DevioLabавтоматичне керування капіталом
ПРАЦЮЄ 24/7
КРИПТОВАЛЮТИ · АКЦІЇ · 10 БІРЖ

Портфель, який керується автоматично

DevioLab підбирає стратегії, відстежує ринки та автоматизує купівлю і продаж активів. Кількість доступних криптовалют, акцій і торгових можливостей зростає щодня.

10підключених біржCrypto + Stocksв одному портфелі24/7автоматичний контроль

Звіт з лабораторної роботи № 4 з дисципліни «Цифрова обробка сигналів»: Аналіз кореляційних характеристик

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Інститут комп’ютерних наук та інформаційних технологій
Факультет:
Комп’ютерні науки
Кафедра:
Кафедра ЕОМ

Інформація про роботу

Рік:
2014
Тип роботи:
Звіт до лабораторної роботи
Предмет:
Обробка сигналів
Група:
КН-11
Коротко про документ

Про що ця робота

У звіті виконано аналіз автокореляційних та взаємокореляційних характеристик заданих сигналів. Досліджено властивості отриманих функцій та реалізовано обчислення за допомогою середовища Scilab.

У роботі розглядаються

  • Цифрова обробка сигналів
  • Кореляційні функції
  • Автокореляція
  • Взаємокореляція
  • Аналіз сигналів
  • Програмування в Scilab

Зміст і розділи

  1. Мета роботи
  2. Завдання
  3. Аналітичне представлення сигналів
  4. Текст програми для виконання в Scilab
  5. Графіки вхідних сигналів
  6. Автокореляційні функції
  7. Взаємокореляційна функція
  8. Висновок
Для кого:Студенти технічних спеціальностей вищих навчальних закладів
Викладачі:Викладач кафедри ЕОМ

Ключові поняття

сигналавтокореляційна функціявзаємокореляційна функціяScilabграфікамплітудачасова вісьдискретний сигналкореляціямомент часу

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

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА» Кафедра ЕОМ ЗВІТ з лабораторної роботи №4 з дисципліни: «Цифрова обробка сигналів» на тему: «Аналіз кореляційних характеристик» Мета роботи: знайти автокореляційну та взаємокореляційну характеристику сигналів та дослідити їхні властивості. Завдання: Дослідити функції, що задані даними графіками: 19     Аналітичне представлення сигналів: *Для сигналу X. Виходячи із заданого графіка, сигнал описується лінійною функцією, та аналітичний опис заданого графіком сигналу буде:  *Для сигналу Y. Виходячи із заданого графіка, сигнал описується лінійною функцією, та аналітичний опис заданого графіком сигналу буде:  Текст програми для виконання в SCILAB: clc clear close;close;close;close m=10;N=2^m; T1=6; dt1=T1/N; t1=-3:dt1:3-2*dt1; t11=[t1(1:N/3)]; t12=[t1(N/3+1:N)]; t13=[t1(N/3+1:N+1:N)]; x11=6*ones(1,N/3); x12=3*ones(1,N/3); x13=6*ones(1,N/3); x=[x11 x12 x13]; T2=15; dt2=T2/N; t21=-3:dt2:6-dt2; t22=6:dt2:12-dt2; t2=[t21 t22] y21=-4*ones(1,3*N/5); y22=8*ones(1,2*N/5); y=[y21 y22]; figure(1,'BackgroundColor',[1,1,1]); plot2d2(t1,x,5,); plot2d2(t2,y,3) legend('Вхіднийсигнал - x(n)','Вхіднийсигнал - y(n)') title('Вхіднісигнали') Bxx=(1/N)*xcorr(x,x); figure(2,'BackgroundColor',[1,1,1]); plot(Bxx); title('Автокореляційнафункціясигналу X') Byy=(1/N)*xcorr(y,y); figure(3,'BackgroundColor',[1,1,1]); plot(Byy); title('Автокореляційнафункціясигналу Y') Bxy=(1/(2*N))*xcorr(x,y); figure(4,'BackgroundColor',[1,1,1]); plot(Bxy); title('Взаємокореляційнафункціясигналів X та Y') Графіки вхідних сигналів на спільній часовій осі: / Графіки автореляційних функцій длякожного із заданих сигналів: // Графік взаємокореляційної функції: / Висновок: при виконанні лабораторної роботи я дослідив властивості авто- та взаємокореляційних характеристик сигналів та способи їх обчислення.З графіка взаємокореляційної функції видно, що вона досягає максимуму в момент часу n=400. Тому можна стверджувати, що вхідні функції є найбільш корельовані саме в цій точці. Також з форми взаємокореляційної функції видно, що коли один з вхідних сигналів рівний нулю, вона також рівна нулю.
Допоможи студентському архіву

Ми допомогли тобі — допоможи наступному студенту

Файл ще не обрано

Оголошення від адміністратора

Антиботан аватар за замовчуванням

Подякувати Студентському архіву довільною сумою

Admin

26.02.2023 12:38

Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!