19090

Выбор шага дискретизации с использованием экстраполирующих многочленов Тейлора

Практическая работа

Физика

Лекция № 4. Выбор шага дискретизации с использованием экстраполирующих многочленов Тейлора. Экстраполирующий многочлен Тейлора описывающий исходную функцию определяется выражением: 4.1 где соответственно первая вторая и производные непрерывной ...

Русский

2013-07-11

227 KB

9 чел.

Лекция № 4.

Выбор шага дискретизации с использованием экстраполирующих многочленов Тейлора.

Экстраполирующий многочлен Тейлора, описывающий исходную функцию , определяется выражением:

          (4.1)

где  соответственно первая, вторая и  производные непрерывной  функции в момент времени . Значение погрешности восстановления на интервале аппроксимации не должно превышать максимального значения остаточного члена разложения:

                                (4.2)

где – максимальное значение модуля производной функции  на интервале аппроксимации.

Ступенчатая  экстраполяция. Определим шаг равномерной дискретизации на основе многочлена Тейлора нулевой степени (ступенчатая  экстраполяция). Значение воспроизводящей функции  в любой момент времени  на каждом  интервале  принимается равным отсчету   (рис. 4.1).

Из (4.2) следует, что значение остаточного члена достигает максимума в конце интервала при :  

                                                           (4.3)

Отсюда получаем условие, определяющее шаг дискретизации:

                                                                                       (4.4)

Линейная экстраполяция. Определим шаг равномерной дискретизации с помощью многочлена Тейлора первой степени. В соответствии с (4.1) при восстановлении сигнала  помимо отсчета используется значение первой производной функции в момент времени .  На каждом   интервале времени   воспроизводящая функция равна:

,                                                               (4.5)

и представляет собой отрезок прямой, касательный к функции  в момент времени ,  (рис. 4.2).

Максимальное значение остаточного члена достигается в конце интервала при  и равно:

                                                      (4.6)

Соответственно получаем соотношение для шага дискретизации:

.                                                                                           (4.7)

Сравнение линейной экстраполяции с линейной интерполяцией (см. формулу 3.10)  показывает, что для обеспечения допустимой погрешности при экстраполяции требуется вдвое большее число отсчетов по сравнению с интерполяционным методом. Этот недостаток экстраполяции компенсируется более мягкими требованиями к обеспечению технической реализации аппаратных  (и программных) средств дискретизации и восстановления реальных сигналов, т.к. при экстраполяции не нужна задержка сигналов, необходимая при интерполяции.

Адаптивная дискретизация.              

Выше рассмотренные методы и алгоритмы дискретизации предназначены для  обработки любых возможных реализаций сигнала, поэтому они основаны на анализе предельных значений его динамических характеристик. В частности, при равномерной дискретизации погрешность восстановления может достигать предельного значения только в отдельные, сравнительно редкие моменты времени.  К тому же  значительное число отсчетов может быть избыточным, т.е. неинформативным.

В основе принципа адаптивной дискретизации лежит непосредственное слежение за текущей погрешностью восстановления сигнала. Наиболее широко на практике применяются алгоритмы дискретизации с адаптацией по длине интервала. Идея такой дискретизации состоит в следующем. На основе имеющегося дискретного отсчета (или отсчетов) на текущем интервале дискретизации определяются параметры восстанавливающей функции, формируемой с учетом текущих значений динамических характеристик сигнала. Затем в любой текущий момент времени определяется разность между соответствующими значениями исходной и воспроизводящей функцией, т.е. погрешность восстановления на основе, например, критерия наибольшего отклонения. Если эта погрешность достигает предельно допустимого значения, наращивание интервала прекращается и производится отсчет.  При этом в качестве воспроизводящих функций наиболее часто используют степенные алгебраические полиномы.

Возможен и другой подход к адаптивной дискретизации, заключающийся в адаптивном изменении порядка восстанавливающего полинома при фиксированном интервале дискретизации. Однако на практике наибольшее распространение получила адаптивная дискретизация с переменным шагом дискретизации.

В зависимости от возможного изменения шага дискретизации различают две группы методов:

  •  дискретизация с некратными интервалами, при которой шаг дискретизации  непрерывно меняется в интервале ;
  •  дискретизация с кратными интервалами, при которой – дискретная величина .

В реальных системах для восстановления непрерывной функции по дискретным отсчетам обычно применяют степенные полиномы нулевого и первого порядка. При этом  используют принцип экстраполяции (интерполяционные способы не нашли широкого применения, поскольку их реализация связана с запоминанием сигнала на интервале аппроксимации и выполнением большого числа вычислительных операций).

Ограничимся рассмотрением примеров адаптивной дискретизации на основе экстраполяции.

Пример 1.  Рассмотреть адаптивную дискретизацию реализации сигнала  с использованием аппроксимирующего многочлена типа (3.1) нулевой степени (ступенчатая аппроксимация). Принять, что наибольшее допустимое отклонение равно .

На момент  начала каждого интервала аппроксимирующий полином принимаем равным  и вычисляем разность , которую сравниваем с . Установление равенства  соответствует моменту  окончания интервала и фиксации очередного отсчета (см. рис. 4.3).

 

Пример 2.  Рассмотреть адаптивную дискретизацию реализации сигнала  с использованием аппроксимирующего многочлена первой степени (линейная  аппроксимация). Принять, что наибольшее допустимое отклонение равно .

На момент  начала каждого интервала аппроксимирующий полином  зададим в виде:   ,                                                   (4.8)

где – производная сигнала в момент времени .

Момент очередного отсчета определяется выполнением равенства:

                         (4.9)

Результаты дискретизации приведены на рис. 4.4.

При аппаратной реализации данного алгоритма следует учесть, что вследствие наличия операции дифференцирования сигнала он неэффективен при наличии высокочастотных помех.

PAGE  1


EMBED Equation.DSMT4  

EMBED Equation.DSMT4  

EMBED Equation.DSMT4  

EMBED Equation.DSMT4  

EMBED Equation.DSMT4  

EMBED Equation.DSMT4  

Рис. 4.1

Рис. 4.2

Рис. 4.3.

Рис. 4.4


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

3396. ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА РАЗБОРКИ 290 KB
  ИССЛЕДОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА РАЗБОРКИ При выполнении лабораторной работы студенты изучают устройство машины или узла. Определяют основные движения в машине и оценивают наиболее изнашиваемые детали. Приобретают навыки составления технологич...
3397. Особенности построения и функционирования финансовой системы государства 442 KB
  Введение Финансовая система государства является одним из составных элементов микросистем, и ее существование объективно обусловлено наличием товарно-денежных отношений. Если рассматривать ее в широком смысле слова, то она включает в себя и денежно-...
3398. Создание конкурентоспособного предприятия по техническому обслуживанию, диагностике и ремонту топливной аппаратуры дизельных автомобилей 888.5 KB
  Введение Автомобильный транспорт является наиболее массовым  и удобным видом транспорта, особенно эффективным и удобным при перевозке грузов и пассажиров на относительно небольшие расстояния. Он обладает большой маневренностью, хорошей проходим...
3399. Автоматизации электроприводов в производственном прцессе 104.36 KB
  Выполним расчет пусковых сопротивлений выполним графическим способом, для нормального режима пуска. Графический способ расчёта пусковых сопротивлений для двигателей постоянного тока параллельного возбуждения базируется на следующих положениях
3400. Философия Л. Н. Толстого Непротивление злу силой 19.44 KB
  Гениальный писатель и глубокий мыслитель Л.Н. Толстой занимает важное место в русской философии второй половины XIX в. В центре его религиозно-философских исканий стоят вопросы понимания Бога, смысла жизни, соотношения добра и зла, свободы и нравств...
3401. Система приточно-вытяжной вентиляции для цеха по производству гранулированной серы на Астраханском газоперерабатывающем заводе 792 KB
  Дипломный проект на тему. Система приточно-вытяжной вентиляции для цеха по производству гранулированной серы на Астраханском газоперерабатывающем заводе, выполненный Лебедевой О. А. в 2006 г., состоит из текстовой документации - пояснительной ...
3402. Технические средства радиосвязи, радиовещания и телевидения 33.52 KB
  Определить, насколько увеличится относительная разность частот сигнала и помехи при переходе от схемы приемника прямого усиления к супергетеродинному. Данные вариантов задания приведены в таблице 1. Таблица 1 № вар 11 fc, МГц 40 fп, МГц 40,4 fг...
3403. Совершенствование технологических процессов диагностики и ремонта в ОАО Омск-Лада 1.41 MB
  Введение При переходе экономики нашей страны на рыночные отношения по-новому ставятся вопросы развития службы авто сервиса автомобильного транспорта и задачи повышения экономической эффективности работы и снижения трудоемкости его технического обслу...
3404. Штамповка поковки типа цилиндр с отростками в условиях мелкосерийного производства на базе ОАО ЭНЕРГОМАШ 8.15 MB
  Технологический раздел. Основной задачей проекта является разработка технологического процесса штамповки поковок деталей жидкостной ракеты. Чертеж детали представлен на рис.1. Материалом изготавливаемой детали является жаропрочный титановый сп...