Тренды

Создание методов распознавания зрительных образов, зрительных сцен и звуковых сигналов выделения полезных сигналов в условиях помех прогнозирования тренда (тенденций) изменения сигналов при функционировании сложных объектов. [c.23]

По имеющимся в настоящее время материалам нельзя делать никаких выводов ни о свойствах ТПР (тренд и т.д.), ни о систематизации причин, влияющих на стабильность характеристик ТПР. Ставить вопрос о щироких экспериментах для выяснения этих вопросов вряд ли целесообразно. Очевидно, что ввиду большого разнообразия условий работы УУН необходимо на каждом УУН проводить минимум исследований для изучения условий работы, их влияния на метрологические характеристики. По результатам этих исследований, которые можно провести при наладке и метрологической аттестации УУН, можно определить все параметры УУН (диапазон расходов, давлений, температур, вязкости и т.д.), а также определить комплекс метрологических и других характеристик, подлежащих контролю, методы и средства контроля. В процессе технического обслуживания с учетом реальных условий можно уточнить межповерочный интервал для уменьшения влияния дестабилизирующих факторов. [c.108]

В Чесапикском заливе (США) наибольшие концентрации загрязнений приходятся на ПА. Зарегистрирован устойчивый тренд, отражающий падение концентрации от верховьев залива к его открытой части. Анализ донных отложений в озерах Великобритании показал наличие в них аренов антропогенного происхождения. Загрязнение нефтью и нефтепродуктами обусловлено действием водного транспорта и стоками с автомобильных дорог. В результате аварий на судах ПА попадают даже в воду Антарктики. [c.85]

В морской воде установлено преобладание низкомолекулярных ПХД, очевидно, образующихся при растворении и разложении соединений, адсорбированных на взвесях. Содержание ПХД в печени атлантической трески составляет от 32 мкг/кг в северной части океана до 990 мкг/кг в южной, то есть имеет место четкий пространственный тренд загрязнений. [c.89]

Сильно загрязнены почва и воды в Европе. Диоксины и фураны обнаружены в донных отложениях Рейна и его притоков (от 0,2 нг/г в верхнем течении до 18 нг/г — в нижнем). Поверхностные слои илистых отложений Дуная загрязнены не в меньшей степени (концентрация нефтепродуктов достигает 2 мг/кг сухого вещества и более). Содержание ПХД в почве Южного Уэльса составляет от 1,9 до 1208 мкг/кг (пространственный тренд — с юга на север). [c.91]

Нажать F4, для получения тренда нулевой линии. [c.52]

Приведены методы статистической обработки случайных процессов (построение тренда с помощью скользящего среднего, метод построения автокорреляционных функций, построение периодической и сезонной компонент на основе спектрального анализа) и показано их применение на примере одного из технологических процессов УКМ. [c.154]

Качественно стационарный ряд — это такой ряд, который находится в статистическом равновесии, в том смысле, что он не содержит никаких трендов, тогда как нестационарный ряд таков, что его свойства изменяются со временем. Ряды, встречающиеся на практике, принадлежат обычно к одному из трех видов ряды, проявляющие свойства стационарности в течение долгих периодов времени, например выходные сигналы генераторов шумов, ряды, достаточно стационарные в течение коротких периодов времени, например измерения атмосферной турбулентности, и ряды, которые являются явно нестационарными в том смысле, что их видимые свойства непрерывно изменяются со временем. [c.18]

В большинстве работ, посвященных анализу временных рядов, исследователи рассматривают свойства стационарных процессов. Если эмпирический ряд не является стационарным, то можно применить различные приемы для устранения очевидных трендов, после чего оставшийся ряд будет разумно считать стационарным На-лример, данные можно приблизить некоторыми математическими [c.186]

Нестационарность среднего значения и дисперсии. Ряд, который может иметь нестационарную дисперсию, получается в упоминавшемся выше примере с турбулентностью Другой случай такого рода имеет место при контроле промышленных рядов Эти ряды постепенно уходят нестационарным образом от нужного уровня из-за влияния случайных возмущений, если только не компенсировать их Нестационарные модели, описывающие поведение таких рядов и используемые для синтеза оптимальных систем регулирования, приведены в недавних работах [1, 2] Эти нестационарные модели можно обобщить таким образом, чтобы они описывали также тренды и периодичности , обнаруживаемые в экономических рядах [3] В результате такие модели могут дать основу для прогноза экономических рядов Важная отличительная черта этих моделей состоит в том, что тренд рассматривается не как детерминированная функция времени, а как случайная функция, изменяющаяся по мере развития процесса [c.188]

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]

Предварительная стадия Исследуем временной ряд с целью обнаружить в нем явные тренды или периодичности. Это полезно для решения вопроса о том, использовать ли исходные данные или же предварительно отфильтровать их, как будет описано [c.41]

В разд 7 3 2 мы отмечали, что пробное оценивание спектра мощности заключается в применении подходящих цифровых фильтров к временному ряду с последующим возведением в квадрат выходных значений этих фильтров Одно из первых применений цифровые фильтры нащли при сглаживании временных рядов Так, например, иногда сглаживают экономические временные ряды, чтобы снизить влияние краткосрочных (высокочастотных) флуктуаций и, таким образом, сделать возможным изучение трендов экономических величин [c.48]

Из рис 7 15 видно, что спектр почти плоский от / = О до f = 0,25 гц, но резко возрастает при f > 0,25 гц Поскольку Ь = 1 соответствует частоте f = 0,5гц, а 2 соответствует диапазону от О до 0,25 гц, то, очевидно, любое значение o > 2 было бы приемлемым. Однако имеются серьезные причины выбирать возможно более высокую частоту, поскольку существуют низкочастотные тренды и сносы, увеличивающие дисперсию на этих частотах Поэтому значение Ь = 2 представлялось бы разумным, учитывая форму выборочного спектра. [c.58]

Если присутствуют тренды, то могут получаться ложные связи между рядами В таких случаях желательно взять первые разности от обоих рядов Как показано в разд 8 4 5, операция взятия разностей не изменит теоретические спектры фазы и когерентности Всюду далее мы будем предполагать, что ковариации относятся либо к исходным рядам, либо к профильтрованным, если это требуется. [c.144]

Первая стадия вычислений. Вычисляются и наносятся на график авто- и взаимные корреляции исходных данных и их первых разностей Графики автокорреляций проверяются, чтобы обнаружить отличия в затухании корреляций исходных данных и их разностей Если такое отличие есть, то необходимо избавиться ог трендов Находятся пики взаимных корреляций [c.268]

Стадия предварительных решений Графики данных, приведенные на рис 11 1, проверялись с целью обнаружить тренды или другие нежелательные особенности Не было замечено никаких явных трендов, но тем не менее из-за большого количества наблюдений можно было ожидать, что некоторые тренды все же существуют Первоначально в качестве максимального запаздывания было выбрано 125 [c.269]

Стадия промежуточных решений Автокорреляционные функции ги(/г) и Г44(А) синфазного тока и частоты почти не обнаруживали трендов и имели довольно сильные осцилляции с частотой примерно 0,06—0,08 гц Наоборот, автокорреляционные функ- [c.270]

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]

Для тренда / , параллельного параметру диполь-дипольлого взаимодействия (алканы, растворители V, VI, VII групп, вода) получаем [c.306]

Нестационарность среднего значения. Многие ряды проявляют нестационарность лишь в виде тренда среднего значения, не об-1аруживая видимым образом каких-либо более сложных )орм отнлонеиия от стационарности Например, большинство [c.187]

Спектральный анализ данных о партиях продукта. /. Предвар1 рительный анализ Проверка данных о партиях продукта н рис 5 2 не выявила какого-либо очевидного тренда Поэтому был использована выборочная оценка ковариационной функции (7 1 2) [c.44]

Стадия предварительных решений Как и в разд 9 4 2, данные наносятся на график и просматриваются с целью обнаружить очевидные тренды, а также для решения вопроса о том, следует или нет расфильтровывать процесс на несколько компонент Выбирается максимальное запаздывание для вычисления автокова-риационных и автокорреляционных функций [c.268]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология