Скрытая периодичность

ВЫЯВЛЕНИЕ СКРЫТЫХ ПЕРИОДИЧНОСТЕЙ [c.229]

Исследование нестационарных моментов преследовало цель установить характер пульсаций момента, т. е. определить, являются ли эти пульсации чисто случайными или суммой случайных и периодических пульсаций, и выявить скрытые периодичности, т. е. определить амплитуды и частоты этих периодических пульсаций. Перед началом испытаний были теоретически и экспериментально определены частоты собственных колебаний измерительных устройств с учетом присоединенных моментов инерции воды. Были также определены экспериментально логарифмические декременты затухания, чтобы можно было вычислить частотные передаточные функции измерительных устройств. [c.256]

Пульсации момента на лопасти рабочего колеса носили более неупорядоченный характер, чем пульсации момента на направляющей лопатке. Поэтому выявлению скрытых периодичностей предшествовала статистическая обработка осциллограмм, имеющая целью нахождение закона распределения амплитуд пульсаций. [c.257]

При практической реализации изложенной схемы необходимо решать несколько технологических задач, среди которых главными являются оценивание параметров статистической модели ряда, оценка доверительных характеристик, выявление скрытых периодичностей и цифровая фильтрация. [c.196]

В рассмотренном случае длительность записи (например, один год) соответствует наиболее значимому периоду. При гармониче ском анализе наблюденных рядов, как правило, предполагается, что основной период известен. Методика обработкг] в случае отсутствия таких сведений рассмотрена в разделе 3.5.3. С другой стороны, при анализе сейсмических записей часто оказывается, что наибольшими амплитудами обладают периоды, которые значительно меньше длительности записи ( скрытые периодичности ). [c.190]

При анализе гармонического состава регулярного сезонного хода, как правило, предполагается, что частоты гармонических базисных функций известны априори. При решении задачи отыскания скрытых периодичностей (например, межгодовой изменчивости) необходимо провести сканирование по частотам в некотором диапазоне [215, 266]. Прослеживая отклик амплитуды данной гармоники на изменение частоты, можио установить положение главных максимумов спектра. Процедура сканирования по частотам отличается от задачи разложения в ряд Фурье тем, что период искомого компонента ие навязывается заранее,, а определяется в процессе сканирования, причем жестких ограничений на предельные частотные границы оцениваемых, гармоник не накладывается. Критерием, определяющим предельно большие-периоды оцениваемых гармоник, является их статистическая достоверность (дисперсия оценок амплитуд). Методом сканирования-удается не только установить положение главных максимумов, но и изучить тонкую структуру спектра вблизи иих [215], в первую очередь вблизи годового максимума. [c.198]

Двухмерные аномалии. Если среднее значение случайной функции Дх) отлично от нуля или имеются скрытые периодичности, то энергетический спектр аномалии может иметь отдельные пики типа единичной импульсной функции. Рассмотрим вначале эти случаи. [c.100]

Полученные выражения, приведенные в табл. 4, имеют важное значение для понимания физической природы автокорреляционных функций и энергетических спектров гравитационных и магнитных аномалий. Они позволяют обнаруживать наличие постоянного фона и скрытой периодичности в изменении аномалии - то, что функция Bix) при увеличении х стремится к некоторому постоянному уровню, а не к нулю, говорит о наличии в значениях аномалии постоянного фона, а периодическое изменение Bix) - о наличии скрытой периодичности с тем же периодом. На эти же причины может указать и наличие в кривой энергетического спектра отдельных пиков типа единичной импульсной функции. [c.101]

При применении автокорреляционных функций и энергетических спектров случайных гравитационных и магнитных аномалий необходимо устранить эти причины - центрировать аномалию и устранить скрытую периодичность. [c.101]

Для случайных аномалий, не отвечающих условию (6.5), необходимо поступить следующим образом. Если автокорреляционная функция при увеличении х стремится к некоторому постоянному уровню, а не к нулю, то ее нулевой уровень можно определить как значение (х), к которому стремится автокорреляционная функция в бесконечности. Если же наблюдаются периодические изменения кривой В(х), то это говорит о наличии в кривой f x) скрытой периодичности того же порядка. Это видно из формулы [c.264]

На основании этого равенства, если автокорреляционная функция при увеличении х стремится к некоторому постоянному уровню, а не к нулю, то ее нулевой уровень можно определить как значение Bix), к которому стремится автокорреляционная функция в бесконечности. Если же наблюдаются периодические изменения кривой Bix), то это говорит о наличии в кривой fix) скрытой периодичности. [c.321]

На следующем этапе из исходного ряда вычиталась мелсго-довая изменчивость, а остаток x t). подвергался анализу с целью получения амплитуд и фаз гармоник сезонного хода. Для анализа использовались несколько отличающихся друг от друга процедур. При первом подходе Л,- и ср,- рассчитывались методом наименьших квадратов, причем исходный набор возможных частот был расширен, а значимость тех или иных гармоник определялась по дисперсии. остатка. При другом подходе параметры гармоник находились из условия максимального правдоподобия, когда несезонный остаток распределен по нормальному закону, а значимость гармоник определялась по дисперсиям их амплитуд и фаз. В ряде случаев ряды х (t) исследовались путем построения спектральных оценок, полосовой фильтрации, а такл<е использовался метод фокусирующего множителя, выделяющий скрытые периодичности. После определения числа значимых гармоник, расчета их амплитуд и фаз строилась аналитическая эмпирическая модель сезонной изменчивости. После вычитания этой модели из ряда x t) выеделяется случайная часть Sh t). [c.196]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология