Статистическая линеаризация

Cтраница 1

Статистическая линеаризация, сохраняющая математическое ожидание и дисперсию функции, не всегда оказывается наивыгоднейшей. [1]

Статистическая линеаризация заключается в замене нелинейной характеристики звена линейной, эквивалентной исходной характеристике звена в отношении вероятностных характеристик сигналов. В результате такой замены возникает возможность использования теории линейных систем с хорошо развитым математическим аппаратом. [2]

Статистическая линеаризация включает в себя, как частные случаи, обычную линеаризацию функций - линейный член в ряде Тейлора для заданной функции, а также гармоническую линеаризацию, на чем мы и остановимся кратко. [3]

Статистическая линеаризация, сохраняющая математическое ожидание и дисперсию функции, не всегда оказывается наивыгоднейшей. [4]

Статистическая линеаризация отличается от обычной линеаризации. Рассмотрим сущность статистической линеаризации и ее применение к оценке точности нелинейных систем. [5]

Статистическая линеаризация сводит рассмотрение нелинейных систем весьма общего вида к анализу нелинейных систем, обладающих рядом специальных свойств, делающих их уже значительно более удобными для ре-тения задач синтеза. Статистическая линеаризация открывает ( как мы увидим) большие возможности для теоретического и численного анализа. В то же время она основывается на некоторых гипотезах, априорная проверка которых крайне затруднительна. [6]

Статистическая линеаризация основана на замене нелинейного элемента эквивалентным в вероятностном смысле линейным элементом. [8]

Статистическая линеаризация входо-выходного отображения исследуемых систем относится к таким задачам нелинейной идентификации, решение которых существенно определяется характеристиками зависимости входных и выходных процессов системы. При этом известные подходы основаны либо на применении обычных корреляционных функций, либо дисперсионных функций. Но, как хорошо известно, корреляционные функции могут давать заниженные значения степени зависимости, вплоть до обращения в нуль даже при наличии детерминированной функциональной связи между случайными процессами. В свою очередь, методы дисперсионной линеаризации, вообще говоря, выводит за рамки линейных моделей. [9]

Структурные схемы нелинейных систем. [10]

Статистической линеаризацией называется замена безынерционного нелинейного элемента статистически эквивалентным ему безынерционным линейным элементом. [11]

Метод статистической линеаризации в этом случае - очевидно, дает такой же результат, что и метод гармонической линеаризации в теории нелинейных колебаний. [12]

При статистической линеаризации нелинейное преобразование заменяется линейным преобразованием, которое в основном учитывает совместное прохождение полезного сигнала и случайной помехи через нелинейный элемент. [13]

Метод статистической линеаризации, предназначенный для расчета нелинейных систем при случайных процессах, является аналогом метода гармонической линеаризации, применяемого при анализе и синтезе регулярных периодических процессов. [14]

Метод статистической линеаризации в этом случае - очевидно, дает такой же результат, что и метод гармонической линеаризации в теории нелинейных колебаний. [15]

Страницы: 1 2 3 4