Шум с частотным распределением вида

Традиционно терминология и рассмотрение шума основывались на его спектральном частотном представлении. Спектраль-ну[о плотность шума часто представляют как сумму компонент с частотой, зависящей от типа со , где а — целые или дробные показатели, которые подбираются для соответствия различным типам шумов. Как мы уже видели, компоненты с а == О носят название белый шум . Компоненты с а = —1 (или близкими к —1) встречаются в различных физических процессах и получили различные названия фликкер-эффект , розовый шум , шум с частотным распределением вида 1// , чрезмерный шум , контактный шум и низкочастотный шум . Компоненты с сс = —2 иногда носят название статистического (случайного блуждающего) шума, причем это название связано с его представлением посредством модели Пуассона, которая подразумевает положительные и отрицательные ступенчатые импульсы, имеющие Я(со) = [1 (/)] = l// j, [c.484]

Для определения стандартного отклонения прежде всего следует убедиться, что распределение частот в данной совокупности может быть приближенно описано как нормальное. Для этого результаты группируют в виде накопительного частотного распределения, затем вычерчивают график зависимости последнего от верхних границ классов. Если в результате получается прямая линия, то можно считать, что в данном случае имеет место нормальное распределение. [c.36]

Теперь можно превратить результаты, приведенные в табл. 8, в частотное распределение с интервалами, равными стандартному отклонению. Этот прием показан в табл. 9 в виде наблюдаемых частот . [c.72]

Значения для вольфрама, представленные в виде частотного распределения [c.72]

Этот характер распределения подвержен статистическим законам и находится по виду сигнала, проходящего через систему. В качестве такого сигнала используется подача вещества (индикатора) на вход системы в виде ступенчатого, импульсного или частотного возмущения (см. выше). [c.102]

Амплитудно-фазовая частотная характеристика (10.74) линии с учетом вязкости рабочей среды имеет вид спирали, приближающейся к началу координат при фв.л На рис. 10.5 приведены логарифмические амплитудные и фазовые частотные характеристики линии, построенные без учета и с учетом вязкости среды при нестационарном распределении местных скоростей по сечению потока. На этом же рисунке показаны характеристики, полученные с учетом вязкости среды, но в предположении квазистационарного сопротивления трения. [c.275]

Если К и Крл распределены одинаково, то следует оценить возможность того, что вид распределения к связан не с БГК а с матрицей сходства анализируемых ПП. Для этого достаточно получить выборку, состоящую из случайных нуклеотидных последовательностей того же размера и с тем же частотным составом что и в ПП. с матрицей сходства, идентичной матрице сходства исходной реальной выборки. При этом из рассмотрения необходимо исключать высококонсервативные участки функциональных сайтов в реальных ПП. [c.83]

Различие распределений времен релаксации приводит к разным предсказаниям относительно вида функций G (со) ж G" (to), хотя в обоих случаях, как это видно из формул (3.17), они могут быть представлены в безразмерных переменных. Это существенно облегчает сопоставление результатов эксперимента с теоретическими предсказаниями. На рис. 3.4 показаны частотные зависимости динамических функций для моделей КСР и КРЗ, приведенные к безразмерному виду. Для этого построения зависимости G (м) и G" (с >) в модели КСР рассчитывали по формулам (3.18), а в модели КРЗ аргумент приводился к переменной (ш0т) и расчет проводился по формулам [c.249]

Детальные исследования большого числа органиче ских стеклующихся жидкостей, включая низкомолекулярные полимеры, показали , что они также характеризуются узким (хотя и не максвелловским) спектром распределения времен релаксации. Количественное представление об этом эмпирически найденном спектре можно составить, если воспользоваться получаемыми на основании расчетов по этому спектру частотными зависимостями компонент комплексной податливости и модуля упругости. Эти зависимости имеют вид [c.271]

Количественные расчеты функций 1с ( )i I ( ) и V ( ) требуют знания распределения времен релаксации. Если оно отвечает предсказаниям теории КСР (т. е, значению й = О в теории частично проницаемого клубка), то вычисленные для такого спектра частотные зависимости коэффициентов нормальных напряжений, нормированные по начальному значению коэффициента нормальных напряжений 0, показаны на рис. 4.4 в виде функций безразмерного аргумента ((00 г.)- Там же для сравнения приведена зависимость отношения ( i/to) от частоты для другого крайнего случая теории КРЗ, когда h -> оо. Влияние параметра h, т. е. особенностей взаимодействия полимера с растворителем, на ход частотных зависимостей динамических нормальных напряжений в целом незначительно. [c.343]

В теории абсолютных скоростей реакций также принимают необходимость достижения системой энергии активации, учитываемой множителем и вычисляют вероятность реакции, принимая во внимание отношение функций распределения и частоту колебания вдоль связи, разрыв которой приводит к образованию продуктов. В термодинамической теории экспоненциальный множитель фигурирует в виде его рассматривают как функцию энтропии активации Л5+, причем он содержит также частотный множитель кТ/к, полученный в теории абсолютных скоростей реакций. Для практических целей энергии активации во всех трех теориях считают совпадающими и равными экспериментальной аррениусовской энергии активации [c.259]

Графическое выражение решения сопоставляют с экспериментально полученной кривой, характеризующей распределение времени пребывания частиц потока в исследуемой системе (аппарате). Такое распределение находят с помощью подачи индикатора на вход системы в виде ступенчатого, импульсного или частотного возмущения. Например, при импульсном возмущении, изменяя мгновенно входную величину (дельта-функцию), получают так называемую С-выходную кривую, или кривую отклика (где С =с/со — безразмерная концентрация индикатора). [c.43]

Для полимеров, полученных путем полимеризации, характерна (по Шульцу) частотная функция распределения общего вида [c.139]

Функция распределения частот имеет очень важное значение для исследования термодинамических и оптических свойств кристаллов. Но точно рассчитать (со) можно лишь для некоторых простых моделей кристаллов, так как решения секу-лярных уравнений (2.17) из гл. 3 имеют очень сложный вид. Впервые расчет спектра частот упругих колебаний был выполнен численным методом [26] для простой кубической решетки с учетом лишь взаимодействия данного атома с 6 ближайшими соседними и 12 следующими за ними атомами, причем силы взаимодействия считались центральными. Из секулярного уравнения (4.13) из гл. 3 находят 3 частоты для множества значений я, равномерно распределенных в первой зоне Бриллюэна. Затем рассчитывают частоты, содержащиеся в частотных интервалах Дсо. В результате получают график, представленный на фиг. 10.7. В то же время были попытки выразить ((0) с помощью аналитических функций, например с помощью суммы полиномов Лежандра. Кривая, полученная при этом для простой кубической решетки, имеет два максимума и похожа на кривую распределения, представленную на фиг. 10.7. Детали расчета можно найти в работе [113]. [c.269]

Для композиций полимеров используются обобщенные механические модели простейшего (рис. 11.31) и усложненного (рис. 11.32) видов. При этом в случае полимерных композиций важно оценить распределение объемных долей компонентов фл и фв, влияющее на динамически механические величины композиций и характер их температурно-частотных зависимостей [39]. Для г-го элемента простейшей последовательной обобщенной модели (рис. II. 31, а) комплексный модуль упругости Юнга может быть представлен в виде [c.193]

Если известны уравнения частотных кривых распределения, то общая формула для среднего диаметра капли может быть представлена в следующем виде [c.160]

Энергетический спектр характеризует распределение энергии флуктуаций как функцию частоты и может быть измерен в эксперименте с помощью частотных анализаторов (рис. XXI. 20). Если автокорреляционная функция имеет вид, даваемый уравнением [c.142]

Мы уже говорили о возможной роли ВЦ разных типов в живых объектах. В заключение отметим, что ВЦ, стоячие волны и разнообразные типы стационарных ДС могут служить основой для построения моделей памяти в распределенных активных средах. Дело в том, что в одной и той же системе возможны при разных значениях параметров как стационарные, так и динамические ДС. Причем одни могут переходить в другие при изменении какого-либо параметра. Например, при О и увеличении из стационарной ДС возникает динамическая. Такая система может хранить информацию в виде стационарной ДС, а при запросе может перейти в совокупность ВЦ или стоячую волну. Возможен и обратный процесс — запоминание частотных параметров системы. Другие подходы к разнообразию возможностей памяти в распределенных активных системах разработали Кернер и Осипов (см. гл. И). [c.191]

Таким образом, вид частотного спектра А (со) определяет собой и распределение энергии е (со), и полную удельную энергию , средние высоты, и период видимых волн, и другие статистические характеристики волнения. [c.365]

Построив векторную диаграмму, согласно (233а), можно видеть, что / -процессы не изменяют направления передачи энергии и поэтому не дают вклада в тепловое сопротивление и, следовательно, не могут обеспечить установление частотного распределения фононов, соответствующего тепловому равновесию. Установление частотного распределения фононов обеспечивается столкновениями второго типа ( /-процессами), сохранение энергии в которых описывается равенством (233), а волновые векторы фононов связаны соотношением [c.153]

Частотное распределение интенсивности laiuz в спектре света, рассеянного объемом жидкости V и связанного с < (Ae,-z) >, имеет вид [c.229]

Что же касается щума н фона, то, с одной стороны, вопрос заключается в том, чтобы свести к минимуму их источники, в особенности источники шума с частотным спектром вида 1//, который устанавливает конечный предел улучшения отношения сигнал/шум, получаемый при усредненных измерениях [37]. Но, с другой стороны, для ироведения селективной обработки следует использовать все факты, которые делают эти помехи отличными от искомого сигнала. Таким образом, проблема заключается в тщательном выборе аппаратуры и компонентов, тщательном планировании распределения ступеней фильтрации, принимая во внимание расположение всех источников шума, включая те, которые связаны с фильтрами (см., например, разд. 7.6.1). Это также означает получение сигналов, которые легче отличить от шума. Так, например, в присутствии преобладающего устойчивого шума, не связанного с измеряемым светом, вместо непрерывных лазеров лучше применять импульсные лазеры даже с низкой усредненной по времени оптической мощностью. Полезна также модуляция оигналов перед ступенями, добавляющими низкочастотный шум (особенно шум с частотным спектром вида /f, разд. 7.3,3). [c.535]

Непрерывное распределение, которое имеет только одну моду (унимодальное) и симметрично (в этом случае мода и средняя совпадают), называется нормальным распределением. Такое распределение имеет форму, весьма напоминаюш,ую колокол, с вершиной посередине и постепенным понижением частот по обе стороны от вершины. Закономерности нормального распределения первоначально были сформулированы в виде теории ошибок физических измерений если событие подвержено большому числу малых случайных влияний, то большая часть этих влияний будет взаимно погашаться и результаты наблюдения сосредоточатся около средней результаты наблюдений, отклоняюш,иеся в обоих направлениях от средней, становятся тем менее вероятными, чем они дальше от нее. Значение нормального распределения состоит не столько в том, что оно позволяет представить широкий диапазон наблюдаемых частотных распределений, сколько в оценке гипотез. В самом деле, если даже у нас нет формального доказательства нормальности распределения исходных данных, мы тем не менее можем это прогнозировать. Для переменной X при нормальном распределении вероятность попасть между X и x- -dx равна [c.430]

При выборе типа воздействия из определенного класса, например акустического, необходимо учитывать конкретные свойства исходных материалов и конечных продуктов процесса (структурно-механических, акустических, реологических и др.). В общем случае могут быть использованы частотные критерии и временнью зависимости. Для некоторых процессов (диспергирование фаз) спектральные характеристики воздействия предопределяют вид кривой распределения дисперсной фазы. [c.110]

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]

Методика получения 10—30%-пых пленок была такой же, как и ранее [1]. Более концентрированные студни получались из 40%-иой желатиновой пленки, приготовленной па зеркальном стекле высушиванием пленки при комнатной температуре. Количество испарившейся воды проверялось периодическим взвешиванием пленки. После того как пленка достигала требуемой влажности, из нее вырубались в виде крулжов (В = 18 мм) образцы, предназначенные для механических испытаний. До измерений образцы для равномерного распределения влаги по всему объему помещались в герметически закрытые бюксы на срок не менее 20 дней. Затем образцы переносились в алюминиевые стаканчики, заливались вазелиновым маслом и испытывались на частотном приборе Физико-технического института Академии наук СССР [2]. [c.305]

На рис. 108 приведена зависимость от расхода расплавленного парафина, полученная при исследовании акустической форсунки (см. рис. 10). Частота звука составляла 7 кГц [28], а расход воздуха на критическом режиме (подсчитанный по данным чертежа) Gi = 8,5 г/с. Для получения размера капли d = 25ч--ьЗО мкм при расходе расплавленного парафина Gj = 2,5 г/с, отношение Gg/Gj = 3,4. Типичные частотные кривые / распределения капель по размерам i показаны на рис. 109. Особенностью этих кривых является наличие двух максимумов, что, по-види-мому, связано с механизмом дробления жидкой пленки пульсирующими скачками уплотнения. [c.178]

Вместо термина корреляционная функция, обозначающего Фурье-образ частотного спектра, можно использовать термин характеристическая функция, имея в виду Фурье-образ функции распределения локальных полей аргумент х при этом имеет разную размерность. Мы будем использовать оба термина, имея в виду, что размерность аргумента х или t в задачах формальноматематического анализа спектров не играет роли. [c.39]

Рассмотрим теперь сольватацию иона полярной жидкостью. Сначала мы ограничимся простой моделью полярной среды без учета частотной и пространственной дисперсии диэлектрической проницаемости, а затем обсудим в качественной форме влияние этих факторов. Мы не будем рассматривать в явном виде квантовомеханические взаимодействия иона с его ближайшими соседями. Если ион не образует валентных связей с молекулами растворителя, то наиболее важные из этих взаимодействий — отталкива-тельные силы. Они очень быстро меняются с расстоянием, так что ион может быть описан как некое твердое тело. Примем обычную для простых сферически симметричных ионов модель — шарик радиуса а, заряд которого ег равномерно распределен по его поверхности . Потенциал, создаваемый ионом в произвольной точке в среде на расстоянии г > я, [c.83]

Предполагая, что (т) и (11 ) имеют определенный вид, можно получить соответствующие зависимости, в общем виде достаточно сложные для анализа. Целесообразно для обработки экспериментальных данных по ЭТА иметь эмпирические формулы, пусть й не очень строгие, но удобные, аналогично тому, как для обработки частотно-температурных зависимостей широко применяют формулы Коула-Коула или Фуосса—Кирквуда, в основу которых положены допущения о существовании функций распределения определенного колоколообразного вида [21, с. 204], что существенно упрощает зависимости. [c.137]

СИМОЙ л<>лекулой. Но в полимерах эти диполи соединены химическими валентными связями и свобода вращения в углеродной цепи обусловливает появление многих степеней свободы у каждой макромолекулы. Вращательная диффузия, при помощи которой молекула приближается к равновесию с полем и релаксирует, характеризуется многими временами релаксации, целым рядом для каждой из многих возможных конфигураций [18], принимаемых молекулой, что в свою очередь определяется ориентацией различных сегментов гибкой цепной молекулы. Другими словами, полимерная система ведет себя, по существу, подобно смеси различных молекул, где каждая имеет свое время релаксации. Влияние этого факта на электрические свойства сказывается в расширении частотной области дисперсии таким образом, наблюденная кривая коэфициента потерь является суммой большого числа кривых потерь, из которых каждая характеризует отдельный механизм релаксации в молекуле. Имеется так много возможных времен релаксации, что для всех практических целей ряд точек может быть заменен непрерывным распределением. Такое представление о распределении времен релаксации объясняет вид кривых е —log / и е"—log/для полиме1Х>в кривая распределения может быть получена из экспериментальных данных [jl5j. Она оказывается очень широкой для полимеров, подобных поливинилхлориду, значительно шире, например, чем кривая распределения Гаусса. [c.278]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология