Главная > Спектральный анализ и его приложения. Выпуск 2
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

7.2.3. Эмпирическое сглаживание выборочных спектральных оценок

Проведенное в разд. 7.2.1 обсуждение использования критериев оптимальности при сглаживании и, в особенности, недостатки такого подхода указывают на то, что необходим некоторый эмпирический способ сглаживания. В частности, чтобы избежать недостатков 2, 3 и 4, нужен такой гибкий подход, который допускал бы различные способы проведения сглаживания, подсказанные самим анализом данных. Иными словами, нужен метод, дающий возможность узнать достаточно много о спектре по имеющимся данным, с тем чтобы выбрать подходящее сглаживание для любого интересующего нас диапазона частот.

Пользуясь терминологией предыдущего раздела, это требование можно сформулировать так: нужно, чтобы решение о том, когда достигается разумный компромисс между малой степенью искажения и высокой устойчивостью, можно было получить из самих данных. Если принять, что желательна экономия в вычислениях ковариаций и что оценка типа (6.3.28) является подходящей, то сглаживание спектральной оценки полностью определится видом. т. е. математической формой, окна и его шириной полосы частот. или, что эквивалентно, его точкой отсечения.

Поскольку влияние формы окна на выборочные спектральные оценки имеет второстепенное значение, как видно из рис. 7.11, эмпирический подход к сглаживанию должен основываться на изменении полосы частот. Ниже мы изложим один эмпирический подход, который удовлетворяет этим требованиям и укладывается в изложенную выше схему. Во-первых, нужно выбрать некоторое спектральное окно приемлемой формы. Во-вторых, следует сосчи тать несколько сглаженных выборочных спектральных оценок, взяв сначала широкую полосу частот окна, а затем постепенно сужая ее. Этот эмпирический метод спектрального анализа был предложен в [6], а в дальнейшем проиллюстрирован на практических задачах в [7, 8]. Ниже эта процедура использования постепенно стягивающихся полос частот будет называться стягиванием окна (window closing). Полнее мы ее обсудим в разд. 7.2.4. Несколько менее

важный вопрос о конструировании спектрального окна приемлемой формы, названный Тьюки формированием окна (window carpentry), обсуждается в разд. 7.2.5.

1
Оглавление
email@scask.ru