рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Изобретательство
/
Погрешности дифференцирования функций с финитным спектром

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Погрешности дифференцирования функций с финитным спектром

Погрешности дифференцирования функций с финитным спектром - раздел Изобретательство, При разработке перспективных и оптимизации существующих информационно-измерительных систем Для Оценки Погрешностей Дифференцирования Введем Ограничение ...

Для оценки погрешностей дифференцирования введем ограничение на поведение функции при Положим, что для интегрируемой в квадрате функции , выполняется неравенство (2.12).

Введем теперь меру отклонения функций f⁽^N⁾(t) и в отсчетных точках отрезка [-Т, Т]:

(2.27)

где

Рассмотрим первый случай, когда при фиксированных
и d > 1 последовательность монотонно убывает
(при i = - К - 1, - К - 2,... и i = K + 1, K + 2,...).

Если последовательность монотонно убывает
(при i = - К - 1, - К - 2,... и i = K + 1, K + 2,...) и, кроме того, выполняется условие (2.12), то для погрешности дифференцирования функции справедлива оценка

(2.28)

где

При получении оценки (2.28) был использован известный признак Лейбница для установления сходимости знакочередующихся рядов.

Поскольку для функций f(t) из класса величина является фиксированной, то в формуле (2.28) варьируемыми оказываются параметры Т и К. Значения данных параметров выбираются из условия обеспечения требуемой точности N-кратного дифференцирования.

Рассмотрим теперь более общий случай, когда последовательность может не являться монотонно убывающей, однако условие (2.12) выполняется.

Если выполняется условие (2.12), то для погрешности дифференцирования функции справедлива оценка

(2.29)

Введем теперь меру отклонения функций и :

(2.30)

где

Если выполняется условие (2.12), то для погрешности дифференцирования функции на отрезке [-Т, T] справедлива оценка

(2.31)

где в зависимости от характера поведения f(t) при удовлетворяет неравенствам (2.28) или (2.29),

(2.32)

При расчетах в соответствии с формулой (2.31) можно воспользоваться оценкой

(2.33)

которая показывает, что величина среднеквадратического отклонения не превосходит полной энергии функции . В этом случае

(2.34)

Если ввести ограничения на поведение функции :

(2.35)

то применительно к можно воспользоваться более строгой оценкой

(2.36)

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

При разработке перспективных и оптимизации существующих информационно-измерительных систем

При разработке перспективных и оптимизации существующих... Среди указанных методов наиболее широкое распространение на практике получил МНК и его различные модификации...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Погрешности дифференцирования функций с финитным спектром

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Общие положения
В работах отечественных и зарубежных ученых неоднократно поднималась проблема разработки единого системного подхода к решению задачи оптимального оценивания. Были сформулированы усл

Основные элементы задачи. Условия регулярности
Пусть известно, что оцениваемый процесс (вектор состояния) на отрезке времени [t0, T] характеризуется вектором

Адекватность моделей задачи оценивания
Условие адекватности определяет некоторое отношение на множестве математических моделей. Введем в рассмотрение метрическое пространство

Состоятельность критерия качества
Полагая и учитывая, что оценка

Интерполяция функций с финитным спектром
В данном разделе в качестве моделей полезных сигналов используются функции с финитным спектром (ФФС) [29], для которых в соответствии с известной теоремой отсчетов справедливо предс

Аппроксимация функций с финитным спектром
Рассмотрим теперь возможность аппроксимации с заданной точностью ε > 0 на отрезке [0, T] функции

Аппроксимация функций с нефинитным спектром
Прежде всего, рассмотрим задачу приближения произвольных функций с конечной полной энергией (т.е. интегрируемых в квадрате на всей оси) при помощи ФФС и конечной полной энергией.

Дифференцирование функций с финитным спектром
Рассмотрим новый метод N-кратного дифференцирования, базирующийся на применении ряда Котельникова, который по сравнению с известными методами в большой степени ориентирован н

Дифференцирование функций с нефинитным спектром
Рассмотрим возможность применения изложенного в предыдущих подразделах математического аппарата для N-кратного дифференцирования функций с нефинитным спектром. Пуст

Дифференцирование финитных функций
Обратимся теперь к наиболее распространенному в практике случаю, когда дифференцируемые функции являются финитными на временной оси, и, следовательно, не принадлежат классу ФФС.

Математическая постановка задачи
Пусть функция представима в виде

Решение задачи
С учетом (3.1), (3.5), и (3.7), замечая, что , имеем

Оценка методической погрешности
Дадим теперь оценку методической погрешности оптимального оценивания, обусловленной неадекватностью принятой математической модели (3.1). Пусть истинная функция

Сравнительный анализ разработанного метода с методом наименьших квадратов
Рассмотрим случай, когда и , следовательно,

Результаты вычислительного эксперимента
Рассмотрим задачу оптимального оценивания при наличии сингулярной и флуктуационной помех для следующих исходных данных:

Перечень сокращений
В настоящей пояснительной записке применяются следующие обозначения и сокращения: - ФФС – функция с финитным спектром; - МНК

Библиографический список
1. Березин И.С., Жидков Н.П. Методы вычислений. Т.1.M.: Наука, 1966. 2. Брандин В.Н., Васильев А.А., Худяков С.Т. Основы экспериментальной космической баллистики. М-: