DevioLab CRYPTO TRADING AUTOMATION
LIVE
AUTOMATED CRYPTO TRADING • BINANCE
Автоматизуйте свій криптопортфель
Торгові боти DevioLab аналізують крипторинок, автоматично відкривають і закривають позиції та керують вашим портфелем на Binance 24/7.
CRYPTO 80 Bots
BINANCE Spot Trading
TRADING 24 / 7
Спробувати DevioLab
deviolab.com

Визначення характеристик випадкових сигналів

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Не вказано
Факультет:
Не вказано
Кафедра:
Не вказано

Інформація про роботу

Рік:
2013
Тип роботи:
Звіт до лабораторної роботи
Предмет:
Інші

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА» / Звіт до лабораторної роботи №3 Визначення характеристик випадкових сигналів Мета роботи – вивчити засоби МАТЛАБ для визначення характеристик випадкових сигналів із відомими параметрами та отримати навики проведення аналізу з допомогою бібліотеки SP Toolboоks. Порядок виконання лабораторної роботи 1. Отримати варіант роботи у викладача. 2. Загрузити систему МАТЛАБ в комп’ютер. 3. Створити скрипт-файл лабораторної роботи. 4. Побудувати графіки та перенести їх у звіт. 5. Оформити звіт. Номер Параметри сигналу Вид розподілу  варіанту Математичне сподівання Дисперсія   6 30 10 Гаусівський  Скрипт-файл лабораторної роботи t = 0:0.001:0.512; %час x1 = 29.551+3.1515*randn(size(t)); %сигнал 1 x2 = 29.551+3.1515*randn(size(t)); %сигнал 2 n=512; figure(1) plot(t(1:n),x1(1:n),t(1:n),x2(1:n));grid; %графіки сигналів title('Signal Corrupted'); xlabel('time (milliseconds)'); figure(2) subplot(1,1,1) hist(x1,20);hist(x2,20) % функції густини за даними сигналів x1m=mean(x1) x2m=mean(x2) % математичне сподівання (1-й момент) x1_std=std(x1) x2_std=std(x2) % CKВ x1_disp=x1_std^2 x2_disp=x2_std^2 % дисперсія x1_cov=cov(x1); x2_cov=cov(x2); %коваріація (2-й момент) R = corrcoef(x1,x2); %коефіцієнт корреляції figure(3) subplot(2,1,1) X_corr=xcov(x1); % кореляційна функція plot(X_corr/n/x1_disp); subplot(2,1,2) X1X2_cor=xcov(x1,x2)/(x1_std*x2_std)/n; %взаємна кореляційна plot(X1X2_cor) %функція disttool Графіки сигналів / Функція щільності: / Кореляційна та взаємна кореляційна функція: / Функція disttool: / Обчислені значення: x1m =29.4844 x1_std =3.2449 x1_disp =10.5291 x2m =29.5020 x2_std =3.0177 x2_disp =9.1063 Висновок: на даній лабораторній роботі ми вивчили засоби МАТЛАБ для визначення характеристик випадкових сигналів із відомими параметрами та отримали практичні навики проведення аналізу з допомогою бібліотеки SP Toolboоks.
Антиботан аватар за замовчуванням

04.11.2013 21:12

Коментарі

Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, увійдіть або зареєструйтесь.

Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!

Нічого не вибрано
0%

Оголошення від адміністратора

Антиботан аватар за замовчуванням

Подякувати Студентському архіву довільною сумою

Admin

26.02.2023 12:38

Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!