Реферат на тему Спектральные окна. Окно Хемминга

Содержание:

Введение 3
1. Спектральный анализ, основные понятия и принципы 4
1.1. Частота и период. Общая структура модели 8
1.2. Проблема рассеивания. Периодограмма 11
2. Спектральные окна данных и оценки спектральной плотности 13
2.1. Окно Хемминга 15
2.2. Периодограммные и коррелограммные оценки спектра. Область применения 17
Заключение 21
Список использованной литературы 22

Введение:

Спектральный анализ является одним из методов обработки сигнала, который позволяет нам характеризовать частотный состав измеряемого сигнала. Преобразование Фурье является математической основой, которая связывает временной или пространственный сигнал (или некоторую модель этого сигнала) с его представлением в частотной области. Статистические методы играют важную роль в спектральном анализе, так как сигналы, как правило, шумные или случайные. Если бы основные статистические характеристики сигнала были известны точно или если бы они могли быть определены без ошибок в течение конечного интервала этого сигнала, спектральный анализ представлял бы отрасль точной науки.
При обработке сигналов обычно необходимо решить два типа проблем — проблему обнаружения и проблему оценки. После обнаружения ответьте на вопрос, есть ли на входе определенный сигнал с известными априорными параметрами. Оценка заключается в измерении значения параметров, описывающих сигнал.
Сигнал часто зашумлен, на него могут налагаться мешающие сигналы. Поэтому, чтобы упростить эти задачи, сигнал обычно разбивается на основные элементы пространства сигнала. Периодические сигналы являются наиболее интересными во многих приложениях.
Цель работы: Спектральные окна. Окно Бартлетта.
Задачи: 1. Спектральный анализ, основные понятия и принципы;
2. Частота и период. Общая структура модели;
3. Проблема рассеивания. Периодограмма;
4. Спектральные окна данных и оценки спектральной плотности;
5. Окно Бартлетта;
6. Периодограммные и коррелограммные оценки спектра. Область применения.

Заключение:

В заключение мы задаем себе вопрос: что происходит, если в данных нет повторяющихся циклов, например если каждое наблюдение полностью не зависит от всех других наблюдений? Если распределение наблюдений нормальное, таким временным рядом может быть белый шум (аналогичный белый шум можно услышать при настройке радио). Если начальный ряд представляет собой белый шум, значения периодограммы будут иметь экспоненциальное распределение. Следовательно, проверяя экспоненциальность значений периодограммы, можно выяснить, отличается ли исходная серия от белого шума. Пользователь также может создать статистику выборки статистики Колмогорова-Смирнова.
Следует убедиться, что шум белый в ограниченной полосе частот. Обратите внимание, что также возможно получить значения периодограммы для ограниченной частотной области. Опять же, если введенный ряд представляет собой белый шум с соответствующими частотами (то есть, если отсутствуют значимые периодические циклы этих частот), распределение значений периодограммы должно снова быть экспоненциальным.
Спектральный анализ широко используется в различных отраслях и науках и служит универсальным инструментом, с помощью которого вы можете быстро и точно исследовать элементный состав вещества. Эта информация необходима для правильной реализации технологических процессов, контроля качества сырья, полуфабрикатов и готовой продукции, а также для создания новых материалов с определенными качествами.
Современные спектральные приборы постоянно совершенствуются в соответствии с растущими требованиями к точности и чувствительности. В связи с разработкой и внедрением новых технологий создаются спектрометры, обеспечивающие требуемую производительность и возможность автоматизации процесса анализа.

Фрагмент текста работы:

1. Спектральный анализ, основные понятия и принципы
Спектральный анализ широко используется в различных отраслях промышленности и науке и служит универсальным инструментом, позволяющим точно и быстро изучать элементный состав вещества. Эта информация необходима для правильного ведения технологических процессов, контроля качества сырья, промежуточных и готовых изделий, а также позволяет создавать новые материалы с определенными свойствами.
Современные спектральные приборы постоянно совершенствуются в соответствии с растущими требованиями к точности и чувствительности. В связи с разработкой и внедрением новых технологий создаются спектрометры для обеспечения необходимой производительности и возможности автоматизации процесса анализа.
Спектральный анализ — совокупность методов анализа химического состава веществ, в основе которых лежит изучение спектров излучения, поглощения, отражения и люминесценции. В этом случае используется основное свойство спектров: длина волны или частота — это отдельный параметр, который соответствует только конкретному атому исследуемого вещества и не зависит от источника возбуждения.
Способ характеризуется высокой чувствительностью, точностью и простотой, что делает его универсальным и определяет его широкое распространение в промышленности [5].
В основе спектральных методов лежат такие процессы:
Абсорбция. При взаимодействии вещества с электромагнитным излучением происходит его частичное поглощение.
Люминесценция. При возбуждении частиц вещества под воздействием внешнего излучения происходит испускание излучения, имеющего другую частоту.
Эмиссия. При воздействии источника возбуждения вещество переходит в состояние плазмы и испускает излучение.
Рассеяние. Процесс происходит при падении электромагнитного излучение на исследуемый образец.
В зависимости от процесса, который находится в основе принципа действия, спектральные методы анализа подразделяются на следующие виды:
Абсорбционный.
Люминесцентный.
Эмиссионный.
Комбинационный.
Наиболее широко используется оптический эмиссионный спектральный атомный анализ (ОЭСА). С помощью этого мощного инструмента вы можете решать различные задачи анализа сложности.
Оптико-эмиссионные спектрометры обладают высокой селективностью и позволяют проводить исследования различных веществ с высокой скоростью, чувствительностью и точностью. Кроме того, потребление аналита крайне низкое.
Преимущества ОЭСА:
возможность проверки химического состава образца в любом физическом состоянии;
подготовка пробы проста, а в некоторых случаях вообще не требуется.
благодаря высокоскоростному анализу вы можете автоматизировать процесс.
анализ образца может быть повторен.
высокая точность результатов анализа и селективность;
простота эксперимента и сравнительно невысокая стоимость;
способность проводить исследования как на месте, так и в лабораторных условиях.
Атомно-спектральный анализ находит широкое практическое применение по сравнению с другими методами спектрального анализа. Он используется для изучения широкого спектра объектов, и при анализе металлов и сплавов значение ОЭСА трудно переоценить.