Cтраница 3
Для построения полученных алгоритмов идентификации необходимо было предположение о порядке системы N. Если порядок системы неизвестен, то требования наблюдаемости дают простой способ его оценки. Если предполагаемый порядок меньше или равен истинному порядку системы, то матрица наблюдаемости Л всегда будет иметь обратную. [31]
Подставляя последовательно все полученные алгоритмы, соответствующие операторам, в первоначальную запись алгоритма, получают его окончательную запись. [32]
При практической реализации полученные алгоритмы могут быть существенно упрощены. [33]
Определим характеристики эффективности полученного алгоритма. [34]
Таким образом, статистически полученный алгоритм имеет строгое математическое обоснование и содержит физическую сущность процесса. В случае роста числа редких видов с одновременным уменьшением численности многочисленных каст ( ростом разнообразия в системе) модель интерпретируется в обратном порядке аналогичным образом. [35]
Таким образом, статистически полученный алгоритм имеет строгое математическое обоснование и опирается на физическую сущность процесса. В случае роста числа редких видов с одновременным уменьшением численности многочисленных каст ( ростом разнообразия в системе) модель интерпретируется в обратном порядке аналогичным образом. [36]
Следует отметить, что в полученных алгоритмах компенсации ( 102), ( 107) и ( 115) помеха реально не выделяется из принимаемой смеси, как это говорилось в предположении Jl и что принципиально невозможно, а так же, как и в алгоритме, реализующем предположение J, принимается по отдельному каналу: поляризационному, частотному или временному. Но, благодаря использованию не пространственного разделения каналов, как это делается при реализации предположения Jj, удается применить аппаратурно одноканальные схемы, являющиеся по существу двуканальными по поляризации, частоте, времени. [37]
Прежде, чем заняться представлением величин полученного алгоритма в терминах языка PL / 1, следует задуматься о его эффективности. Оказывается, что с точки зрения минимизации печати, наш алгоритм не выдерживает никакой критики. Действительно, нет никакой необходимости выводить пробелы вплоть до 99 - й позиции каждой строчки, а следовало бы оканчивать печать на последней звездочке, присутствующей в строчке. Кроме того, те строчки, в которых нет ни одной звездочки, следовало бы просто пропускать. [38]
В качестве примера решения на основе полученных алгоритмов распознавания кватернионных сигналов практически важной задачи рассмотрена задача идентификации произвольной звезды по ее изображению и изображениям окружающих звезд в пределах достаточно большого стереугла. Такая величина стереугла астродатчика позволяет выбрать для идентификации некоторой звезды группу из большого количества соседних очень ярких звезд. Формируемый при этом сигнал имеет значительную величину отношения сигнал / шум, что снижает вероятность событий ложной тревоги и пропуска. В то же время большой стереоугол приводит при формировании плоской картины к необходимо большим проекционным искажениям. Этот фактор как раз и устраняется при выборе кватернионного представления распознаваемого группового точечного объекта. [39]
Упрощенная структурная схема решающего устройства, реализующего полученные алгоритмы сглаживания по трем последним измерениям координаты, приведена на рис. 2.72. В схему входит запоминающее устройство, предназначенное для хранения двух предыдущих измерений координаты, устройство реализации функции веса и суммирующее устройство. Измеренное значение координаты УК в А / - м ( текущем) измерении взвешивается в соответствии с весовым коэффициентом Pg ( N) и, кроме того, поступает на вход первой линии задержки. Значения координаты q - и qx - 2, полученные в ( N-1) и ( N-2) моменты времени, после задержки на Т0 и 27 взвешиваются со своими весовыми коэффициентами. [40]
Структурная схема системы, реализующей в квазистационарном режиме полученный алгоритм, показана на рис. 9.4. Левая часть схемы соответствует обычному контуру экстремального регулирования с синхронным де-ректированием. [41]
Как видно из выражений (8.19), (8.20), полученные алгоритмы оценивания достаточно просты и легко реализуются на ЭВМ. Особенностью их является то, что коэффициенты перед членами, содержащими измерения, зависят только от числа измерений п и могут быть рассчитаны заранее, до получения результатов измерений. Поэтому рассмотренные алгоритмы отличаются высокой оперативностью и широко используются при обработке информации. [42]
Так как 69, аи Ь - константы, полученный алгоритм содержит во внутреннем цикле только четыре умножения, одно слолсение и вычитание и достаточно эффективен. В работе [4-2] показано, что алгоритм дает многоугольник максимальной площади, вписанный в эллипс. [43]
Предоставляем возможность читателю самому решить задачу и выполнить отладку полученного алгоритма. [44]
Возникновение этих ошибок относится не к стадии вычислений, реализации полученных алгоритмов, а к стадии разработки теории рассматриваемой проблемы. [45]