Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule przedstawiono zastosowanie warunkowej wartości średniej modułu sygnału do wyznaczania unormowanej funkcji korelacji wzajemnej Pxy (τ) skorelowanych sygnałów losowych o rozkładzie normalnym. Wykazano, że proponowana metoda charakteryzuje się mniejszą niepewnością standardową niż metoda bezpośrednia w zakresie 0,502≤ Pxy (τ)≤1. Podano przykład zastosowania omawianej metody do estymacji opóźnienia transportowego.
EN
The paper presents the use of the conditional expected value of the signal’s absolute value to determine the normalized cross-correlation Pxy (τ). It was shown that proposed method has a smaller standard uncertainty than the direct method in the range 0,502≤ Pxy (τ)≤1.
PL
W pracy omówiono ograniczenia estymacji średniej mocy sygnałów losowych, związane z kształtem charakterystyk układów próbkująco-pamiętających i rozkładem energii sygnału w pomiarowym paśmie częstotliwości. Przedstawiono analizę zagadnienia straty informacji przy przejściu szumu białego przez tor przetwarzania a/c z filtrem dolnoprzepustowym drugiego rzędu. Wskazano korzyści zastosowania wyników przeprowadzonej analizy w systemach cyfrowych do pomiaru średniej mocy szumów.
EN
In the paper a measurement error for the low-pass white noise mean power resulting from attenuation of high-frequency signal components at the stage of signal sampling is discussed. Changes of the power spectral density of a stochastic signal converted in the data acquisition path are described. Metrological analysis of the information loss during white noise transfer through the conversion path with a low-pass second-order filter, a sample-hold circuit and an analog-to-digital converter is presented. The mean power of the signal after previous filtration and the signal at the sample-hold amplifier output is calculated. The relationships concerning the estimation error, resulting from the ratio of the upper cut-off frequencies of the filter and sample-hold circuit are determined. Furthermore, the advantages resulting from possibility of applying the presented functions during design and data acquisition in digital systems for measurements of the noise mean power are pointed out.
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.
PL
W pracy zaproponowano wykorzystanie interwału korelacji do wyznaczania standardowej niepewności średniej arytmetycznej szeregu danych dodatnio skorelowanych. Dla wykładniczego modelu skorelowania danych porównano sposób oceny wpływu skorelowania za pomocą interwału korelacji i wartości funkcji autokorelacji.
EN
Correlation interval (CI) is frequently used in stochastic signals analysis. In this work the CI application to determination of standard uncertainty of arithmetic mean for correlated data is proposed. The results of theoretical analysis for Gaussian distributed data with exponential form of autocorrelation functions are given. 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 determination of CI (Eq. 1, Eq. 2) and its application to evaluation of the standard uncertainty of the arithmetic mean (Eq. 11). Section 3 describes the use of correlation interval to determination of the standard uncertainty of the arithmetic mean for data with exponential form of autocorrelation function. The results of experiments for random signals with Gaussian probability distribution 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 standard uncertainty of arithmetic mean for Gaussian positively correlated data.
PL
W artykule omówiono algorytmy modelowania wzajemnie opóźnionych stacjonarnych sygnałów stochastycznych o rozkładach normalnych i zadanych kształtach funkcji autokorelacji. Przedstawiono stanowisko laboratoryjne umożliwiające fizyczne generowanie takich przebiegów oraz analizę przetwarzanych sygnałów. Przedstawione modele sygnałów i stanowisko mogą znaleźć zastosowanie np. w badaniach statystycznych metod pomiaru opóźnienia oraz przyrządów pracujących w oparciu o te metody.
EN
Random signals are an important topic in DSP. They are often required to test the performance of algorithms that must work with stochastic signals or in the presence of noise. The paper presents algorithms for modeling of mutual delayed stationary random signals with given statistical parameters: Gaussian (normal) probability density, typically form of autocorrelation function (ACF) and specified signal-to-noise ratio (SNR). The paper is divided into five sections. The first is a short introduction to the subject of the paper. Section 2 presents the typical model of random signals (Eq. 1) obtained from two sensors in measurement of time delay (e.f. in two-phase flow evaluation). In section 3 the discrete model algorithms of signal with normal probability density function and specified ACF are presented (Eq. 2-4, Tab. 1, Fig. 1). The models can be applied to simulation of both: useful stochastic signal and distortion. Section 4 describes a laboratory stand for generation of voltage random signals based on models described above, and for acquisition and analysis of real signals obtained from sensors (Fig. 2,3). The laboratory stand consists of two generators, digital oscill-oscope and PC with DAQ NI-6143 simultaneous sampling card, GPIB card, and software. The control application is described in LabVIEW environment. Section 5 summarizes the results and presents final remarks. The authors conclude that the models of signals and laboratory stand may be applied to evaluation of statistical method and systems for time delay measurements of stochastic signals.
PL
W pracy omówiono częstotliwościowe ograniczenia cyfrowych pomiarów średniej mocy sygnałów losowych, związane z kształtem charakterystyk układów próbkująco-pamiętających i rozkładem energii sygnału w pomiarowym paśmie częstotliwości. Opisano zmiany charakterystyki gęstości widmowej mocy sygnału stochastycznego, przetwarzanego na poziomie systemowego bloku akwizycji sygnałów. Przedstawiono analizę metrologiczną zagadnienia straty informacji przy przejściu szumu białego przez tor pomiarowy z pasywnym filtrem dolnoprzepustowym trzeciego rzędu i układem próbkująco-pamiętającym, poprzedzającymi przetwornik analogowo-cyfrowy. Wyznaczono zależności, wiążące składową błędu pomiaru z relacją częstotliwości granicznych sekcji filtru i układu próbkująco-pamiętającego. Wskazano także korzyści, wynikające z możliwoci zastosowania wyników przeprowadzonej analizy podczas projektowania i wykorzystania bloku akwizycji sygnałów w systemach cyfrowych do pomiaru średniej mocy szumów.
EN
The changes of power spectral density of stochastic signal converted in data acquisition path are described in the paper. The metrological analysis of the information loss during white noise transfer through conversion path with lowpass thirdorder filter, samplehold circuit and analog-to-digital converter has been presented. The mean power of signal after previous filtration and the mean power of the signal on the output of sample-hold amplifier has been calculated. Relationships concerning the estimation error, resulting from the ratio of upper cut-off frequencies of filter and sample-hold circuit are established. Furthermore, advantages resulting from the possibility of presented functions application during designing and data acquisition in digital systems for the measurement of noise mean power have been pointed out.
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.