Evaluation of estimation accuracy of correlation functions with use of virtual correlator model



Podobne dokumenty
WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

MODEL WIRTUALNEGO KORELATORA

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości

TRANZYSTOR BIPOLARNY CHARAKTERYSTYKI STATYCZNE

Wpływ kwantowania na dokładność estymacji momentów sygnałów o rozkładach normalnych

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA

Wyznaczanie współczynnika sztywności zastępczej układu sprężyn

Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru

SPRAWDZANIE PRAWA MALUSA

KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA

Procedura normalizacji

MIĘDZYNARODOWE UNORMOWANIA WYRAśANIA ANIA NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Ćwiczenie 10. Metody eksploracji danych

PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA WAHANIA SEZONOWE

PORÓWNANIE METOD ANALIZY EFEKTYWNOŚCI NA PRZYKŁADZIE SERWERA APLIKACJI W SIECI LOKALNEJ

3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STAŁEGO I PRZEMIENNEGO


Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

PRZENOŚNY ANALIZATOR DIAGNOSTYCZNY DO WYKRYWANIA USZKODZEŃ STOJANA I WIRNIKA W SILNIKACH INDUKCYJNYCH

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD A

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

ZAJĘCIA X. Zasada największej wiarygodności

Laboratorium ochrony danych

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB

Sprawozdanie powinno zawierać:

SYMULACJA KOMPUTEROWA NAPRĘŻEŃ DYNAMICZNYCH WE WRĘGACH MASOWCA NA FALI NIEREGULARNEJ

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

Nieparametryczne Testy Istotności

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup

BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM SRM

Analiza i diagnoza sytuacji finansowej wybranych branż notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych w latach

Karta (sylabus) modułu/przedmiotu

WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA RÓŻNICOWEGO

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne

Mikroekonometria 13. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

Komputerowe generatory liczb losowych

ANALIZA WŁASNOŚCI SILNIKA RELUKTANCYJNEGO METODAMI POLOWYMI

Proces narodzin i śmierci

STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],

Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru

MODELOWANIE LICZBY SZKÓD W UBEZPIECZENIACH KOMUNIKACYJNYCH W PRZYPADKU WYSTĘPOWANIA DUŻEJ LICZBY ZER, Z WYKORZYSTANIEM PROCEDURY KROSWALIDACJI

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Ile wynosi suma miar kątów wewnętrznych w pięciokącie?

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

Udoskonalona metoda obliczania mocy traconej w tranzystorach wzmacniacza klasy AB

WSPOMAGANE KOMPUTEROWO POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI CHWILOWEJ SYGNAŁÓW IMPULSOWYCH

A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZTYT 389 TORUŃ 2009.

6. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO

Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. Strona 1

CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Wpływ modernizacji gospodarki w sferze działalności proekologicznej na jakość środowiska naturalnego w Polsce w układzie regionalnym

Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA

dy dx stąd w przybliżeniu: y

Określanie zapasu wody pod stępką w porcie Ystad na podstawie badań symulacyjnych

Opracowanie metody predykcji czasu życia baterii na obiekcie i oceny jej aktualnego stanu na podstawie analizy bieżących parametrów jej eksploatacji.

Pomiar mocy i energii

65120/ / / /200

Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej

APROKSYMACJA QUASIJEDNOSTAJNA

NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII. Wprowadzenie. Tadeusz Kwilosz

ZESZYTY NAUKOWE NR x(xx) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Metody wymiarowania obszaru manewrowego statku oparte na badaniach rzeczywistych

Ćw. 5. Wyznaczanie współczynnika sprężystości przy pomocy wahadła sprężynowego

CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW

ANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI PRACY

Egzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010

Ćwiczenie 6. Analiza przetwornicy dławikowej obniŝającej napięcie PODSTAWY ENERGOELEKTRONIKI LABORATORIUM. Opracowanie: Łukasz Starzak.

I. Elementy analizy matematycznej

Komórkowy model sterowania ruchem pojazdów w sieci ulic.

Pracownia Automatyki i Elektrotechniki Katedry Tworzyw Drzewnych Ćwiczenie 3. Analiza obwodów RLC przy wymuszeniach sinusoidalnych w stanie ustalonym

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA ĆWICZENIA LABORATORYJNE Z FIZYKI. SPRAWOZDANIE Z PRACY LABORATORYJNEJ nr 0. Badanie rozkładu rzutu śnieżkami do celu

Wielokategorialne systemy uczące się i ich zastosowanie w bioinformatyce. Rafał Grodzicki


WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA ĆWICZENIA LABORATORYJNE Z FIZYKI. SPRAWOZDANIE Z PRACY LABORATORYJNEJ nr 0. Badanie rozkładu rzutu śnieżkami do celu

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ

Urządzenia wejścia-wyjścia

Statystyka. Zmienne losowe

Zastosowanie symulatora ChemCad do modelowania złożonych układów reakcyjnych procesów petrochemicznych

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 12

WikiWS For Business Sharks

WYZNACZENIE DYSYPACJI KINETYCZNEJ ENERGII TURBULENCJI PRZY UŻYCIU PRAWA -5/3. E c = E k + E p + E w

Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch

Transkrypt:

Jadwga LAL-JADZIAK Unwersytet Zelonogórsk Instytut etrolog Elektrycznej Elżbeta KAWECKA Unwersytet Zelonogórsk Instytut Informatyk Elektronk Ocena dokładnośc estymacj funkcj korelacyjnych z użycem modelu wrtualnego korelatora Przedmotem badań jest nepewność towarzysząca cyfrowym pomarom korelacyjnym. Analtyczne modele błędów estymacj funkcj korelacyjnych są skomplkowane na ch podstawe trudno szacować dokładność w welu sytuacjach pomarowych. Opracowane odpowednego narzędza nformatycznego (modelu wrtualnego korelatora umożlwło przeprowadzene badań eksperymentalnych z tego zakresu. W artykule zaprezentowano model wrtualnego korelatora oraz wybrane wynk badań wykonanych w celu sprawdzena poprawnośc dzałana aplkacj. Evaluaton of estmaton accuracy of correlaton functons wth use of vrtual correlator model The subject of the research s uncertanty n dgtal correlaton measurements. Analytcal models of estmaton errors of correlaton functons are hghly complex, therefore evaluaton of accuracy s dffcult and n many cases s unachevable. For that reason a vrtual correlator model s proposed as an alternatve to analytcal modelng. The model enables determnng of dgtal measurements uncertanty. In ths artcle some prelmnary research results are presented and dscussed. A comparson of bas of the mean square value estmator modeled n athcad (Eq. 4 and obtaned by means of vrtual correlator model (Eq. s carred out.. Wstęp Funkcje korelacyjne znajdują wcąż wele zastosowań. Najważnejsze z nch to pomary sygnałów determnstycznych losowych w obecnośc zakłóceń oraz wyznaczane odległośc, prędkośc opóźneń. Estymatory funkcj korelacyjnych realzowane są za pomocą analzatorów sygnałów oraz specjalstycznej aparatury. Obecne wększość pomarów realzowanych jest cyfrowo. Na dokładność estymatorów parametrów charakterystyk sygnałów zdetermnowanych wpływa główne rozdzelczość kwantowana, natomast jakość estymacj sygnałów losowych zależy przede wszystkm od lczby użytych próbek. Newelke wymagana stawane kwantowanu sygnałów przypadkowych były nspracją opracowana przetwarzana a-c z losowym sygnałem dtherowym, które jest obecne ważnym sposobem udoskonalana systemów pomarowych.. Podstawy teoretyczne Funkcja autokorelacj ergodycznego procesu {x(t} może być wyrażona zależnoścą []:

( τ x(tx(t T Rx lm τdt, ( T T natomast funkcja korelacj wzajemnej ergodycznych procesów {x(t} {y(t} wyrażenem []: gdze: x(t y(t realzacje procesów, τ opóźnene, T czas obserwacj. R ( τ x(ty(t T T lm τdt, ( T Każda z nch może być określana na podstawe cyfrowej reprezentacj sygnałów. Zastosowane konwersj a-c z dtherem w zastosowanu do korelacj wzajemnej oznacza, że do sygnałów x(t oraz y(t dodawane są dwa dodatkowe sygnały d (t d (t nazywane dtherowym. Uzyskane sygnały x (t y (t są przetwarzane odpowedno z krokem próbkowana t oraz kwantowana q q do postac cyfrowej x q ( y q (. Następne są one opóźnane względem sebe o k próbek, mnożone, a wynk mnożena jest uśrednany. Uzyskany w ten sposób estymator przyjmuje postać: R ( k x q( y q ( k. (3 Sygnały dtherowe d (t d (t mają wartośc średne równe zero są nezależne od sebe od sygnałów x(t y(t. Zastosowane kwantowana typu roundoff w każdym z dwóch kanałów korelatora jest źródłem obcążena estymatora []: b [ R ( k ] q π q π qq 4π ( π Φ ( v π / q, v Φ d q v ( v, v (, l ( π Φ ( v, v π l / q Φ d l l q v ( v, v (, l l ( l l l l Φ d π Φ q d π l Φ q π π, l q q gdze: Φ (v,v łączna funkcja charakterystyczna sygnałów badanych x y, Φ d (v, Φ d (v funkcja charakterystyczna sygnału dtherowego d (t, d (t. Jeśl przetwarzane a-c realzowane jest bez dthera, to obcążene jest postac []: (4

b ~ [ R ( k ] q π q π qq 4π ( Φ ( v π / q, v v ( v, v (, l ( Φ ( v, v π l / q l l v l ( v, v (, l ( π π Φ, l l l l q q (5 Warunk, jake muszą spełnać sygnały badane oraz dtherowe, aby obcążene ne wystąpło, szczegółowo analzowano m.n. w []. Zwrócono uwagę na konwersję a-c z dtherem jako doskonałe narzędze służące do zmnejszana obcążena estymatora. Nestety, stosując take przetwarzane należy lczyć sę z występowanem warancj. Jeśl sygnały dtherowe dobrane są tak, że estymator (3 jest neobcążony, to warancja może być wyrażona zależnoścą [3]: gdze: Var Var [ R ( k ] Var R ( k [ R ( k ] l E [ ] Var [ R ( k ], (6 [ x( y( k x( l y( l k ] R ( k (7 jest warancją korelatora, w którym ne występuje kwantowane z dtherem, natomast: Var [ R ( k ] E[ x ( y ( k ] E x ( y ( k { [ ]} q q (8 jest składową warancj powodowaną kwantowanem z sygnałem dtherowym. atematyczna analza warancj jest dość skomplkowana. W pracy [4] dokonano przykładowej analzy dla przypadku, gdy sygnały dtherowe mają rozkład prostokątny. Nestety, uzyskane wnosk są dosyć skąpe. Borąc pod uwagę złożoność analtycznych model obcążena warancj postanowono opracować oprogramowane, nazywane dalej modelem wrtualnego korelatora, które może być użyte do oceny jakośc estymacj. 3. odel wrtualnego korelatora Do realzacj modelu wrtualnego korelatora zastosowano środowsko LabWndows frmy Natonal Instruments w wersj 7.. Środowsko to umożlwa projektowane złożonych aplkacj pomarowych przeznaczonych do pracy w systeme operacyjnym Wndows [5]. 3

Wykonany model umożlwa m.n. przeprowadzane badań symulacyjnych wpływu kwantowana oraz kwantowana z sygnałem dtherowym na składowe nepewnośc cyfrowych estymatorów funkcj korelacyjnych: - autokorelacj sygnału w torze perwszym modelu korelatora (rys.; - korelacj wzajemnej sygnałów w torze perwszym drugm. Rys.. Sygnał harmonczny z dtherem o rozkładze normalnym oraz jego funkcja autokorelacj Fg.. A harmonc sgnal wth Gaussan dther and ts autocorrelaton functon W każdym kanale korelatora można generować sygnał okresowy (harmonczny, prostokątny, trójkątny n. o zadanych przez użytkownka parametrach oraz dodatkowo jeden z dwóch sygnałów dtherowych: - sygnał o rozkładze normalnym, zerowej wartośc średnej zadanej wartośc odchylena standardowego; - sygnał o rozkładze równomernym, zerowej wartośc średnej zadanej wartośc ampltudy. W obu kanałach korelatora możlwe jest kwantowane sygnałów. Przetwarzane a-c realzowane jest za pomocą bpolarnego przetwornka o podanych przez użytkownka parametrach przetwarzana takch jak: lczba B btów oraz zakres przetwarzana U FS [V]. Podczas przetwarzana należy zwrócć uwagę, aby sygnał z dtherem ne przekroczył zakresu przetwornka. W tym celu maksymalną wartość generowanego napęca należy oblczyć korzystając z zależnośc, dla dthera gaussowskego: U FS A 3σ max, (9 gdze: A ampltuda przetwarzanego sygnału, σ max przyjęta maksymalna wartość odchylena standardowego dthera, oraz dla dthera o rozkładze równomernym: U FS A A max, ( gdze A max jest maksymalną wartoścą ampltudy dthera. 4

Program umożlwa ustawene następujących parametrów przetwarzana: - częstotlwośc próbkowana sygnału; - lczby próbek sygnału; - wartośc przesunęca czasowego funkcj korelacj oraz umożlwa oblczene: - wartośc średnej arytmetycznej z N wynków estymacj funkcj autokorelacj lub korelacj wzajemnej; - oceny obcążena estymatora (mary błędu systematycznego; - oceny warancj estymatora opsującej losową składową błędu; - oceny względnego błędu standardowego (względnej nepewnośc standardowej typu A. W opracowanym programe do realzacj przetwarzana a-c, korelacj sygnałów oraz wyznaczana składowych nepewnośc, zastosowano funkcje spoza bblotek LabWndows. W celu zobrazowana sposobu przeprowadzana badań symulacyjnych z użycem modelu korelatora przedstawono nżej przebeg przykładowego eksperymentu. 4. Przebeg eksperymentu, uzyskane wynk oraz ch ocena Ważnym etapem eksperymentu było porównane wynków uzyskanych za pomocą modelu korelatora z teoretycznym błędam estymacj wartośc średnokwadratowej sygnału harmoncznego [6]. Badana wykonano dla sygnału dtherowego o rozkładze normalnym. Wartość średnokwadratowa jest wartoścą funkcj autokorelacj dla argumentu równego zero. Względne obcążene estymatora określono na podstawe zależnośc: Rx ( (, N Rx ( δ σ / q, ( A / ~ x, jest średną arytmetyczną z N wynków estymacj wartośc funkcj autokorelacj dla argumentu równego zero. gdze R d ( N Eksperyment przebegał w ten sposób, że w wrtualnym korelatorze zostały wygenerowane sygnały harmonczne dtherowe o rozkładze normalnym oraz wartośc skutecznej σ,.q,.3q,.5q,.8q, q. Aby sygnał z dtherem ne przekroczył zakresu przetwornka, dobrano maksymalną wartość generowanego sygnału dla dthera o odchylenu σ max q zgodne z zależnoścą (9 oraz wzorem: U q FS, ( B gdze: q krok kwantowana, U FS zakres przetwarzana, B lczba btów przetwornka bpolarnego. Następne oblczono wartość średnokwadratową sygnału harmoncznego z dtherem: R ( A x σ. (3 5

Po wprowadzenu do programu oblczonych parametrów dokonano estymacj względnego obcążena dla lczby powtórzeń eksperymentu N. Otrzymane wynk porównano z oblczonym za pomocą programu athcad na podstawe zależnośc [6]: δ J ( σ / q 6 ( A q σ A q q ( β β J ( β e β σ π q A gdze β π. q Na rys. przedstawono przykładowe wynk badań uzyskane z eksperymentu zgodne z ( oraz analz matematycznych na podstawe (4. Jak wynka z wykresów, względne obcążene estymatora maleje wraz ze wzrostem stosunku odchylena standardowego sygnału dtherowego do kroku kwantowana przetwornka, a uzyskane z eksperymentu wynk są zbeżne z oblczonym w programe athcad. Wartośc względnego obcążena estymatora dla A/q σ /q,5 wynoszą odpowedno: δ (,5,65, (,5,65 δ, natomast dla A/q 9: 4 δ,5,3, δ (,5,. ( 4 (4 Rys.. Względne obcążene estymatora wartośc średnokwadratowej sygnału harmoncznego z gaussowskm dtherem w funkcj σ /q: a A/q, b A/q9 Fg.. Relatve bas of the mean square value estmator of the harmonc sgnal wth Gaussan dther as functon of σ /q: a A/q, b A/q9 6

5. Podsumowane Analtyczne modele błędów estymacj określanych cyfrowo funkcj korelacyjnych mają ogranczone zastosowane praktyczne z powodu dużej złożonośc. W tej sytuacj dla celów badawczych został opracowany w środowsku LabWndows frmy Natonal Instruments model wrtualnego korelatora. W programe zostały użyte orygnalne procedury określana estymatorów funkcj korelacyjnych, poneważ dostępne funkcje paketu LabWndows prowadzły do newarygodnych wynków. Zaprezentowane w artykule rezultaty badań obcążena estymatora w zależnośc od pozomu sygnału dtherowego, będące częścą prowadzonych badań, są zbeżne z wynkam analz teoretycznych. Planowane jest zastosowane modelu korelatora w badanach wpływu sygnałów dtherowych na warancję estymatorów funkcj korelacyjnych odpowedzalną za nepewność typu A. 6. Lteratura [] J. S. Bendat, A. G. Persol: Random data: analyss and measurement procedures. Wley, New York 986. [] J. Lal-Jadzak.: Accuracy n determnaton of correlaton functons by dgtal methods. etrology and easurement Systems, vol. VIII, no.,. [3] K. Y. Chang, A. D. oore: odfed dgtal correlator and ts estmaton errors. IEEE Trans. on IT, 97, pp. 699-76. [4] J. Lal-Jadzak: Bas and varance of crosscorrelaton functon estmator determned on the bass of sgnals resultng from A/D converson wth dther. etrology and easurement Systems, vol. X, no. 4, 3. [5] LabWndows/CVI Internet Developers Toolkt Onlne Help. [6] J. Lal-Jadzak: Kształtowane dokładnośc w pomarach korelacyjnych. onografa, no., Wyd. Pol. Zelonogórskej, Zelona Góra. 7