Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  complex random variable
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The article investigates the possibility of measuring the strength of a linear corre lation relationship between nominal data and numerical data. Correlation coeffi cients for variables coded with real numbers as well as for variables coded with complex numbers were studied. For variables coded with real numbers, unam biguous measures of real linear correlation were obtained. In the case of complex coding, it has been observed that the obtained complex correlation coefficients change with the permutation of the phases in the complex numbers used to code classes of elements with equal cardinalities. It was found that a necessary condi tion for linear correlation is the possibility of linear ordering of a set with data. Since linear order is not possible in the set of complex numbers, complex correla tion coefficients cannot be used as a measure of linear correlation. In the event of such a situation, a substitute action was suggested that would prevent equal cardi nality of classes of identical elements contained in the set with nominal data. This action would consist in the correction of data, analogous to the correction during preprocessing or cleaning of data containing missing or outlier values.
PL
Modelowanie systemów radiokomunikacyjnych wymaga opisu kanału z zakłóceniami w sposób, który odzwierciedla rzeczywistość. Ze względu na stochastyczny charakter zakłóceń, do takiego modelowania można wykorzystać narzędzia statystyczne, a interferencje modelować za pomocą zmiennych losowych z dobranymi parametrami w taki sposób, aby ich statystyki opisowe były tożsame ze statystykami rzeczywistych sygnałów. W przypadku systemów z transmisją OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) świetnie sprawdza się zmienna gaussowska.
EN
Modeling of radiocommunication systems requires the description of the noisy channel in a way that reflects reality. Due to the stochastic nature of the distortions, such modeling can use statistical tools and the interferences can be modeled using random variables with selected parameters in such a way that their descriptive statistics are identical to the statistics of real signals. In the case of systems with OFDM transmission (Orthogonal Frequency Division Multiplexing), the Gaussian variable works well.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.