Jump to content

    

looser

Участник
  • Content Count

    25
  • Joined

  • Last visited

Community Reputation

0 Обычный

About looser

  • Rank
    Участник
  • Birthday 05/03/2000

Recent Profile Visitors

208 profile views
  1. Ну не знаю. Я обычно модель на цэ горожу. Потом битэкзактную реализацию на фпга. За пару месяцев перенести получается, с учетом отладки. Хотя я и не бохвесть какой спец в хдэлях.
  2. C 0 - пожалуй нет. Если есть готовая модель на цэ - почему нет?
  3. Ответ не поменялся. Возвести в квадрат, просуммировать, поделить... Интерпретация результата целиком и полностью на вашей совести.
  4. Вам чего нужно-то? Вопрос сформулируйте.
  5. Линейная фильтрация универсальна. Нелинейная фильтрация подразумевает некоторую определенность помехи. У вас помеха детерминирована?
  6. Сигнал - выборочное среднее. Помеха - выборочная дисперсия. Что не так?
  7. Не. Совершенно не понятно. Контекст дает четкий алгоритм. Но он вас не устраивает. В этой связи уже 2-х страничный срач про переливание из пустого в порожнее.
  8. У этого есть совершенно однозначное определение. Все остальное в этой связи - псевдонаучное словоблудие. Т е вам все же нужно не стандартное отклонение, а нечто другое? Определитесь и задайте вопрос корректно. И не надо развивать тему тупости отвечающих. Контрпродуктивно.
  9. Плохо. Если вы и так все знаете, к чему вопросы?
  10. Дык не понятно, что вам нужно. Есть точка на комплексной плоскости и пятно вокруг нее - шум. Стд этого шума определяется совершенно стандартно (тавтология). Если помеха детерминированная, не проще от нее отфильтроваться? Векторное медианное значение, это что-то из псевдонаучного разряда. Сами посудите: есть комплексный сигнал (i-q коррелированны). И внезапно возникает помеха только по i или q каналу. Это вообще-то беда с реализацией но отнюдь не фундаментальная. Не?
  11. 1. Найти модули (квадраты) всех элементов. Упорядочить по по величине. Взять значение (корень из) из середины отсортированного массива. Это и будет медиана амплитуды. 2. Все согласно учебникам по мат статистике. Найти выборочное среднее амплитуды (сумма амплитуд деленное на их количество). Отнять его от амплитуд. Возвести в квадрат полученные значения. Просуммировать их. Поделить результат на число элементов (смещенная оценка) или на число элементов без 1 (несмещенная оценка). Из полученного значения извлечь квадратный корень. Это и будет среднеквадратическое значение шума. Понятно, что с медианой это связано весьма не очень. Т е замена выборочного среднего на медиану вообще говоря может вас жестоко обмануть. Все зависит от условий задачи. Распределения данных. Да фикзнает, от чего еще... Например, плотность вероятности распределения данных имеет несколько почти равных максимумов (мод). А если еще и процесс не эргодический? Короче говоря в общем случае - у-у-у.
  12. Может тупо применить рекурсивную пробку? В подавляющем большинстве случаев помогает.
  13. Это от минимального расстояния зависит. Если мин расстояние Q, то int elp[Q+1][Q-1], d[Q+1], l[Q+1], u_lu[Q+1], s[Q]; int root[Q/2], loc[Q/2], err[Q-1], reg[Q/2+1];
  14. Немного не так. Точек L, интервалов L-1. Следовательно правильно так fo_est=angle(dot(sig_tx,sig_rx))/pi/(L-1)*Fs;