: Prawdopodobieństwo. Teoria. Modelowanie probabilistyczne w technice. WNT, Warszawa 1985.
• [8] Sienkowski S.: Modelling characteristic functions of determined and random signals in LabWINDOWS. 1st International Conference For Young Researchers, Zielona Góra 2006.
• [9] Widrow B., Kollar I.: Quantization Noise - A Book on Uniform and Floating-Point Quantization. Budapest 2006. http://www.mit.bme.hu/books/quantization/.
• [10] Widrow B., Kollar I., Liu M.-C.: Statistical theory of quantization. IEEE Trans. Instrum. Meas., vol. 45, no. 2, 1996, pp. 353-361.