Статистической информации

ний резисторов OH и от средних значений сопротивлений резисторов и напряжений к математическим ожиданиям mtt и тн, считая отклонения параметров резисторов статистически независимыми, получим формулу для относительного среднеквадратичного отклонения значения выходного напряжения от его математического ожидания:

Это в значительной мере расширяет возможности взаимнокор-реляционного метода обнаружения. В частности, если на вход поступает сигнал, величина которого значительно больше внешних помех, но сравнима с собственными шумами, то сигнал может быть обнаружен с помощью устройства, структурная схема которого приведена на 147, в. Сигнал CBI (t) подается на входы двух идентичных усилителей с коэффициентами передачи К0-Собственные шумы усилителей могут быть велики, но являются статистически независимыми. Поэтому, если сигналы с выхода усилителей перемножить и результат умножения проинтегрировать на некотором интервале Т, получим только автокорреляционную функцию сигнала при <с = 0. На выходе перемножителя имеем:

Совершенно очевидно, что с помощью данного устройства, которое может быть выполнено как рассмотренный выше синхронный детектор, могут обнаруживаться сигналы не только на фоне собственных шумов аппаратуры, но и на фоне внешних случайных помех. Для этого на входы усилителей надо подавать сигналы раздельно, но так, чтобы они были по возможности синфазными, а помехи статистически независимыми. Это может быть достигнуто за счет пространственного разнесения и соответствующей ориентировки источников сигнала (сейсмоприемников, приемных электрических и магнитных диполей, счетчиков частиц и т. д.).

Так как машинные и наследственные погрешности, входящие в формулы (5.11), можно считать статистически независимыми, то, суммируя их дисперсии и пренебрегая малой величиной б2, получим из выражения (5.28) посх>е простых преобразований искомое условие:

Статистика сообщения может существенно влиять на результаты передачи. От нее зависят искажения сигналов в НКС и результаты преобразования сигнала в приемнике. Поэтому сигналы ДК и способ их обработки в приемнике должны выбираться с учетом вероятностных характеристик входного сообщения. Обычно полагают, что сообщение на входе УПС является близким к двоичному стационарному случайному процессу с равновероятными символами. Данное допущение несколько сужает задачу проектирования ДК. Однако следует понимать, что решения, принятые с учетом этих моделей, могут оказаться не лучшими, если статистика реального сообщения будет заметно отличаться от предполагаемой. Для приведения сообщения к виду, близкому к процессу со статистически независимыми равновероятными символами, в аппаратуре УПС применяются специальные методы кодирования, например скремблирование [5] или использование эффективного кодирования с устранением избыточности сообщения (см. гл. 1).

Это означает, что совместная вероятность событий А к В определяется произведением элементарных или собственных вероятностей событий Р(А) и Р(В). Когда события А и В удовлетворяют соотношению (2.1.16), их называют статистически независимыми.

В общем случае события Ai} /=1, 2,..., п, являются статистически независимыми при условии, что вероятности совместного наступления 2, 3,... п событий в любой комбинации определяются произведением вероятностей индивидуальных событий.

Для обобщения результатов предположим, что Y является суммой квадратов гауссовских случайных величин, определенных (2.1.108). Все Xt, i = l,2,...,n, предполагаются статистически независимыми со

Случайные процессы X(f) и F(f) называются статистически независимыми, если, и олько если

Интересно заметить, что линейное преобразование (поворот на 45 ) декоррелирует Х\ и Xi и делает две случайные величины статистически независимыми. Тогда скалярное квантование и векторное квантование достигают одинаковой эффективности. Хотя линейное преобразование может декоррелировать вектор случайных величин, оно не приводит к статистически независимым случайным величинам в общем случае. Следовательно, Векторное квантование будет всегда равняться или превосходить по характеристикам скалярный квантователь (см. задачу 3.40).

представляют комплексный выход фильтра, согласованного с переданным сигналом u(t), Nk -комплексные гауссовские величины с нулевым средним и статистически независимыми компонентами.

За последние годы прогнозирование поведения сложных систем развилось в самостоятельную науку, которая использует разнообразные методы и средства. Прогнозирование отличается от расчета системы тем, что решается вероятностная задача, в которой поведение сложной системы в будущем определяется лишь с той или иной степенью достоверности, и оценивается вероятность ее нахождения в определенном состоянии при различных условиях ее функционирования. Особую актуальность имеет прогнозирование надежности функционирования ТС. Применительно к надежности задача прогнозирования сводится в основном к предсказанию вероятности безотказной работы ТС P(t) в зависимости от возможных режимов ТП и условий функционирования системы. Качество прогноза в большой степени зависит от источника информации о надежности отдельных элементов системы и о процессах потери ими работоспособности. Для прогнозирования в общем случае применяются разнообразные методы с использованием моделирования, аналитических расчетов, статистической информации, экспертных оценок, метода аналогии, теоретико-информационного, логического анализа и др.

Группа Б. И. Рамеева после запуска в серию Стрелы переехала в Пензу, где создала ОКБ, разработавшее семейство машин под названием Урал. Урал-4 была первой ЭВМ, специально ориентированной на обработку больших массивов учетно-статистической информации. Появление этой ЭВМ ознаменовало начало перехода

Расчленение ИМС или БИС на компоненты ненадежности условно и в каждом конкретном случае определяется возможностями и удобством получения статистической информации об их надежности. Так, например, анализ и систематизация данных по отказам полупроводниковых ИМС показали, что их надежность определяется четырьмя компонентами ненадежности:

шем случае лишь один локальный экстремум. Важнейшим элементом локального поиска является выбор направления движения к оптимуму, который осуществляется путем оценки градиента с методом конечных разностей либо на основе статистической информации (случайный поиск), либо по оценкам частных производных. В некоторых случаях направления могут быть выбраны заранее (например, вдоль координатных осей или произвольный набор из ортогональных направлений).

Методы оптимизации можно разделить по характеру сбора информации на методы локального и нелокального поисков. Методы локального поиска предусматривают анализ результатов каждого эксперимента (расчета математической модели) и использование полученной таким образом информации при подготовке очередного эксперимента. Характерным для методов локального поиска является то, что каждый раз используется информация о поведении математической модели проектируемого устройства лишь в малой окрестности значений параметров предыдущего эксперимента. Проведение локального поиска требует умеренных затрат машинного времени, но в результате определяется в лучшем случае лишь один локальный экстремум. Важнейшим элементом локального поиска является выбор направления движения к оптимуму, который осуществляется путем оценки градиента в методе конечных разностей либо на основе статистической информации (случайный поиск), либо по

Дальнейшее совершенствование методов статистического анализа применительно к построению среднеин-тервальных характеристик позволило получить их методами идентификации на основании статистических данных о режимах за прошедший период. Получаемые таким способом характеристики просты и удобны в эксплуатации и практически свободны от недостатков своих предшественниц. В то же время они имеют и свои отрицательные черты, такие как необходимость предварительной сортировки статистической информации и отбрасывание ложных показателей, сглаживание статистических зависимостей, придание им ре-альной формы, непротиворечащей физическому смыслу

К характеристикам статистической информации относятся математическое ожидание, интегральные значения, средняя • квадратическая погрешность и другие статистические характеристики измеряемого параметра. К отчетной информации относятся количество выпускаемой продукции, процент брака, количество энергии на единицу продукции и т. п,

Кроме того, возникали новые требования: нужно было обеспечить передачу производственно-статистической информации, работу систем совместно с ЭВМ, повысить достоверность передачи всей информации.

Производственно-статистическая информация (ПД) передается преимущественно так же, как и информация ТИ. Она предназначена для ввода в ЭВМ, цифровые устройства непосредственно или через промежуточную память. В связи с расширением функций и сферы применения систем телемеханики при выборе кодов для производственно-статистической информации целесообразно обратить внимание на рекомендуемый МККТТ международный 8-элементный код № 5, используемый для техники обработки и передачи данных.

Агрегатная система средств телемеханики предназначается для передачи на расстояние оперативно-технологической и производственно-статистической информации в диспетчерских системах контроля и управления и в АСУ различных отраслей народного хозяйства с территориально разобщенными объектами*.

По сравнению со своими предшественниками, выполненными на транзисторах, современные системы телемеханики более надежны и обладают большими возможностями. Так, кроме традиционных функций (телеуправление, телеизмерение, телесигнализация, телерегулирование и передача статистической информации) они могут осуществлять предварительный отбор информации после ее сбора, образовывать сигналы, оптимальные для передачи по данному каналу связи, принимать решения для управления местной автоматикой, выдавать по выбору и повторно информацию диспетчеру для визуального контроля и регистрации и т. д. Применение в системах телемеханики дисплеев с цветными или черно-белыми электронно-лучевыми трубками вместо мнемощитов или в дополнение к ним позволило повысить эффективность работы диспетчера.