Экспериментальный сигнал случайной

Неизвестные параметры моделей обычно определяются экспериментально. На входе потока в аппарат вводится индикатор, создающий возмущение по составу потока и определяется функция отклика потока на выходе — кривая отклика или кривая переходного процесса. В качеств индикаторов часто используют растворы солей и кислот, красители, радиоактивные изотопы и т. п. Обычно используются следующие типы возмущений импульсное — в виде б функций, ступенчатое, синусоидальное и возмущение в виде случайного сигнала. [c.26]

Методы определения параметров моделей рассматриваются в гл. 7. Существо этих методов заключается в том, что на входе потока в аппарат наносится возмущение по составу потока путем введения индикатора и экспериментально определяется функция отклика на выходе потока из аппарата — кривая переходного процесса. В качестве индикаторов используются растворы солей и кислот, красители, радиоактивные изотопы. Обычно используются возмущения типа импульсного — в виде 8-функции, ступенчатого, синусоидального или возмущения в виде случайного сигнала. Неизвестные параметры моделей определяются сравнением экспериментальных и расчетных - функций отклика (см. 7.1-7.5).. [c.240]

В первую группу входят методы, которые можно назвать классическими или традиционными в силу того, что они давно (и успешно) применяются Для определения параметров математических моделей линейных объектов. Сюда можно отнести нахождение весовых функций путем непосредственного решения интегрального уравнения свертки, определение параметров дифференциальных уравнений и передаточных функций по экспериментальным функциям отклика системы на входные возмущения стандартного типа (импульсное, ступенчатое, синусоидальное, в виде стационарного случайного сигнала и т. п.), метод моментов и др. [c.286]

К способам выполнения анализа обычно предъявляют следующие требования. Информация должна быть получена за возможно меньший промежуток времени (а] он должен быть значительно меньше времени, за которое заметно изменяется состав исследуемого объекта. Получение информации должно быть связано с минимумом экспериментальных затрат (число сотрудников, приборы, реактивы). Информация не должна быть неверной, т. е. источником сигнала, соответствующего 2л, должен быть только компонент А. Таким образом, метод должен быть селективным или специфичным по отношению к А, посторонние сигналы других компонентов не должны оказывать влияния на получаемую информацию. Информация должна быть воспроизводимой (повторяемой), т. е. не должно быть большой величины случайного разброса результатов измерений. Для определения малых содержаний веществ (например, в аналитической химии следовых количеств, особо чистых веществ) нужно при.менять высокочувствительные методы анализа. [c.433]

Нестабильность (случайная погрешность) сигнала зависит от его величины. Однако, даже не зная этой зависимости, функцию, описывающую предел обнаружения, можно хорошо контролировать во всей области изменения сигнала, если воспользоваться качественными кривыми изменения абсолютной и относительной погрешностей (рис. 5.13), которые имеют одинаковый вид для большинства методов спектрального анализа. Пригодность этих кривых в каждом случае необходимо всегда проверять экспериментально. Величину сигнала, соответствующего пределу обнаружения, следует рассчитывать разными способами в зависимости от того, в какую [c.39]

Развитие методов определения очень малых содержаний элементов потребовало разработки четких статистически обоснованных критериев оценки пределов их обнаружения. В последние годы в литературе этому вопросу уделяется большое внимание (подробнее см. [3, гл. 1]). Нами на основании экспериментального изучения и интерпретации зависимости случайной ошибки результатов измерения сигнала от его величины (и от содержания элемента) предложены критерии и практические способы оценки пределов обнаружения элементов для метода эмиссионного анализа с фотографической регистрацией снектров [3, гл. 1]. [c.306]

Согласно выражению (5-7) для экспериментального определения спектральной плотности мощности стационарного эргодического случайного процесса, т. е. для вычисления точечной оценки спектральной плотности мощности, необходимо исследуемую реализацию пропустить через узкополосный фильтр, выходной сигнал фильтра возвести в квадрат и результат усреднить за достаточно большой интервал времени [Л. 6, 7, 46, 63, 81, 89]. [c.177]

Для реализации перечисленных функций в принципе можно использовать несколько подходов, один из которых основан на применении интерактивного режима работы ЭВМ. Ему отдается предпочтение, так как он позволяет исследователю динамически управлять обработкой данных при решении локальных задач, не поддающихся строгой формализации. К таким задачам, например, относятся проведение чистки вольтамперограммы от случайных помех, искажающих ее форму, исключение шумового сигнала, фиксация характерных точек вольтамперограммы, вычитание сигнала фона и т. д. Но интерактивный диалог не всегда обеспечивает нужную информативность и наглядность при анализе результатов обработки экспериментальной вольтамперограммы. Устранить эти недостатки можно использованием средств и методов машинной графики. [c.149]

В этом разделе будет найдена спектральная плотность отклика бистабильной системы на шум и отношение сигнал/шум (S/N) на ее выходе. Будет показано, что там, где наблюдается усиление сигнала, имеется аномальное поведение S/N в зависимости от интенсивности шума D, подтвержденное экспериментальными результатами /20, 21/. Стохастический резонанс удается объяснить без привлечения в рассмотрение случайным образом распределенной фазы сигнала. Детально обсуждаются границы применимости разработанной теории /36/. [c.186]

Корректировка случайностей. Измерение импульсов основано на предположении, что каждый импульс вызывается одной частицей. Однако, в чувствительную зону могут входить вместе две частицы, давая непропорциональный сигнал. При проведении измерений в пределах определенных скоростей подсчета влияние случайностей может быть минимизировано со статистической точки зрения, и оно может быть оценено экспериментально при проведении исследований в сильно разбавленных суспензиях. [c.190]

ТОТЫ , в котором учитываются флуктуации сигнала как полезного, так и холостого опыта. Обычно используют упрощенные фор-малн.зованные критерии, предполагая, что аагг., мпн=о хол. В то же время необходима экспериментальная проверка справедливости такого приближения. К сожалению, чаще всего принимается априорное решение о существовании такого равенства. Предел обнаружения элементов (т или С ) определяется графически пли математически, проводя экстраполяцию градуировочного графика. При любом определении необходимо учитывать случайные погрешности построения градуировочного графика. Величины пределов обнаружения используются для оценки метода анализа. [c.88]

Практическое решение этой проблемы становится возможным при использовании миникомпьютеров. При этом спектральная область оцифровывается, т. е. разбивается на конечное число каналов, так что во время регистрации спектра с нормальной скоростью соответствующее число экспериментальных точек считывается и записывается в память. При повторении эксперимента можно просуммировать 50 и более индивидуальных спектров. Поскольку сигналы, обусловленные случайным шумом, изменяются по интенсивности и, что более важно, по знаку, а истинный сигнал ЯМР всегда дает положительный отклик, то отношение сигнал/шум улучшается. В соответствии с отмеченной корреляцией между временем наблюдения 1 и интенсивностью улучшение оказывается пропорциональным л/п, где п — число прохождений спектра (рис. П1. 10). В настоящее время доступны устройства с 1024 (и более) каналами, что в целом позволяет достичь достаточно высокого разрешения оцифрованного спектра. Подобный прибор известен под назва- [c.74]

Термин многоканальный (мультиплексный) заимствован из теории связи, где он означает систему передачи многих потоков информации одновременно по одному каналу. Многоканальные спектрометры привлекательны своей способностью использовать энергию ИК-излучения гораздо эффективнее, чем более распространенные спектрометры с последовательным (по времени) диспергированием. Выигрыш у многоканальных спектрометров или выигрыш Фелжетта [24] обусловлен тем, что длины всех волн измеряются одновременно, т. е. отсутствует выходная щель (которая задерживает приблизительно 99,9% излучения). Преимущество многоканального спектрометра можно количественно оценить и с другой точки зрения. В экспериментальном измерении, характеризующемся случайным шумом, отношение сигнал/шум можно повысить, повторяя измерения N раз. Полезный сигнал будет увеличиваться пропорционально числу измерений М, но шум, частично усредняясь, возрастет только в /м раз. Таким образом, выигрыш [c.34]

Зависимость ошибки интефирования от отношения сигнал/шум (S/N) проанализирована в работах (12, 13] Отмечено [12], что интегральная интенсивность слабых сигналов систематически недооценивается Для объяснения этого авторы предположили, что шум не является случайной величиной Однако это противоречит известным результатам [19] По-видимому, отмеченная недооценка малых сигналов связана с тем, что при неидеальной базовой линии крылья сигнала, где спектральная плотность (/ ,) ниже среднеквадратичного отклонения (СКО) шума (ajvj), обрезаются В табл 1 1 приведены экспериментальные [12] и теоретические относительные ошибки интегрирования сигналов с различными S/N, которые подтверждают это предположение [c.18]

С помощью критерия (3) можно найти величину предела обна-руже] ия аналитического сигнала при любом значении холостого сигнала. Но для этого надо знать зависимость случайной ошибки результатов измерений сигнала от его величины (уравнение случайной ошибки). Экспериментальное установление подробной зависимости ошибки от величины сигнала во всем диапазоне его изменений для каждого метода анализа является весьма трудоемким и в большинстве случаев совсем необязательно. Дело в том, что выполненные до сих пор экспериментальные исследования различных методов анализа (например, химического [821, 1350], абсорбционного и рентгеноспектрального [939], радиометрического [938], эмиссионного спектрального [552, 290, 1069, 514]) выявили в основном одинаковый для всех методов характер зависимости случайной ошибки результатов измерений от величины измеряемого сигнала (см., например, рис. 6). В отсутствие наложений посторонней линии на аналитическую линию эта зависимость может быть аппроксимирована кривыми, приведенными на рис. 7, и объяснена, исходя из предположения, что абсолютная стандартная ошибка результатов измерений сигнала о = ]/ < аддит + мулы [c.20]

Таким образом установлено, что в спектральном приближении повышенная степень турбулентности набегающего потока возбуждает, по крайней мере, два типа возмущений в пограничном слое волны Толлмина — Шлихтинга в виде случайно возникающих волновых пакетов низкочастотные флуктуации (полосчатые структуры), которые начинают развиваться с передней кромки плоской пластины й ответственны за большую часть среднеквадратичных флуктуаций скорости и в пограничном слое. В частности, в экспериментальных исследованиях в так называемых естественных условиях при Ти > 1 % [Косорыгин и др., 1982, 1984, 1988 Suder et al., 1988 Гуляев и др., 1989 Arnal, 1992] в спектрах сигнала не обнаружено пакетов волн неустойчивости, типичных для перехода при Ти = 0.7 %, и переход проходит, минуя стадии возникновения и развития волн неустойчивости. [c.199]