Сформировать с помощью любого пакета прикладных программ реализацию белого гауссова шума длиной 30 — 40 отсчетов с нулевым математическим ожиданием и единичной дисперсией. Инициирующее число генератора случайных чисел взять равным lk, где l — порядковый номер студента в списке группы, k — последняя цифра в номере группы. Например, для студента, находящегося в списке гр. 1034 под номером 7 инициирующее число 74. Реализация подается на вход фильтров с следующими параметрами.
|
Вариант. | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |
ФСС. | m = 4. | m = 5. | m = 6. | m = 7. |
ФЭС. | b = 0,7. | b = 0,75. | b = 0,8. | b = 0,85. | b = 0,9. |
|
Вариант. | | | | | | | | | | |
ФСС. | m= 8. | m = 7. |
ФЭС. | b = 0,85. | b = 0,8. | b = 0,7. |
Номер варианта равен порядковому номеру студента в списке группы.
Рассчитать выходную последовательность для обоих фильтров. Уметь рассчитать вручную.
По заданию 11 варианта m=6, а b=0.8. Тогда схема программы будет выглядеть следующим образом.
m=6, b=0.8, l=411 т.к. группа 2034, а номер по журналу 11,-ый, k=30 т.к. имеем 30 отсчётов белого шума Гаусса. Белый шум Гаусса представлен в виде элемента Gauss White Noise с параметром deviation = 1.
В результате получаем на осциллографе Waveform Graph:
В приближении на 30 значений выглядит так:
Чтобы рассчитать коэффициент среднего скользящего фильтра, будет необходимо применить формулу.