Tanya 4 18 мая, 2012 Опубликовано 18 мая, 2012 · Жалоба Дисперсия = константа. Ну, и как вычислять среднее для границы? Об этом, собственно, и тема. Ну тогда эффективное распределение (с одной стороны, если забыть про вторую границу) будет интеграл (нормированный) от Тэта-функции на гауссову функцию от x-a, где a - искомое положение границы. Вот теперь уже можно выкручиваться и искать эту самую a. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
ViKo 1 18 мая, 2012 Опубликовано 18 мая, 2012 · Жалоба Такое мне не осилить! Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
ViKo 1 21 мая, 2012 Опубликовано 21 мая, 2012 · Жалоба Продолжаю эксперименты. Добавил нормальный шум. %{ Проверка слежения за границами прямоугольного распределения Границы размыты нормальным распределением %} N = 100000; t = 1:N; % a = 1/1024; X(t) = randi([100,200],[N 1]) + round(randn([N 1]) * 5); M(1) = X(1); D(1) = 0; R(1) = 0; L(1) = 0; for i = 2:N a = 1 / i; M(i) = M(i-1) * (1-a) + X(i) * a; D(i) = D(i-1) * (1-a) + abs(M(i-1) - X(i)) * a; L(i) = M(i) - D(i) * 2; R(i) = M(i) + D(i) * 2; end % plot(t,x); % plot(t,x, t,M); % plot (t,x, t,M, t,L, t,R); grid on; hist (X, 120); Получил следующую гистограмму для X. Что я сделал не так? Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
reginil_y 0 25 мая, 2012 Опубликовано 25 мая, 2012 (изменено) · Жалоба Допустим, измеряемая величина имеет равномерное распределение в диапазоне от Xm до Xn. Из-за погрешностей измерения, шума, дрейфа и т.п. края этого распределения не идеально ровные, а плавно спадают. Т.е. с малой вероятностью возможно получение результатов за пределами Xm...Xn. Так же возможно, что измеренные значения не будут занимать весь диапазон Xm...Xn. В обоих случаях нужно подкорректировать значения Xm и Xn. Как бы это сделать покрасивее и попроще? Например, так. Представим, что края спадают линейно. Тогда суммарная вероятность попадания в диапазон, соответствующий спадающему краю будет в 2 раза меньше, чем вероятность попадания в такой же по размеру диапазон где-нибудь в середине (площадь меньше в 2 раза). Если же вероятность оказывается больше или меньше половины, нужно сдвинуть Xm (или Xn). Я думаю что это можно решить с помощью оценки. Скажем X это случайная переменная с равномерным распределением в диапазоне от Xm до Xn. Обозначим оценку Xm как Xm_hat а оценку Xn как Xn_hat Вычисляем среднее значение: E(X)_hat=1/N(Sum(Yi,1,N)); где Yi измеряемая величина: Yi=X+N, где N Гаусовский шум Вычисляем дисперсию: Var_hat=1/N(Sum(Yi^2,1,N) - E(X)_hat^2; Теперь решаем два уровнения с двумя неизвестными Xm_hat и Xn_hat 1. (Xm_hat + Xn_hat)/2=E(X)_hat 2. sqrt((Xn_hat-Xm_hat)^2/12)=sqrt(Var_hat) чем лучше SNR тем лучше оценка Изменено 25 мая, 2012 пользователем reginil_y Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
ViKo 1 28 ноября, 2017 Опубликовано 28 ноября, 2017 · Жалоба Я попал(ся)! Как оказалось, распределение измеряемой величины не равномерное. А среднее значение немного сдвинуто к нижней границе. Из-за этого выше показанный алгоритм не работает правильно. Сейчас снова вернулся к когда-то поставленной задаче. Вот этим скриптом накопил гистограмму. https://electronix.ru/forum/index.php?showt...p;#entry1532734 Здесь гистограмма по большему количеству выборок. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
Diusha 0 23 февраля, 2018 Опубликовано 23 февраля, 2018 · Жалоба Задача еще актуальна? Можно покумекать с линейной регрессией (если правильно понимаю, о чем идет речь) Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться
ViKo 1 23 февраля, 2018 Опубликовано 23 февраля, 2018 · Жалоба Нет, задача запущена, пропущена и выпущена. Там получается так, что распределение меняет форму. По нормальному нужно всю гистограмму накопить, и найти границы по уровню. Обошелся простым решением - за определенное количество выборок нахожу минимум и максимум, и усредняю его с предыдущим значением, с определенным весом. Потом - снова. Выскочила еще одна проблема - в распределении может появиться "остров", отстоящий от "материка". Такие отклонения отбрасываю. Высота острова небольшая. Это ошибки аппаратные, назовем так. Так сейчас работает. И ладно. Цитата Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на другие сайты Поделиться