Проверяемый текст
Цымбал, Владимир Георгиевич; Разработка и исследование методов формирования признаковых пространств в медицинских диагностических системах (Диссертация 1999)
[стр. 130]

эксперимента.
Указанные достоинства МСИ, а также существо решаемой
зада1 чи, позволяют использовать его для определения показателей качества НК.
Использование МСИ для анализа устройств обработки сигналов предполагает следующие этапы: 1) задание вида функционального преобразования исходного сигнала.
Длят такого задания можно использовать любой из методов 1) 4) предыдущей классификации.
Результатом данного этапа является дискретная модель системы, представляемая в виде: «
e[A -i + A]= F[0(i-A),i,z(i-A)], i = l,...,N (4.1) I I ч где ©(i •A) —искомая функция, описывающая реакцию системы; Ft] функция (или функционал), определяющая вид преобразования входного случайного процесса z(i •А), заданного в N точках; А продолжительность интервала дискретизации по времени.
Основными требованиями, которые должны быть выполнены на данном этапе, являются адекватность математического описания физической модели
t системы и минимум вычислительных затрат для получения каждого последующего значения ©(i •Л); 2) Генерация случайных значений процесса z(i •А) и начального состояния системы ©(О)= 0 О.
Требования к числовой последовательности z(i
•А) заключаются в выполнении равенства статистических характеристик этих чисел (моментов, закона распределения) заданным значениям.
При моделировании простых одномерных систем обработки сигналов (имеющих один вход и выход), как правило, полагают достаточным выполнение требования одновременного равенства одномерного закона распределения и корреляционной функции % генерируемой числовой последовательности заданным значениям;
130
[стр. 114]

Наиболее универсальным из представленных методов моделирования устройств обработки сигналов является метод статистических испытаний (МСИ) [56,г I с.
194], который нашел широкое применение на практике и используется для анализа как линейных, так и нелинейных цепей.
В основе метода лежат предельные соотношения теории вероятностей центральная предельная теорема и закон больших чисел.
Основное достоинство МСИ заключается в том, что при точном знании математических моделей системы и случайных внешних воздействий позволяет получить результаты, не отличающиеся от натурного эксперимента.
Указанные достоинства МСИ, а также существо решаемой
задачи, позволяют использовать его для определения показателей качества НКСП.
Использование МСИ для анализа устройств обработки сигналов предполагает следующие этапы: 1) задание вида функционального преобразования исходного сигнала.
Для такого задания можно использовать любой из методов 1) 4) предыдущей классификации.
Результатом данного этапа является дискретная модель системы, представляемая в виде:
0[i*A + A] = F©(i'A), i, z(i-A)], i = l,N , (4.1) где 0 (i •A) искомая функция, описывающая реакцию системы; FM функция (или функционал), определяющая вид преобразования входного случайного процесса z(i-А), заданного в N точках; А продолжительность интервала дискретизации по времени.
Основными требованиями, которые должны быть выполнены на данном этапе, являются адекватность математического описания физической модели
системы и минимум вычислительных затрат для получения каждого последующего значения ©(i •А); / 2) Генерация случайных значений процесса z(i •А) и начального состояния системы ©(О) = 0 о.
Требования к числовой последовательности z(i-A)
заклюI чаются в выполнении равенства статистических характеристик этих чисел (моментов, закона распределения) заданным значениям.
При моделировании простых одномерных систем обработки сигналов (имеющих один вход и выход), как правило, полагают достаточным выполнение требования одновременного равенства одномерного закона распределения и корреляционной функции генерируемой числовой последовательности заданным значениям;
3) Используя выражение (4.1) определение выходного случайного процесса ©(i •А) для многократных испытаний, т.
е.
для различных реализации z(i •А).
Для каждой реализации рассчитывается значение показателя качества системы, подлежащего оценке (критерий качества, среднеквадратическая ошибка и т.п.).
Окончательное среднее значение показателя обычно определяется как среднее арифметическое всех показателей [56, § 5.5].
Точность же получаемых реф £ зультатов с использованием МСИ определяется СКО оценок ш0 и D@, а именно, значениями

[Back]