Студопедия КАТЕГОРИИ: АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Прямой регрессионный алгоритм.
Данный алгоритм основан на непосредственном использовании формулы (6) для определения неизвестных концентрация. Преимущества этого алгоритма: - высокая скорость вычислений, - простота реализации, - высокая точность при низких уровнях шума в сигнале. Недостаток: - серьезные ошибки вычислений при низком отношении сигнал/шум. Общий алгоритм метода представлен на рис.3.1.
Рис.3.1. Алгоритм метода прямого регрессионного анализа 1 – ввод полученного сигнала 2 – вычисление вектора концентраций веществ по соотношению (2.6) 3 – вывод результатов расчета состава смеси и концентраций определенных веществ, определение расчетной величины соотношения сигнал/шум, расчетной погрешности вычислений. Регрессионный анализ с искусственным шумом При существенном уровне шума в сигнале метод прямого регрессионного анализа приводит к существенным ошибкам, особенно при определении веществ с малыми концентрациями. Такие вещества могут быть не восприняты на фоне шума. Для их надежного определения и верификации предлагается использовать алгоритм с искусственным шумом. Суть алгоритма – искусственное зашумление исходного сигнала и определение после этого состава диагностируемой смеси с определением концентраций. Эта процедура выполняется многократно и в результате определяются те компоненты из базы данных, которые оказываются устойчивыми к вносимым помехам. Устойчивость к помехам может определяться как отношение минимальной и максимальной концентрации данного вещества за весь цикл расчетов. Если это отношение велико, то есть в процессе случайного зашумления уровень определяемой концентрации сильно варьируется, то вероятнее всего, что данное вещество в смеси отсутствует. Если ж отношение близко к 1, то данное вещество устойчиво к помехам и считаются присутствующим в смеси. Остальные компоненты, которые при прямом анализе были определены как присутствующие в смеси, но отсеявшиеся в результате искусственного зашумления считаются ложными. На рис.3.2 представлен общий алгоритм этого метода. Рис.3.2. Алгоритм метода регрессионного анализа с искусственным шумом 1 – ввод полученного сигнала, 2 – вычисление вектора концентраций веществ по соотношению (2.6), 3 – условный оператор выхода из цикла расчетов с искусственным шумом (счетчик циклов), 4 – генерация случайного шума и наложение его на спектр сигнала, 5 - вывод результатов расчета состава смеси и концентраций определенных веществ, определение расчетной величины соотношения сигнал/шум, расчетной погрешности вычислений. |
||
Последнее изменение этой страницы: 2018-04-12; просмотров: 234. stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда... |