Частотный л спектральным анализы

Одним из важных видов анализа временных рядов является спектральный анализ, имеющий дело с разделением временных рядов на различные частотные составляющие. [c.9]

Гл. 9 посвящена оцениванию взаимного спектра и понятию выравнивания двух временных рядов Анализ взаимных спектров применяется в гл. 10 для оценивания частотной характеристики линейной системы Наконец, в гл. 11 мы рассматриваем спектральный анализ векторного временного ряда и оценивание матрицы частотных характеристик линейной системы [c.11]

Хотя спектральный анализ и играет большую роль в построении моделей временных рядов, однако наиболее подходящим он является в задачах изучения частотных характеристик [c.29]

В разд. 7.3 обсуждаются практические вопросы, возникающие при оценивании спектров, а также приводится стандартный метод оценивания, который можно применять на практике. Подчеркивается важность предварительной фильтрации данных для устранения низкочастотных трендов. В разд. 7.4 даются примеры спектрального анализа в трех прикладных областях построении моделей, планировании экспериментов и изучении частотных характеристик. [c.7]

Оценивание частотных характеристик. Характеристики системы мон<но оценивать также в частотной области с помощью спектрального анализа Основное преимущество такого подхода состоит в том, что он устраняет трудности, обусловленные второй из перечисленных выше причин В разд 10 3 будет показано, что с помощью взаимного спектрального анализа можно оценить частотную характеристику [c.188]

Пример применения методов спектрального анализа взаимных спектров для оценивания частотной характеристики теплообменника приведен в [2] Ряд интересных применений такого рода описан также в сборнике статей [3] [c.212]

В разд 11 4 изложены основные идеи многомерного спектрального анализа и оценивания многомерных частотных характеристик Для изложения этих идей потребовалось заново рассмотреть в разд И 3 важнейшие понятия многомерной регрессии и многомерного статистического анализа Наконец, в разд 11 5 обсуждаются наиболее важные практические аспекты оценивания многомерных частотных характеристик и приводится пример анализа данных турбогенератора, имеющего два входа и два выхода [c.222]

В гл 9—10 мы видели, что анализ взаимных спектров и оценивание частотных характеристик представляют собой распространение обычного корреляционного и регрессионного анализов на частотную область Точно так же многомерный спектральный анализ и оценивание многомерных частотных характеристик представляют собой распространение идей анализа множественных корреляций и многомерного статистического анализа на частотную область в этом разделе мы дадим обзор основных понятий множественной корреляции и множественного регрессионного анализа Предполагается, что читателю полностью известен метод наименьших квадратов, изложенный в Приложении П4 1 [c.241]

Результаты спектрального анализа данных о работе турбогенератора удобно представить в виде частотных характеристик, полученных из графиков функций усиления и фазы. [c.277]

Исследования проводились методом вычислительного эксперимента, в котором изучалась динамика изменения переменного проходного сечения модулятора в форме его разложения в ряд Фурье с использованием приемов спектрального анализа. Показано, что геометрические параметры модулятора позволяют управлять качеством и количеством энергии, переносимой колебательным процессом в ГА-технике через ширину частотно-амплитудного спектра (параметр концентрированности излучения [c.10]

Хорошо установлено, что короткий 5-образный импульс можно рассматривать как многочастотный источник, который позволяет одновременно возбуждать все резонансные частоты [1.7—1.10]. В соответствии с принципом суперпозиции, который справедлив в линейных системах, отклик на 5-образный импульс, известный как импульсный отклик, является линейной суперпозицией откликов всех частотных компонент. Передаточная функция может быть получена из импульсного отклика непосредственно с помощью спектрального анализа, т. е. преобразования Фурье. [c.24]

Спектральный анализ позволяет выделить из спектра сигнала те частотные составляющие, на которые интересующий параметр ОК влияет наиболее сильно, исключив из рассмотрения остальные. Это увеличивает чувствительность метода. [c.289]

Спектр представляется на световом табло в виде 12 светящихся столбов, высота которых определяется уровнями сигналов в соответствующих каналах. Дефект регистрируется по изменению этих уровней в одном или нескольких наиболее информативных частотных каналах. Позднее, в связи с развитием цифровой техники появилась возможность применить для спектрального анализа быстрое преобразование Фурье. Практически оказалось достаточным представление спектра 64 гармониками. [c.299]

Ультразвуковой спектральный анализ также использовался в [422, с. 1057]. Измерялось ослабление различных частотных составляющих при прохождении УЗ в аустенитных сталях. Коэффициент затухания 5 изменялся с частотой / по известному закону [c.783]

Под спектроскопией или спектральным анализом при ультразвуковом контроле понимают разложение эхо-импульса на составляющие его частоты. Амплитудно-частотная кривая частотного анализатора (см. рис. 10.57) сопоставляется с невозмущенной кривой эхо-импульса от задней стенки, которая идентична кривой излучаемого импульса, если отсутствует существенное затухание. Напротив, отражение от дефекта действует как фильтр в системе излучатель — приемник — акустический контакт — изделие — отражение от дефекта — акустический контакт — приемник — усилитель [1658]. [c.396]

При проведении спектрального анализа следует иметь в виду следующее. Оценки спектральной плотности, полученные с применением узкополосных частотных фильтров, являются смещенными, что приводит к систематической погрешности, имеющей в общем случае величину [c.193]

Методы частотной селекции сигнала, возникающего при фотоэлектрической регистрации весьма слабой аналитической линии, получили дальнейшее развитие в работах [2а] и [3]. -В этих работах использован опыт выделения слабых флуктуирующих радиосигналов на фоне сильных флуктуирующих радиопомех [1], а также опыт выделения [излучения очень слабых звезд на фоне ночного неба [26]. В час-тотно-селективных методах спектрального анализа сочетаются [c.22]

Сканирование спектра применяется в частотно-селективных методах спектрального анализа с целью создания условий для прохождения через узкополосный частотный фильтр полезного сигнала фотоэлектрического приемника, обусловленного аналитической линией, с наименьшими потерями и подавления сигнала, вызванного фоном непрерывного спектра. Частота пропускания частотно-селективного фильтра и соответственно частота сканирования спектра выбирается равной частоте, для которой среднее значение флуктуаций сигнала, обусловленного фоном спектра в районе линии, меньше среднего значения флуктуаций приемника. [c.22]

В работе [3] и независимо нами показано, что частотно-селективные методы спектрального анализа весьма перспективны как методы повышения чувствительности анализа. Табл. 1 характеризует на ряде примеров достигнутый выигрыш в чувствительности по данным наших исследований [2а]. По данным работы [3], получен выигрыш в чувствительности определения хрома в барии по линии 4254 А не менее чем в 50 раз. Все эти данные получены далеко не в оптимальных условиях. Уровень глухого опыта не позволил использовать для анализа наиболее чувствительные линии. Кроме того, можно ожидать дальнейшего увеличения чувствительности в результате перехода в ультрафиолетовую область спектра, где, как известно, уровень фона относительно во много раз ниже. [c.23]

Существуют и другие принципы спектрального анализа излучения. Здесь мы назовем селективные фильтры, пропускающие свет только в заданной узкой спектральной области, различные приборы, действие которых основано на многолучевой интерференции, а также новые типы приборов, основанные на селективной частотной и амплитудной модуляции излучения (фурье-спектрометры и СИСАМы). [c.13]

Многократные попытки достигнуть необходимых для современной техники пределов чувствительности (10" — 10 %) путем непосредственного эмиссионного спектрального анализа исходного материала до сих пор оставались безрезультатными. Несмотря на обнаруженные в последнее время значительные резервы повышения чувствительности эмиссионных измерений за счет применения более совершенной техники регистрации спектров (частотно-селективные и сцинтилляционные методы регистрации), вряд ли можно рассчитывать на общее решение этой проблемы для указанного выше интервала концентраций в ближайшем будущем. [c.378]

Предполагается, что читатель знаком с основами анализа, рядами Фурье и теорией функций комплексного переменного. Кроме того, считается, что читатель знает, что такое частотная характеристика линейной системы, и знаком с основными понятиями теории вероятностей и математической статистики. Однако для большей полноты в первых двух главах книги дается краткий обзор этих вопросов. Основные принципы корреляционного и спектрального анализа наблюдений изложены в гл., 3. Традиционные методы анализа одномерной линейной системы и методы оценивания ее характеристик детально описаны в гл. 4 и 5. Здесь рассмотрены обычные функции когерентности, когерентные спектры, влияние обратной связи и помех на входе и выходе системы на оценки параметров, использование зондирующих сигналов и методы оценивания частотных характеристик. [c.8]

МОЩЬЮ так называемого гармонического анализа/или разложения в ряд Фурье. Это математический метод разложения сложного колебания на его спектральные компоненты. Сложное колебание как функцию времени часто называют функцией во временной области, тогда как соответствующий спектр называют функцией в частотной области. С помощью методов гармонического спектрального анализа можно преобразовывать данные из одной области в другую. В гл. 4 мы применим преобразование Фурье, чтобы определить частоты молекулярных вращений, характерные для типичных хаотических молекулярных движений. В гл. 5 преобразование Фурье используется для определения характеристических частот и интенсивностей спектра ЯМР по временной реакции (интерферограмме) системы ядерных спинов на ВЧ-импульс. [c.37]

Получение периодограммы 20х(/) предполагает преобразование Фурье функции времени, заданной на интервале Т. Это быстроменяющаяся функция частоты с интервалом корреляции порядка 1/Г. В соответствии с этим не имеет смысла вычислять значения периодограммы, разделенные меньшим частотным интервалом чем 1/Г. Такие вычисления будут давать коррелированные значения периодограммы. На основании подобных соображений обычно утверждают, что удовлетворительно разрешенными можно считать частотные составляющие, разделенные интервалом Д/ 1/Г. Следует заметить, однако, что это не то разрешение , о котором шла речь применительно к сглаженным оценкам. В самом деле, сама по себе периодограмма не пригодна для спектрального анализа, так как среднеквадратичная ошибка этой оценки при увеличении длительности обрабатываемой реализации стремится к 100%. Поэтому спектральный анализ на основе этой оценки предполагает следующее. [c.148]

В том случае, когда априорные сведения о характере поведения спектральной плотности отсутствуют, а также в тех случаях, когда известно, что в спектре имеются на различных частотах острые пики, подобные вычисления либо невозможны, либо вызывают значительные трудности. Поэтому на практике при проектировании специализированного вычислительного устройства для спектрального анализа целесообразно предусмотреть возможность ступенчатого изменения параметра Д в этих условиях оператор может выбрать подходящее значение At в зависимости от интересующего его частотного диапазона анализа и требуемой точности. Ясно, что в подобном устройстве перед аналого-цифровым преобразователем должен быть предусмотрен набор фильтров низкой частоты, переключаемых в соответствии с выбранным, значением параметра А/ 1У2/в- [c.150]

Из гл. 3 и 4 видно, что любой метод спектрального анализа приводит к смещенной оценке, среднее значение которой представляет собой результат усреднения истинной спектральной плотности по частотному интервалу с помощью некоторой весовой функции, определяемой методом измерений [c.190]

При аппаратурном спектральном анализе регулярных апериодических и периодических процессов существующие фильтровые спектроанализаторы измеряют аппаратурный частотный спектр. [c.85]

Аппаратурный спектральный анализ (АСА) случайных процессов связан с дополнительными трудностями, поскольку и для эргодических стационарных случайных процессов нельзя получить эффективную и состоятельную оценку энергетического спектра (ЭС) G(u)) в точке частотной оси, даже увеличив длительность реализации 86 [c.86]

Нами были проведены специальные расчеты с целью сопоставления результатов теории и эксперимента [140] по пространственным пакетам волн неустойчивости в случае сверхзвукового пограничного слоя. В некотором сечении проводился спектральный анализ экспериментальных данных [140] и определялся вид пространственного пакета волн неустойчивости. Далее численно изучалось развитие этого пакета волн вниз по потоку, и результаты сравнивались с экспериментом. Расчет проводился для пограничного слоя на плоской теплоизолированной пластине при числе Маха М = 2, частоте возмущения 20 кГц (частотный параметр = =37,5 10" ), единичном числе Рейнольдса = V= а [c.125]

Для регистрации и анализа амплитудно-частотных характеристик акустических гомогенизаторов использован универсальный анализатор модели Аи-014, представляющий собой автономный портативный переносной микропроцессорный виброизмерительный прибор. Прибор позволяет измерять и анализировать динамические сигналы (вибрацию) с возможностью записи результатов измерений в долговременную память, последующего их просмотра и разгрузки в базу данных на персональном компьютере через последовательный интерфейс К8-232 при использовании программного пакета ТРЕНД-ТЕСТ при использовании версии 1.14 и выше. Устройство укомплектовано двумя пьезодинамическими датчиками виброускорения дифференциального типа со встроенными предусилителями, обеспечивающими высокую чувствительность, помехозащищенность и линейность характеристики во всем частотном диапазоне измерений. Прибор позволяет проводить спектральный анализ вибрации в диапазоне от 0,4 до 10000 Гц с разрешением 200 линий спектра. [c.61]

Во второй выпуск вошли гл. 7—11. В гл. 7 разбираются при-(еры оценивания спектров искусственных и практических времен-ых рядов. В гл. 8 методы и понятия, введенные при анализе од-омерных рядов, обобш,аются на случай пары временных рядов, л. 9—10 посвящены задачам оценивания взаимного спектра двух ядов и частотной характеристики линейной системы. Наконец, гл. 11 излагается спектральный анализ многомерных временных ядов и методика оценивания матрицы частотных характеристик [ногомерной линейной системы, [c.4]

Спектральный анализ радиолокационных данных. Рассмотрим другой пример, иллюстрирующий метод, изложенный в разд 7 3 3 На рис 7 16 показана выборочная корреляционная функция отраженного радиолокационного сигнала, изображенного на рис 5 1 На рис 7 17 приведены выборочные оценки нормированного спектра, полученные с помощью окна Бартлетта при 2, = 16, 48 и 60 для ряда, состоящего из N = 448 членов Частотный диапазон обозначен от О до 0,5 гц, поскольку настоящий диапазон несуществен Мы видим, что при = 16 выборочная оценка плавная и не выявляет пика, существование которого можно было бы ожидать из-за осцилляций корреляционной функции При = 32 (этот случай не показан на рисунке) появляются вполне различимые пики приблизительно на частотах / = 0,07 гц и 0,25 гц Увеличение Ь до 48 выявляет эти пики очень наглядно, и далее видно, что при увеличении до 60 спектр меняется мало Поэтому было взято значение = 60, для которого эквивалентная ширина полосы частот равна 1,5/60 = 0,025 гц, и выборочная оценка на каждой из оцениваемых часгот имеет 3 448/60 22 степени свободы, что является приемлемой величиной Доверительный интервал при = [c.45]

Поскольку используемый в спектральном анализе метод стяги вания окна сам подстраивается под локальные свойства частотной характеристики, можно ожидать, что в частотной области понадобится меньше параметров, чем во временной Однако при спектральном анализе требуется все же оценивать больше параметров, чем при подгонке надлежащим образом выбранной параметрической моделгг Поэтому в работах подобного рода как окончательную цель следует рассматривать параметрическое оценивание Основное значение спектрального анализа при анализе систем состоит в том, что он служит методом, полезным для выдвижения возможных моделей Впрочем спектральный анализ имеет и не- [c.188]

Усовершенствование сплит-спект-рального и вейвлетного способов анализа предложено в [422, с. 497]. Усовершенствование сплит-спектрального анализа состоит в том, что не требуется предварительного знания частотного диапазона для разбиения на частотные полосы. Устанавливается так называемый полярный порог -эквивалентный частотный диапазон для этого разбиения широкополосного сигнала от дефекта. Осуществляется оптимизация по максимальному подавлению помех. [c.233]

Частотная фильтрация служит для проведения спектрального анализа процесса, в частности для определения соотношения мощностей отдельных спектральных составляющих. Фильтры, применяемые для спектрального анализа, классифицируют по отношению ширины полосы пропускания к центральной частоте пропускания. Различают полуоктавные, четвертьоктавные и т.п. фильтры Октава соответствует изменению частоты в два раза, половина [c.193]

Обобщенный алгоритм контроля заключается в спектральном анализе функции J (/), результатом которого является распределение амплитуд или спектральной плотности мощности частотных составляющих сигнала. При этом вид доминирующего макроотклонения идентифицируют по совокупности информационных частот, соответствующих наиболее мощным пикам спектра, а его значение Q оценивают на основе рассчитанных дпя характерных составляющих сигнала значений К и функциональных зависимостей Q), полученных [c.482]

В полевых условиях часто используют запись акустического щума с помощью цифрового регистратора или в долговременную память прибора. Запись калибруют с помощью эталонного сигнала, создаваемого пис-тонфоном или акустическим калибратором. С целью получения оперативной информации о частотном составе исследуемого щума часто проводят спектральный анализ щума октавными или третьеоктавными фильтрами. [c.609]

Ограничение полосы частот позволяет во много раз уменьшить шум приемника и шум, обусловленный флуктуациями интенсивности фона. Перспективность частотно-селективных методов спектрального анализа стала особенно очевидной после опубликования работы [3], в которой показано, что среднее значение флуктуаций интенсивности фона дугового разряда между угольными электродами быстро падает с ростом частоты флуктуаций (рис. 1). При частоте около 1000 гц шумы фона практически неотличимы от шумов использованного в работе [3] фотоумножителя. Линии дугового разряда в этой области частот практически не флуктуируют. Это открывает возможности дополнительного повышения чувствительности и позволяет решать задачу выделения весьма слабых аналитических линий как задачу выделения весьма слабого нефлуктуирующего источника на относительно слабом флуктуирующем фоне. [c.22]

В работе [1169] показано, что, применяя двухлучевую систему регистрации излучения фона и излучения линии и фона на одном фртоумножителе, частотное модулирование сигналов и выделение их с помощью синхроннофазового детектора, мо о снизить предел обнаружения линии в 30 раз по сравнению с обычным способом фотоэлектрической регистрации. Утверждается, что таким путем можно измерять линии, интенсивность которых в 250 раз меньше интенсивности фона. Все приведенные данные свидетельствуют прежде всего о том, что обычные методы спектрального анализа с фотоэлектрической регистрацией часто неоптимальны и не используют все возможности регистрации слабых спектральных линий, заложенные в фотоэлектрических приемниках света. В этом смысле периодическое сканирование спектра несомненно является эффективным приемом оптимизации тех методов, в которых практические пределы обнаружения далеки от теоретически возможных, определяемых статистическими свойствами используемого фотоэлектрического приемника. [c.66]

Предлагаемая вниманию читателей книга Дж. Бендата и А. Пирсола посвящена применению методов корреляционного и спектрального анализа к исследованию одноканальных и мно гоканальных систем, на вход которых поступают случайные процессы. Основное внимание уделяется задачам идентификации трактов распространения случайных сигналов, определения местонахождения одного или нескольких источников сигналов и оценки их вклада в суммарный наблюдаемый выходной сигнал. Излагаются способы оценивания частотных характеристик таких систем. Описанные в книге методы можно с успехом использовать не только в указанных авторами областях, но и при решении аналогичных задач в геофизике, океанологии, биологии, медицине и т. п. [c.5]

ВИЯХ с этой погрешностью можно не считаться, поскольку нестабильность периода квантования лучше 1(М. .. Ю—, Флюктуации Д/ могут сказаться и при цифро-аналоговых методах спектрального анализа, так как приводят к искажениям, подобным искажениям, вызываемым колебаниями скорости носителя при магнитной записи [1, 28]. Эти искажения при относительных случайных колебаниях скорости, которые не превышают 0,1%, обычно сводятся к размыву дискретов. При больших размахах колебаний скорости (особенно при исследовании периодических процессов) проявляются ложные выбросы в спектре, вызванные частотной модуляцией исследуемого процесса, создаваемой колебаниями скорости. [c.132]

Во-первых, изучаются принципы частотно-интенсивностного анализа в слуховой системе. Ставятся задачи систематизировать электро- и психофизиологические данные, затем выдвинуть и обосновать модельные представления о механизмах выделения координат максимумов спектральной плотности сигнала, наконец разработать рекомендации по построению частотного анализатора, использующего принципы, сформулированные при создании модели. Вся группа вопросов рассматривается в гл. V. [c.74]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология