- •Введение
- •1.Главное и текущие окна анализа данных
- •2.Электронная таблица
- •Пример 4
- •Пример 6
- •3.Графическое представление данных
- •4.Пользовательский интерфейс текущего окна анализа
- •Общее знакомство с пакетом Statgraphics. Генерация временных рядов
- •Г) Рассчитайте размах тренда range и масштабный коэффициент (переменные range и scale соответственно).
- •Е) Сохраните график в отчетном документе (StatGallery).
- •1.2 Генерация реализаций абсолютно случайного временного ряда
- •1.3 Генерация временных рядов pk , sk , k
- •1.1 Генерация тренда временного ряда
- •1.4 Моделирование грубых сбоев измерений
- •1.5 Генерация обобщенной реализации временного ряда
- •Статистический анализ стационарных временных рядов
- •2.1 Подготовка данных для статистических исследований
- •А) Напишите расчетные выражения для переменных x1 – x5 с учетом синтаксиса языка пакета statgraphics Plus 5.1 и числовых значений параметров алгебраических выражений своего индивидуального задания.
- •2.2 Анализ одномерного закона распределения вероятностей
- •2.3 Сравнение экспериментального и теоретического
- •2.4 Изучение описательных статистик стационарного
- •Для временных рядов x1 – x5
- •2.5 Исследование автокорреляционной функции стационарного временного ряда
- •Анализ независимости значений временного ряда по одной реализации
- •3.1 Подготовка данных для статистических исследований
- •Результат визуального анализа временных рядов
- •3.2 Анализ независимости временного ряда по критерию
- •Результаты анализа независимости временных рядов
- •3.3 Анализ независимости временного ряда по критерию
- •Результаты анализа независимости временных рядов
- •3.4 Анализ независимости временного ряда
- •Результаты анализа независимости временных рядов
- •3.5 Анализ интервала корреляции для принятия решения
- •Результаты анализа независимости временных рядов
- •3.6 Заключение о точности и области практического применения исследованных методов
- •Сглаживание временных рядов линейными и нелинейными фильтрами
- •4.1 Исследование возможностей медианного фильтра
- •4.2 Анализ чувствительности линейного фильтра к выбросам входных данных
- •4.3 Изучение импульсной реакции линейных сглаживающих фильтров
- •4.4 Исследование динамической ошибки
- •4.5 Исследование коэффициента подавления помехи линейными сглаживающими фильтрами
- •Оптимальная обработка данных линейным фильтром с конечной памятью
- •5.1 Расчет оптимального линейного фильтра с конечной памятью
- •5.2 Исследование свойств оптимального фильтра
- •Спектральный анализ временных рядов конечной длины
- •Исследование периодограммы импульсного сигнала
- •6.2 Спектральный анализ гармонической функции
- •Расчет амплитудно-частотных характеристик
- •Исследование периодограммы реализации белого шума
- •Спектральный анализ низкочастотного временного ряда, измеренного на фоне помех
4.3 Изучение импульсной реакции линейных сглаживающих фильтров
а)
Создайте переменную дискретного времени
j,
которая отличается от использованной
ранее переменной дискретного времени
k
наличием отрицательных отсчётов времени:
j=
.
Создайте
переменную delta,
которая содержит единственный отличный
от нуля отсчет при j=0
(длина переменной равна 51). Таким образом,
временной ряд delta
содержит
импульсный сигнал j.
Для расчета импульсной реакции фильтра
необходимо подать на его вход переменную
delta
и зафиксировать выходной временной
ряд.
Описанным способом рассчитайте и сохраните в электронной таблице импульсные реакции всех используемых в пакете STATGRAPHICS Plus 5.1 линейных сглаживающих фильтров (переменные impSMA, impSp15, impSp21, impHend, impEWMA). Параметр фильтра SMA задайте равным 7, фильтра Гендерсона – 11, а фильтра EWMA – 0.1 и 0.8. Постройте графики, используя в качестве независимой переменной дискретное время j. При построении графиков отредактируйте разметку вертикальной оси так, чтобы были заметны отрицательные значения импульсной характеристики, где они присутствуют.
|
Имп. х-ка фильтра SMA Ширина окна 7
|
Имп. х-ка фильтра Sp15
|
Имп. х-ка фильтра Sp21
|
|
Имп. х-ка фильтра HEND Ширина окна 11
|
Имп. х-ка фильтра EWMA =0.1
|
Имп. х-ка фильтра EWMA =0.8 |
б) По результатам проведенных выше расчетов сделайте выводы относительно физической осуществимости и памяти всех исследованных линейных и нелинейных фильтров.
|
№ п/п |
Фильтр |
Параметр |
Физич. осущ. |
Память |
|
1 |
3RSS |
- |
|
|
|
2 |
5RSSH |
- |
|
|
|
3 |
SMA |
7 |
|
|
|
4 |
Sp15 |
- |
|
|
|
5 |
Sp21 |
- |
|
|
|
6 |
HEND |
11 |
|
|
|
7 |
EWMA |
0.1 |
|
|
4.4 Исследование динамической ошибки
линейных сглаживающих фильтров
Рассчитайте динамические ошибки обработки переменной trend каждым из исследованных в п. 4.3 линейных фильтров в установившемся режиме и постройте соответствующие графики. Максимальные значения модулей динамических ошибок во всех экспериментах зафиксируйте в таблице.
|
Фильтр |
SMA |
Sp15 |
Sp21 |
HEND |
EWMA =0.1 |
|
Макс. дин. ош. |
|
|
|
|
|
Исследования выявили следующую зависимость динамической ошибки от ширины окна обработки:________________________________
_______________________________________________________________
4.5 Исследование коэффициента подавления помехи линейными сглаживающими фильтрами
Рассчитайте случайные ошибки обработки временного ряда (trend + out) каждым из исследованных в п. 4.3 линейных фильтров в установившемся режиме и постройте соответствующие графики. Значения коэффициентов подавления помехи во всех экспериментах зафиксируйте в таблице.
|
Фильтр |
SMA |
Sp15 |
Sp21 |
HEND |
EWMA =0.1 |
|
Коэф. п. п. |
|
|
|
|
|
Исследования выявили следующую зависимость коэффициента подавления помехи от ширины окна обработки:______________________
_______________________________________________________________
Дата выполнения работы ______________________
Подпись преподавателя _______________________
