42083

Обработка базы данных с помощью Microsoft Office Excel

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Приведенная ниже база данных служащих является выборочным пространством некоторого случайного эксперимента, в котором работник выбирается выборочным(случайным) способом. Будем считать, что один работник представляет один результат эксперимента и все возможные результаты равновероятны.

Русский

2013-10-27

1.15 MB

1 чел.

Министерство науки и образования Украины

Национальный технический университет Украины

«Киевский Политехнический Институт»

Факультет социологии и права

Лабораторная работа №2

по теории вероятности

на тему:

«Обработка базы данных с помощью

Microsoft Office Excel»

Выполнил

Студент 2-го курса

группы АМ-74

Балашов Дмитрий Валерьевич

Проверила

Бахтина Галина Петровна

Киев 2008

ЦЕЛЬ РАБОТЫ

При помощи компьютерной программы Microsoft Excel научится:

  •  Находить вероятность случайных событий;
  •  Находить условную вероятность событий;
  •  Делать выборку из базы данных при указанном условии;
  •  Строить дерево вероятности для указанной выборки;
  •  Определять независимые и несовместимые события.

ЗАДАНИЕ РАБОТЫ

1. Приведенная ниже база данных служащих является выборочным пространством некоторого случайного эксперимента, в котором работник выбирается выборочным(случайным) способом. Будем считать, что один работник представляет один результат эксперимента и все возможные результаты равновероятны.

1.1) найти вероятность того, что будет выбрана женщина;

1.2) найти вероятность того, что зарплата работника превышает $ 35000;

1.3) найти вероятность того, что работник имеет уровень подготовки В;

1.4) найти вероятность того, что зарплата превышает $ 35000 и работник имеет уровень подготовки В;

1.5) найти вероятность того, что зарплата превышает $ 35000 при условии, что работник имеет уровень подготовки В.

2. База данных служащих также выборочное пространство некоторого

случайного эксперимента. Рассмотрим два события: «большой опыт работы»( 6 лет и больше) и «служащий – женщина».

2.1) найти вероятность этих двух событий;

2.2) найти вероятность пересечения этих двух событий и дать интерпретацию этого пересечения;

2.3) построить дерево вероятности для этих двух событий, выбрав в качестве первой ветви «служащий-женщина»;

2.4) найти условную вероятность наличия большого опыта работы при условии, что служащий-женщина;

2.5) найти условную вероятность того, что служащий-женщина при наличии большого опыта работы;

2.6) найти условную вероятность того, что служащий-женщина не имеющая большого опыта работы;

2.7) являются ли эти два события независимыми? Откуда это следует?

2.8) являются ли эти два события несовместными? Откуда это следует?

3. Снова считаем вышеупомянутую базу данных выборочным пространством

3.1) являются ли события «Уровень подготовки А» и «Уровень подготовки В» независимыми? Откуда это следует?

3.2) являются ли события «Уровень подготовки А» и «Уровень подготовки В» несовместными? Откуда это следует?

БАЗА ДАННЫХ СЛУЖАЩИХ

Номер служащего

Заработная плата за год, долл.

Пол

Возраст, лет

Стаж роботы, лет

Уровень подготовки

1

32368

Ж

42

3

B

2

53174

Ч

54

10

B

3

52722

Ч

47

10

A

4

53423

Ч

47

1

B

5

50602

Ч

44

5

B

6

49033

Ч

42

10

A

7

24395

Ч

30

5

A

8

24395

Ж

52

6

A

9

43124

Ч

48

8

A

10

23978

Ж

58

4

A

11

53174

Ч

46

4

C

12

58515

Ч

36

8

C

13

56194

Ч

49

10

B

14

49037

Ж

55

10

B

15

44884

Ч

41

1

A

16

53429

Ж

52

5

B

17

46578

Ч

57

8

A

18

58968

Ж

61

10

B

19

53174

Ч

50

5

A

20

53627

Ч

47

10

B

21

49033

Ч

54

5

B

22

54981

Ч

47

7

A

23

62530

Ч

50

10

B

24

27525

Ж

38

3

A

25

24395

Ч

31

5

A

26

56884

Ч

47

10

A

27

52115

Ч

56

5

A

28

44183

Ж

38

5

B

29

24971

Ж

55

6

A

30

35423

Ж

47

4

A

31

41188

Ж

35

2

B

32

27525

Ж

35

3

A

33

35018

Ч

39

1

A

34

44183

Ч

41

2

A

35

35423

Ч

44

1

A

36

49033

Ч

53

8

A

37

40741

Ч

47

2

A

38

49033

Ч

42

10

A

39

56294

Ж

44

6

C

40

47180

Ж

45

5

C

41

46578

Ч

56

8

A

42

52722

Ч

38

8

C

43

51241

Ч

58

2

B

44

53627

Ч

52

8

A

45

53174

Ч

54

10

A

46

56294

Ч

49

10

B

47

49033

Ж

53

10

B

48

51241

Ч

56

1

C

49

35200

Ж

38

1

B

50

50174

Ж

42

5

A

51

24352

Ж

35

1

A

52

47180

Ж

40

3

A

53

49033

Ж

34

4

B

54

53174

Ж

35

1

A

55

53429

Ж

45

5

B

56

53627

Ч

54

10

A

57

26491

Ч

47

10

A

58

42961

Ж

45

7

B

59

53627

Ч

47

10

A

60

26491

Ж

46

7

A

61

42961

Ч

36

3

B

62

53174

Ч

45

5

A

63

36292

Ч

46

0

A

64

37292

Ч

47

1

A

65

41188

Ж

34

3

B

66

57242

Ж

45

7

C

67

53429

Ж

44

6

C

68

53174

Ч

50

10

B

69

44138

Ж

38

2

B

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ

Вероятность события – это отношение числа благоприятствующих этому событию исходов к общему числу всех равновозможных несовместимых элементарных исходов, образующих полную группу.

События обозначаются заглавными буквами латинского алфавита: A, В, С, ...

Пересечением называется такое событие, которое наступает при одновременном наступлении событий А и В.

Случайным событием (или просто событием) называется всякое явление, которое может произойти или не произойти при осуществлении определенной совокупности условий. Теория вероятностей имеет дело с такими событиями, которые имеют массовый характер. Это значит, что данная совокупность условий может быть воспроизведена неограниченное число раз. Каждое такое осуществление данной совокупности условий называют испытанием (или опытом). 

Пусть при n испытаниях событие A появилось m раз. Тогда отношение  называется частотой (относительной частотой) события A и обозначается как:  

Событие называется достоверным, если оно в данном опыте обязательно должно произойти; наоборот, событие называется невозможным, если оно в данном опыте не может произойти.

Два события A и В называются несовместными, если наступление события A исключает наступление события В. Отсюда следует, что если события A и В несовместны, то событие AB — невозможное.

Событие В называется независимым от события А, если появление события А не изменяет вероятности появления события В.

Условная вероятностьвероятность события В, вычесленная в предположении, что событие А уже наступило.

Дерево вероятности – наглядное описаниевероятности события.

ВЫПОЛНЕНИЕ РАБОТЫ

ЗАДАНИЕ 1

Для того, чтобы начать выполнение работы, нам необходимо открыть нашу базу данных в программе Microsoft Excel 2007. А также включить фильтр: Данные – Фильтр.

ЗАДАНИЕ 1.1

Фильтруем данные в столбце «Пол». Для этого нажимаем на стрелочку и из предложенного списка критерием выбираем «ж».

После проделывания данных операций мы получаем отфильтрованные данные и на экран выводится такая таблица.

Номер служащего

Заработная плата за год, долл.

Пол

Возраст, лет

Стаж роботы, лет

Уровень подготовки

1

32368

Ж

42

3

B

7

24395

Ж

52

6

A

10

23978

Ж

58

4

A

14

49033

Ж

55

10

B

16

53429

Ж

52

5

B

18

58968

Ж

61

10

B

24

27525

Ж

38

3

A

28

44183

Ж

38

5

B

29

24971

Ж

55

6

A

30

35423

Ж

47

4

A

31

41188

Ж

35

2

B

32

27525

Ж

35

3

A

39

56294

Ж

44

6

C

40

47180

Ж

45

5

C

47

49033

Ж

53

10

B

49

35200

Ж

38

1

B

50

50174

Ж

42

5

A

51

24352

Ж

35

1

A

52

47180

Ж

40

3

A

53

49033

Ж

34

4

B

54

53174

Ж

35

1

A

55

53429

Ж

45

5

B

58

42961

Ж

45

7

B

60

26491

Ж

46

7

A

65

41188

Ж

34

3

B

66

57242

Ж

45

7

C

67

53429

Ж

44

6

C

69

44138

Ж

38

2

B

В низу, в строке состояния отображается количество отфильтрованных данных и количество всех данных, которые фильтровались.

Теперь, когда у нас есть все необходимые данные, преступаем к вычислению вероятности. Для этого воспользуемся формулой, приведенной в теоретических сведеньях, и для получений процентного отношения умножаем на 100%.

Вероятность: (28/69)*100%=0,4057*100%=40,6%

ЗАДАНИЕ 1.2

Фильтруем данные в столбце «Заработная плата за год, долл.». Для этого нажимаем на стрелочку и из списка появившихся условий выбираем: Числовые фильтры → больше

В появившемся диалоговом окне в верхнее правое поле вводим минимальную сумму – 35000 и нажимаем ОК.

После проделывания данных операций мы получаем отфильтрованные данные и на экран выводится такая таблица.

Номер служащего

Заработная плата за год, долл.

Пол

Возраст, лет

Стаж роботы, лет

Уровень подготовки

2

53174

Ч

54

10

B

3

52722

Ч

47

10

A

4

53423

Ч

47

1

B

5

50602

Ч

44

5

B

6

49033

Ч

42

10

A

9

43124

Ч

48

8

A

11

53174

Ч

46

4

C

12

58515

Ч

36

8

C

13

56194

Ч

49

10

B

14

49037

Ж

55

10

B

15

44884

Ч

41

1

A

16

53429

Ж

52

5

B

17

46578

Ч

57

8

A

18

58968

Ж

61

10

B

19

53174

Ч

50

5

A

20

53627

Ч

47

10

B

21

49033

Ч

54

5

B

22

54981

Ч

47

7

A

23

62530

Ч

50

10

B

26

56884

Ч

47

10

A

27

52115

Ч

56

5

A

28

44183

Ж

38

5

B

30

35423

Ж

47

4

A

31

41188

Ж

35

2

B

33

35018

Ч

39

1

A

34

44183

Ч

41

2

A

35

35423

Ч

44

1

A

36

49033

Ч

53

8

A

37

40741

Ч

47

2

A

38

49033

Ч

42

10

A

39

56294

Ж

44

6

C

40

47180

Ж

45

5

C

41

46578

Ч

56

8

A

42

52722

Ч

38

8

C

43

51241

Ч

58

2

B

44

53627

Ч

52

8

A

45

53174

Ч

54

10

A

46

56294

Ч

49

10

B

47

49033

Ж

53

10

B

48

51241

Ч

56

1

C

49

35200

Ж

38

1

B

50

50174

Ж

42

5

A

52

47180

Ж

40

3

A

53

49033

Ж

34

4

B

54

53174

Ж

35

1

A

55

53429

Ж

45

5

B

56

53627

Ч

54

10

A

58

42961

Ж

45

7

B

59

53627

Ч

47

10

A

61

42961

Ч

36

3

B

62

53174

Ч

45

5

A

63

36292

Ч

46

0

A

64

37292

Ч

47

1

A

65

41188

Ж

34

3

B

66

57242

Ж

45

7

C

67

53429

Ж

44

6

C

68

53174

Ч

50

10

B

69

44138

Ж

38

2

B

Внизу, в строке состояния отображается количество отфильтрованных данных и количество всех данных, которые фильтровались.

Теперь, когда у нас есть все необходимые данные, преступаем к вычислению вероятности. Для этого воспользуемся формулой, приведенной в теоретических сведеньях, и для получений процентного отношения умножаем на 100%.

Вероятность: (58/69)*100%=0,8405*100%=84,1%

ЗАДАНИЕ 1.3

Фильтруем данные в столбце «Уровень подготовки». Для этого нажимаем на стрелочку и из списка появившихся критериев выбираем «В».

После проделывания данных операций мы получаем отфильтрованные данные и на экран выводится такая таблица.

Номер служащего

Заработная плата за год, долл.

Пол

Возраст, лет

Стаж роботы, лет

Уровень подготовки

1

32368

Ж

42

3

B

2

53174

Ч

54

10

B

4

53423

Ч

47

1

B

5

50602

Ч

44

5

B

13

56194

Ч

49

10

B

14

49036

Ж

55

10

B

16

53429

Ж

52

5

B

18

58968

Ж

61

10

B

20

53627

Ч

47

10

B

21

49033

Ч

54

5

B

23

62530

Ч

50

10

B

28

44183

Ж

38

5

B

31

41188

Ж

35

2

B

39

56294

Ч

49

10

B

38

49033

Ж

53

10

B

43

51240

Ч

58

2

B

49

35200

Ж

38

1

B

53

49033

Ж

34

4

B

55

53429

Ж

45

5

B

58

42961

Ж

45

7

B

61

42961

Ч

36

3

B

65

41188

Ж

34

3

B

68

53174

Ч

50

10

B

69

44138

Ж

38

2

B

ВНнизу, в строке состояния отображается количество отфильтрованных данных и количество всех данных, которые фильтровались.

Теперь, когда у нас есть все необходимые данные, преступаем к вычислению вероятности. Для этого воспользуемся формулой, приведенной в теоретических сведеньях, и для получений процентного отношения умножаем на 100%.

Вероятность: (24/69)*100%=0,3478*100%=34,8%

ЗАДАНИЕ 1.4

 Фильтруем данные последовательно в столбцах «Заработная плата за год, долл.»: Числовые фильтры → больше → в диалоговом окне пишем 35000 → ОК; и «Уровень подготовки»: выбираем условие «В». В результате фильтрации получаем такую таблицу:

Номер служащего

Заработная плата за год, долл.

Пол

Возраст, лет

Стаж роботы, лет

Уровень подготовки

2

53174

Ч

54

10

B

4

53423

Ч

47

1

B

5

50602

Ч

44

5

B

13

56194

Ч

49

10

B

14

49033

Ж

55

10

B

16

53429

Ж

52

5

B

18

58968

Ж

61

10

B

20

53627

Ч

47

10

B

21

49033

Ч

54

5

B

23

62530

Ч

50

10

B

28

44183

Ж

38

5

B

31

41188

Ж

35

2

B

43

51240

Ч

58

2

B

46

56294

Ч

49

10

B

47

49033

Ж

53

10

B

49

35200

Ж

38

1

B

53

49033

Ж

34

4

B

55

53429

Ж

45

5

B

58

42961

Ж

45

7

B

61

42961

Ч

36

3

B

65

41188

Ж

34

3

B

68

53174

Ч

50

10

B

69

44138

Ж

38

2

B

Внизу, в строке состояния отображается количество отфильтрованных данных и количество всех данных, которые фильтровались.

Для нахождения вероятности делим полученный результат (23) на количество работников получающих зарплату больше $35000 (58) и умножаем на 100%.

Вероятность: (23/58)*100%=0,3965*100%=39,7%

ЗАДАНИЕ 1.5

1.5) Выполняем действия аналогичные действиям в пункте (1.4). Но полученный результат (23) делим на количество работников с уровнем подготовки «В» (24) и умножаем на 100%.

Вероятность: (23/24)*100%=0,9583*100%=95,8%

ЗАДАНИЕ 2

ЗАДАНИЕ 2.1

 Фильтруем данные в столбце «Стаж работы, лет». Для этого нажимаем на стрелочку и из списка появившихся критериев выбираем: Числовые фильтры → больше или равно → в появившемся диалоговом окне пишем «6» → ОК.

В результате фильтрации получаем такую таблицу

Номер служащего

Заработная плата за год, долл.

Пол

Возраст, лет

Стаж роботы, лет

Уровень подготовки

2

53174

Ч

54

10

B

3

52722

Ч

47

10

A

6

49033

Ч

42

10

A

7

24395

Ж

52

6

A

9

43124

Ч

48

8

A

12

58515

Ч

36

8

C

13

56194

Ч

49

10

B

14

49033

Ж

55

10

B

17

46574

Ч

57

8

A

18

58968

Ж

61

10

B

20

53627

Ч

47

10

B

22

54981

Ч

47

7

A

23

62530

Ч

50

10

B

26

56884

Ч

47

10

A

29

24971

Ж

55

6

A

36

49033

Ч

53

8

A

41

46577

Ч

56

8

A

42

52722

Ч

38

8

C

44

53627

Ч

52

8

A

45

53174

Ч

54

10

A

46

56294

Ч

49

10

B

47

49033

Ч

42

10

A

56

53627

Ч

54

10

A

57

26491

Ч

47

10

A

58

42961

Ж

45

7

B

59

53627

Ч

47

10

A

60

26491

Ж

46

7

A

66

57242

Ж

45

7

C

67

53429

Ж

44

6

C

68

53174

Ч

50

10

B

Внизу, в строке состояния отображается количество отфильтрованных данных и количество всех данных, которые фильтровались.

Для нахождения вероятности делим полученный результат (32) на общее количество работников (69) и умножаем на 100%.

Вероятность: (32/69)*100%=0,4637*100%=46,4%

Вероятность того, что работник - женщина берем из задания (1.1), и она равна 40,6%.

ЗАДАНИЕ 2.2

Для того, чтобы найти вероятность пересечения обоих этих событий нам необходимо перемножить вероятности этих событий.

Вероятность: (0,4057*0,4637)*100%=0,1881*100%=18,8%

ЗАДАНИЕ 2.3

Строим дерево вероятности, которое выглядит следующим образом:

Дерево вероятности см. на следующей странице.

                    большой опыт работы       18,8%

работник – женщина         40,6%

   маленький опыт работы  21,8%

                 большой опыт работы  31,9%

работник-мужчина         59,4%

   маленький опыт работы  27,5%

ЗАДАНИЕ 2.4

 Фильтруем данные последовательно в столбцах «Пол»: выбираем условие «ж»; и «Стаж работы, лет»: Числовые фильтры → больше или равно → в диалоговом окне пишем 6 → ОК. В результате фильтрации получаем такую таблицу:

Номер служащего

Заработная плата за год, долл.

Пол

Возраст, лет

Стаж роботы, лет

Уровень подготовки

8

24395

Ж

52

6

A

14

49033

Ж

55

10

B

18

58968

Ж

61

10

B

29

24971

Ж

55

6

A

39

56294

Ж

44

6

C

47

49033

Ж

53

10

B

58

42961

Ж

45

7

B

60

26491

Ж

46

7

A

66

57242

Ж

45

7

C

67

53429

Ж

44

6

C

Для нахождения вероятности делим полученный результат (10) на количество всех работников-женщин (28) и умножаем на 100%.

Вероятность: (10/28)*100%=0,3571*100%=35,7%

ЗАДАНИЕ 2.5

Выполняем действия аналогичные действиям в пункте (2.4). Но полученный результат (10) делим на количество работников имеющих большой опыт работы (32) и умножаем на 100%.

Вероятность: (10/32)*100%=0,3125*100%=31,3%

ЗАДАНИЕ 2.6

Фильтруем данные последовательно в столбцах «Пол»: выбираем условие «ж»; и «Стаж работы, лет»: Числовые фильтры → меньше → в диалоговом окне пишем 6 →ОК.

В результате фильтрации получаем такую таблицу:

Номер служащего

Заработная плата за год, долл.

Пол

Возраст, лет

Стаж роботы, лет

Уровень подготовки

1

32368

Ж

42

3

B

10

23978

Ж

58

4

A

16

53429

Ж

52

5

B

24

27525

Ж

38

3

A

28

44183

Ж

38

5

B

30

35423

Ж

47

4

A

31

41188

Ж

35

2

B

32

27525

Ж

35

3

A

40

47180

Ж

45

5

C

49

35200

Ж

38

1

B

50

50174

Ж

42

5

A

51

24352

Ж

35

1

A

52

47180

Ж

40

3

A

53

49033

Ж

34

4

B

62

53174

Ж

35

1

A

67

53429

Ж

45

5

B

65

41188

Ж

34

3

B

69

44138

Ж

38

2

B

Внизу, в строке состояния отображается количество отфильтрованных данных и количество всех данных, которые фильтровались.

Для нахождения вероятности делим полученный результат (18) на общее количество работников не имеющих большого опыта работы (оно равняется

69 - 32 = 37)и умножаем на 100%.

Вероятность: (18/37)*100%=0,4864*100%=48,6%

ЗАДАНИЕ 2.7

Эти два события являются независимыми, так как не все работники, имеющие большой опыт работы – женщины, а также - не все женщины имеют большой опыт работы.

ЗАДАНИЕ 2.8

Эти события не являются несовместимыми, так как вероятность их пересечения равна 18.8%, то есть больше 0.

ЗАДАНИЕ 3

ЗАДАНИЕ 3.1

Представленные два события(«уровень подготовки А» и «уровень подготовки В») – независимые, так как в результате испытания может присутствовать только одно из них, а не оба сразу.

ЗАДАНИЕ 3.2

Эти события – несовместимые, так как, если приходит одно из этих событий, то появление в этом же испытании второго события является невозможным.

ВЫВОДЫ

После выполнения данной работы оказалось, что программа Microsoft Excel – очень удобный и быстрый способ обработки данных обширных и не очень баз данных. С помощью фильтрации (выборки) общей базы данных полученный результат можно использовать для нахождения вероятности случайных событий. Помимо этого  - научились строить дерево вероятностей случайных событий, а также определять независимые и несовместные события.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

38949. Методические погрешности анализа спектра с использованием процедуры ДПФ. Растекание спектра (эффект Гиббса - leakige). Слияние отсчетов спектра 20.21 KB
  Методические погрешности анализа спектра с использованием процедуры ДПФ. Растекание спектра эффект Гиббса lekige. Слияние отсчетов спектра.Эффект появления ложных спектральных составляющих При расчете параметров процедуры ДПФ выбирают некоторую граничную частоту fg из логарифмического уравнения и находят интервал дискретизации t как: t = 1 2 fg 1.
38950. Синтез линейных элементов ОЭП методом рекуррентных разностных уравнений (РРУ). Алгоритм РРУ, связь с преобразованием Лапласа. Расчет параметров алгоритма РРУ методом Тастина 222.5 KB
  Синтез линейных элементов ОЭП методом рекуррентных разностных уравнений РРУ. Алгоритм РРУ связь с преобразованием Лапласа. Расчет параметров алгоритма РРУ методом Тастина Алгоритм РРУ при синтезе ЛЭ явлся альтернативой свертки.N1 алгоритм РРУ определяет значение ym резщей последовательности с номером m по соотношению: Где m = 0.
38951. Особенности анализа оптических сигналов с помощью процедуры двумерного ДПФ. Методические погрешности 298 KB
  Массив gk1k2 трактуется как результат дискретизации некоторого изображения или излучающей поверхности gху т. что отсчеты спектра соответствующие высоким пространственным частотам находятся в центральной ийласти результирующего массива а соответствующие низким пространственным частотам в угловых областях Для...
38952. Синтез линейных элементов ОЭП с помощью процедуры дискретной свертки (ДС). Вид выражения одномерной и двумерной ДС, его связь с аналоговой сверткой 784 KB
  сигнала gτ St сигналы на входе и выходе ht ИХ линейного элемента При проектировании gτ St известны ht искомая. сигнала является дискретным аналогом свертки. сигнала hk отсчеты ИХ ЛЭ ym результирующая последовательность отсчетов вых. сигнала При переходе к автоматическому проектированию необходимо вхю сигнал и ИХ ограничить некоторым временным интервалом затем дискретезировать.
38953. Синтез случайных величин как базовая операция процедуры анализа параметрической чувствительности. Методы: «обратной функции», Неймана, «кусочной аппроксимации» 353.5 KB
  Синтез случайных величин как базовая операция процедуры анализа параметрической чувствительности. расчет качества ОЭС при условии изменения параметров элементов в соответствии с законами распределения их как случайных величин. Ядро процедуры синтез случайных величин с известными параметрами. Методы синтеза основаны на преобразовании исходной последовательности значений gk случ велич Г р м распределенной в интервале [0;1] в последовательность значений xi случ величины Х с заданной функцией распределения ФР Fx или плотностью...
38954. Вычисление сигнала на выходе линейного элемента ОЭП с использованием процедуры ДС. Методы: прямой свертки, быстрой свертки 432.5 KB
  Методы: прямой свертки быстрой свертки Определение Линейных элементов Линейность в широком смысле Параметрические системы у них импульсная характеристика изменяется но не в зависимости от входного сигнала Линейность в узком смысле Дюамель Если это выражение справедливо для линейного элемента то он линейный в узком смысле. ymотсчеты выходного сигнала При выполнении процедуры используется метод прямого перебора значений ht: известен вид ht но неизвестен а Дискретная свертка T1T2предварительные значения по методике дпф Нужно...
38955. Анализ сигналов с помощью процедуры дискретного преобразование Фурье (ДПФ). Вид выражения ДПФ, его связь с аналоговым преобразованием Фурье 42 KB
  Вид выражения ДПФ его связь с аналоговым преобразованием Фурье Для гармонического анализа периодического сигнала с периодомиспользуется разложение в ряд Фурье на некотором интервале Т: где Sn комплексный коэффициент определяющий амплитуду и фазу гармонической составляющей с номером n и частотой fn n T0 исследуемого сигнала. В случае апериодического сигнала g{t используется преобразование Фурье: где Sf комплексная непрерывная функция спектральная плотность сигнала определяющая текущую амплитуду и фазу сигнала в бесконечно...
38956. Общая методика выполнения процедуры ДС. 167.5 KB
  с известным приближением определяется интегральной сверткой: 1 где момент времени в который определяется величина выходного сигнала; сигналы на входе и выходе соответственно; импульсная характеристика линейного элемента. При проектировании известными являются входной сигнал а также...
38957. Общая методика анализа спектра типовых входных сигналов с использованием процедуры ДПФ. Зеркальная особенность (mirror). Эффект появления ложных спектральных компонент (aliasing) 1.76 MB
  Эффект появления ложных спектральных компонент lising. Выбирается интервал Т ограничения сигнала в соответствии с выражениями: для бесконечного апериодического сигнал: где интервал по шкале частот между отсчетами спектра определяющей требуемое по условию задачи разрешение по частоте; для сигнала в виде одиночного импульса или группы импульсов: при отсутствии разрыва хотя бы в одной краевой точке т. Вследствие нарушения условия Котельникова происходит наложение отсчетов спектра соответствующих соседним периодам сто приводит к...