Страница 1 из 1

В общем отлично, да. Но кое-что огорчает сильно.

Добавлено: 04 мар 2019, 13:26
vlad
Воо.. справочник какой получился... по классическому спектральному анализу. :D
Хрестоматийный труд на сию тему был когда-то Бендат и Пирсол "Прикладной анализ...и т.д." - практике соответствовал очень хорошо, по кр. мере в машиностроении.
Что нехорошо здесь. (При беглом ознакомлении - простите, если что не увидел пока)
1. По дискретизации. У автора сайта изложена определенная технология дискретизации сигнала, в рез-те пока никаких упоминаний тов. Найквиста, одноименной частоты и "сюрприза" маскирования частот не найдено. На практике и у Бендата - аналоговый сигнал должен быть ограничен (отфильтрован, напр.) по частоте, после чего под дискретизацией понимали просто значения в соотв. моменты времени. (обычно уже датчик имел ограниченную полосу, а система сбора данных (цифровая) - "частоту опроса")
2. По статистическому подходу к оцениванию той же спектральной плотности. Вот нет этого вообще. Если исследуем случайный процесс. (Возможно, автор имел ввиду исключительно какие-то детерминированные процессы). Там очень важно было иметь побольше "осреднений", для улучшения качества оценки. Нигде нет ни про сегментирование временнОй реализации, ни про перекрытие сегментов (как следствие применения весовых окон, о которых, кстати, оч хорошо всё написано), ни про статистическое "качество" оценки (пресловутая единица_делить_на_корень_из_эн), ни вообще про то, что экспериментально полученная (с пом. БПФ, напр) "спектральная плотность" - это на самом деле, оценка, такая же, как дисперсия, напр. "Но как посчитать 200-точечное ДПФ, если выборка всего 50 отсчетов?" - посчитать можно (логичнее, кстати, для этого интерполяцию провести тогда уж), вот "статистического" смысла в этом не будет.

Что сильно хотелось бы. Пока видим только "классику". Никаких "...Юла-Уолкера", например. (да,"50 отсчетов" - это, скорее, сюда. :D )

Re: В общем отлично, да. Но кое-что огорчает сильно.

Добавлено: 04 мар 2019, 20:43
Бахурин Сергей
критика принимается. Еще больше приветствуются реальные действия. Напишите несколько статей на эту тему, а я с удовольствием опубликую на сайте за вашим авторством.

Re: В общем отлично, да. Но кое-что огорчает сильно.

Добавлено: 06 мар 2019, 21:32
vlad
Да в основном их уже понаписали как бы... 1. По дискретизации беглым поиском - из википедии "частота найквиста" и "алиасинг" ("теорема котельникова" гораздо объемнее) . В смысле, получше ничего не попадается, вроде. Пока. Из них, собственно, можно бы и наваять. ( Но кое-что эдакое нашел вот - https://habr.com/ru/post/352628/ :shock: )

Re: В общем отлично, да. Но кое-что огорчает сильно.

Добавлено: 21 мар 2019, 17:54
vlad
*. Так... не совсем понятно здесь http://ru.dsplib.org/content/hilbert/hilbert.html "...Реальная часть на выходе ОБПФ не полностью совпадает с исходным сигналом..." При повторении вычислительного эксперимента получены невязки порядка е-07 - в общем-то, совпадает вполне, что и ожидалось. " (на картинке, если запостится - исходный сигнал, полученный аналитический и разность действительных частей в р-не 100-го отсчета):
Изображение
"Для уменьшения искажений сигнала необходимо реализовать секционную обработку с перекрытием. " - зря я раньше тут подозревал автора в невнимании к методу Уэлча, но вот в данном примере его вряд ли применишь - явно же нестационарный процесс.
В принципе, статью о п. Гилберта можно дополнить так (вроде не видел там этого)- "аналитическим сигналом" (в определенном смысле :D ) являются, например, передаточные функции физически осуществимых систем - под последними понимаются такие, импульсные переходные функции которых отличны от нуля только на неотрицательной части временной оси - типа, следствие наступает не раньше причины. Соответственно, их (ИПФ) частотные образы (передаточные функции) таковы, что мнимая и действительная части связаны п. Гилберта.

Re: В общем отлично, да. Но кое-что огорчает сильно.

Добавлено: 22 мар 2019, 14:20
Бахурин Сергей
Да фраза действительно неоднозначная. Надо удалить.

Вообще аналитической называется функция удовлетворяющая условиям Коши-Римана. Говоря простым языком реальная и мнимая часть такой функции однозначно связаны друг с другом. Эту связь как раз и определяет преобразование Гильберта.