Определение коррелируемости сигналов

Аппарат теории случайных функций и основанный на нем статистический подход можно применять в различных ситуациях. Во-первых, когда мало известно о параметрах аномалий или геологических объектах, которыми они вызваны. Правомерность применения такого подхода в этих ситуациях становится ясной, если учесть, что статистические параметры более устойчивы, например, когда необходимо изучить строение больших регионов с целью выяснения общих закономерностей изменения геологических границ. Во-вторых, когда поставленную задачу гравиразведки и магниторазведки можно решить только с применением аппарата теории случайных функций, например при построении оптимальных фильтров выделения аномалий, обеспечивающих минимум средней квадратической погрешности, оптимальных фильтров обнаружения аномалий, основанных на максимизации отношения сигнал/помеха, определении коррелируемости аномалий, изучении характеристик различных геологических и инструментальных помех и др. В-третьих, при решении задач различными детерминированными методами. [c.5]

Поэтому более целесообразно использовать зависимости типа (6.17) (аналитические или графические) для определения значений ло,5 в тех случаях, когда они не могут быть непосредственно измерены (при неполном разделении, наличии на хроматограмме очень узких пиков, трудно поддающихся точному измерению, и т. д.). Однако в качестве коррелируемого сигнала произведение Н1 (при хорошей воспроизводимости величины пробы) вполне заслуживает применения и отличается лучшей повторяемостью, чем высота пика, вследствие корреляции между погрешностями Н и I. [c.207]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология