RU202070U1 - Устройство для оценки параметров суперпозиции двух экспоненциальных распределений - Google Patents
Устройство для оценки параметров суперпозиции двух экспоненциальных распределений Download PDFInfo
- Publication number
- RU202070U1 RU202070U1 RU2020134838U RU2020134838U RU202070U1 RU 202070 U1 RU202070 U1 RU 202070U1 RU 2020134838 U RU2020134838 U RU 2020134838U RU 2020134838 U RU2020134838 U RU 2020134838U RU 202070 U1 RU202070 U1 RU 202070U1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- unit
- calculating
- distribution
- parameters
- moments
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/11—Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
- G06F17/12—Simultaneous equations, e.g. systems of linear equations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Algebra (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Полезная модель относится к области устройств определения характеристик случайных процессов. Техническим результатом является определение совокупности параметров суперпозиции двух экспоненциальных распределений, характеризующих исследуемый случайный процесс. Раскрыто устройство для оценки параметров суперпозиции двух экспоненциальных распределений, содержащее блок памяти, блок вычисления моментов распределения, блок вычисления параметров распределения, блок индикации, блок управления, первый и второй выходы которого соединены соответственно с управляющим входом блока памяти и первым управляющим входом блока вычисления параметров распределения, управляющий вход блока вычисления параметров распределения соединен с входом устройства, отличающееся тем, что дополнительно введен блок вычисления медианы, при этом информационные входы устройства подключены к информационным входам блока памяти, выходы которого подключены к блоку управления и к входам блока вычисления медианы, а также к входам блока вычисления моментов, выходы результатов вычисления первого и второго моментов которого соединены с соответствующими входами блока вычисления параметров распределения, выход блока вычисления медианы соединен с третьим входом блока вычисления параметров распределения, решающего систему из трех уравнений, представляющих равенства первого и второго начального или центрального моментов случайной величины, описываемой суммой двух экспоненциальных распределений, и соответствующих экспериментальных оценок этих моментов, а также равенства функции распределения суперпозиции двух экспоненциальных распределений для случайного значения, равного экспериментальной оценке медианы, величине 0,5, выходы блока вычисления параметров распределения подключены к информационным входам блока индикации, третий и четвертый выходы блока управления соединены соответственно с управляющим входом блока вычисления моментов распределения и блока вычисления медианы, а также управляющим входом блока индикации, вход блока управления является управляющим входом устройства. 1 ил., 1 табл.
Description
Предлагаемое техническое решение относится к устройствам определения характеристик случайных процессов и предназначено для вычисления параметров суперпозиции двух экспоненциальных распределений. Его целесообразно использовать при исследовании характеристик газоразрядных матричных индикаторов.
Известны устройства для оценки параметров газоразрядных индикаторов, которые позволяют измерить (зарегистрировать) случайные значения времени запаздывания зажигания элементов отображения, занести эти значения в память и затем вычислить необходимые характеристики (например, Свиязов А.А., Солдатов В.В. Автоматизированные устройства научных исследований параметров газоразрядных знакосинтезирующих индикаторов постоянного тока. Вестник РГРТУ, Выпуск 24, Рязань. 2008 г; С.И. Лаврентьев, Шестеркин А.Н. Устройство для определения плотностей времени запаздывания зажигания элементов отображения газоразрядных индикаторов. Электронная техника, Серия 4 - Электровакуумные и газоразрядные приборы, Выпуск 3(98), 1983 г). Структура этих устройства предполагает, что случайные значения времени запаздывания распределены по экспоненциальному закону и поэтому требуется вычислять лишь единственный параметр распределения, т.е. устройства имеют ограниченные возможности. Это является недостатком аналогов.
Наиболее близким к заявляемому техническому решению является устройство (Авторское свидетельство СССР №1520545 Устройство для определения закона распределения, прототип), в котором проводится оценка параметров распределения на основе моментов. Это устройство содержит блок памяти, блок вычисления моментов распределения, блок вычисления параметров распределения, блок индикации, синхронизатор (в дальнейшем блок управления), первый и второй выходы которого соединены соответственно с управляющим входом блока памяти и первым управляющим входом блока вычисления параметров распределения. Управляющий вход блока вычисления параметров распределения соединен с входом устройства.
В устройстве, принятом в качестве прототипа, вычисление параметров распределения выполняется в два этапа. На первом этапе из системы уравнений, содержащих оценки моментов распределения случайной величины, совокупности априорных (предполагаемых) значений вероятностей, определяющих некоторое распределение, и координат середин интервалов аппроксимации для соответствующих значений априорных вероятностей (система уравнений 10 прототипа) вычисляются два параметра распределения. Для этого на основе предварительных исследований необходимо установить допустимые минимальные и максимальные значения для обоих отыскиваемых параметров. На втором этапе на основе двух ранее найденных параметров, совокупности априорных значений вероятностей и координат середин интервалов аппроксимации для соответствующих значений априорных вероятностей вычисляется третий параметр. Таким образом, для определения параметров распределения, кроме массива случайных значений, на основе которых вычисляются моменты распределения, требуется знание совокупности априорных вероятностей распределения и области определения параметров распределения. В уравнения для вычисления параметров распределения входит множество значений априорных вероятностей и, соответственно, столько же координат середин интервалов аппроксимации. Так как для достоверного задания априорного распределения требуется большое число (до нескольких десятков) значений априорных вероятностей, причем, как это указано в прототипе, точность их задания существенно влияет на погрешность определяемых параметров распределения, то процедура вычисления параметров распределения в известном устройстве достаточно сложная и громоздкая.
Кроме того, целью статистической обработки случайных значений является выявление влияющих факторов, связей между ними и закономерностей, которым подчиняются случайные события и т.п. В известном устройстве (прототипе) вычисленные параметры распределения суммируются, а результат используется как некоторый показатель экспоненты. Интерпретировать каждый вычисленный параметр распределения и оценить его влияние на исследуемый процесс, тем более, для непараметрических статистик (свободных от распределения), в известном устройстве практически невозможно.
Для описания распределения времени запаздывания возникновения разряда газоразрядных матричных индикаторов в ряде случаев (Шестеркин А.Н. Определение надежности зажигания элемента отображения газоразрядного матричного индикатора. Вестник РГРТУ. Вып. 61. Рязань. 2017) используют суперпозицию двух экспоненциальных распределений (гиперэкспоненциальное распределение)
Здесь τ - случайная величина (время запаздывания возникновения разряда), λ1 - интенсивность зажигания, обусловленная самостоятельным зажиганием элемента отображения (без «подсвета»), λ2 - интенсивность зажигания элемента за счет влияния горения его в предыдущем такте возбуждения (за счет «подсвета»). Интенсивность зажигания m - математическое ожидание времени запаздывания зажигания. Коэффициенты c1, с2 характеризуют вклад каждого из эффектов в зажигание элемента отображения. В дальнейшем с1 будем обозначать как с, а с2 - 1-е. Суперпозиция экспоненциальных распределений используется также в теории надежности.
Расчет показателей надежности на основе распределения (1) предполагает знание параметров распределения λ1, λ2, с. Способы и устройства для определения этих параметров на основе некоторых теоретических предпосылок или на основе экспериментальных случайных значений автору неизвестны. Вычисление параметров распределения возможно путем решения системы уравнений, содержащих эти (неизвестные) параметры и некоторые характеристики распределения, которые следует определить на основе измеренных случайных значений (например, времени запаздывания).
Определение трех неизвестных параметров возможно из решения системы из трех уравнений. Такие системы уравнений могут быть составлены из равенств первого и второго начальных или центральных моментов соответствующим оценкам этим моментов, а также равенства функции распределения суперпозиции двух экспоненциальных распределений для случайного значения, равного экспериментальной оценке медианы величине 0.5:
В этих уравнениях: оценка первого начального (центрального) момента (математического ожидания); оценка второго начального момента; оценка второго центрального момента (дисперсии). Левые части первых двух уравнений (2) - начальные, а уравнений (3) - центральные моменты суперпозиции двух экспоненциальных распределений.
Оценка медианы те может быть найдена из уравнения где экспериментальная оценка функции распределения. Если случайная величина принимает значения τi (i=1, 2, …, n), то оценки моментов вычисляются по формулам:
Решение систем уравнений (2) или (3) позволяет найти параметры суперпозиции двух экспоненциальных распределений, которые однозначно характеризуют случайные процессы, в частности, протекающие при зажигании элементов отображения в газоразрядных индикаторах. Точность вычисления этих параметров определяется в основном погрешностью оценок моментов распределения и медианы, которая, в свою очередь, зависит, прежде всего, от числа элементов выборки, на основе которой определяются оценки.
Целью предлагаемого технического решения является определение совокупности параметров суперпозиции двух экспоненциальных распределений, характеризующих исследуемый случайный процесс.
С этой целью в устройство дополнительно введен блок вычисления медианы. Информационные входы устройства подключены к информационным входам блока памяти, выходы которого подключены блоку управления и к входам блока вычисления медианы, а также к входам блока вычисления моментов, выходы результатов вычисления первого и второго моментов которого соединены с соответствующими входами блока вычисления параметров распределения. Выход блока вычисления медианы соединен третьим входом блока вычисления параметров распределения, решающего систему из трех уравнений, представляющих равенства первого и второго начального или центрального моментов случайной величины, описываемой суммой двух экспоненциальных распределений, и соответствующих экспериментальных оценок этих моментов, а также равенства функции распределения суперпозиции двух экспоненциальных распределений для случайного значения, равного экспериментальной оценке медианы, величине 0.5. Выходы блока вычисления параметров распределения подключены к информационным входам блока индикации, третий и четвертый выходы блока управления соединены соответственно с управляющим входом блока вычисления моментов распределения и блока вычисления медианы, а также управляющим входом блока индикации, вход блока управления является управляющим входом устройства.
Функциональная схема устройства для оценки параметров суперпозиции двух экспоненциальных распределений представлена на фиг. Устройство содержит блоки памяти 1, вычисления моментов распределения 2, вычисления параметров распределения 3, индикации 4, управления 5 и вычисления медианы 6.
Устройство работает последовательно в трех режимах: регистрации случайных значений исследуемого процесса, вычисления оценок начальных или центральных моментов и медианы, вычисления параметров распределения и их отображения. Последовательное изменение режимов работы осуществляется сигналами блока управления 5, поступающими на управляющие входы блоков памяти 1, вычисления моментов распределения 2, вычисления параметров распределения 3 и индикации 4.
Регистрация случайных значений исследуемого процесса начинается при формировании сигнала «Пуск». При этом на управляющий вход блока памяти 1 с блока управления 5 поступает сигнал, устанавливающий блок памяти 1 в исходное состояние и разрешающий запись случайных значений, поступающих на информационные входы устройства. Так как частота поступления случайных значений, их число может существенно отличаться от исследования к исследованию, т.е. время записи данных в блок памяти 1 может существенно изменяться, то в предлагаемом устройстве на дополнительном выходе блока памяти 1 формируется сигнал, свидетельствующий об окончании записи данных. На его основе блоком управления 5 вырабатывается сигнал, переводящий устройство во второй режим: вычисление оценок начальных или центральных моментов блоком 2 и оценки медианы блоком 6.
В третий режим работы устройство переходит при формировании на втором выходе блока управления 5 сигнала, поступающего на первый управляющий вход блока 3. К этому моменту времени оценки моментов и медианы вычислены, а на втором управляющем входе блока 3 установлены исходные значения, которые могут потребоваться для решения систем уравнений (2) или (3). Необходимость таких установок обусловлена, как правило, итерационными методами решения уравнений, которые требуют установки начальных значений параметров, точности вычислений или числа итераций. Время вычисления оценок моментов распределения и медианы блоками 2 и 6, а также параметров распределения блоком 3 практически постоянные и может быть установлено заранее, поэтому время работы этих блоков определяется просто управляющими сигналами блока управления 5 (без обратных связей).
По окончанию вычислений найденные значения параметров распределения, т.е. результаты работы устройства, воспроизводятся блоком индикации 4. Отсутствие управляющего сигнал на этом блоке до окончания вычислений не позволяет отображать значения параметров, изменяющихся во время вычислений.
Блоки 1-4 могут быть реализованы по любой из известных структур. Блок управления 5 представляет собой классическую время задающую схему.
Достоверность вычисления параметров суперпозиции двух экспоненциальных распределений с помощью предлагаемого технического решения проверялась путем моделирования в среде MathCAD. Для некоторых исходных параметров распределения λ1, λ2, с генерировался массив случайных значений, элементы которого соответствуют суперпозиции двух экспоненциальных распределений, вычислялись численные характеристики распределения: оценки первого, второго начальных и центральных моментов, медианы. Далее из систем уравнений (2) или (3) находились оценки параметров распределения Исследования проводились при различных интенсивностях зажигания λ1, λ2, коэффициенте с, различных объемах выборки n.
В таблице представлены результаты исследований для характерных значений вероятности самостоятельного зажигания элемента отображения ≅ 0.2, вероятности зажигания «подсвечиваемого» элемента ≅ 0.95, с = 0.2. Это соответствует интенсивности зажигания элементов отображения λ1=0.003 1/мкс, λ2=0.04 1/мкс. Объем выборки 4000 элементов. Процесс моделирования и вычисления параметров повторялся 50 раз.
Анализ результатов моделирования показывает, что средние значения всех вычисленных параметров практически совпадают с исходными. Увеличение объема выборки до 50000 элементов обеспечивает более точную оценку моментов и, соответственно, более точное вычисление параметров распределения. Если число элементов выборки установить небольшим, например, 500, то ошибка определения параметров распределения и разброс найденных значений существенно увеличиваются. Отметим, что даже при использовании оценок моментов и медианы, вычисленных на основе соответствующих формул для суперпозиции двух экспоненциальных распределений (т.е. идеальных значений), оценки параметров распределений вычисляются с незначительной погрешностью.
Таким образом, предлагаемое техническое решение позволяет вычислять оценки параметров распределения случайной величины, характеризуемой суперпозицией двух экспоненциальных распределений, с достаточно высокой точностью.
Claims (1)
- Устройство для оценки параметров суперпозиции двух экспоненциальных распределений, содержащее блок памяти, блок вычисления моментов распределения, блок вычисления параметров распределения, блок индикации, блок управления, первый и второй выходы которого соединены соответственно с управляющим входом блока памяти и первым управляющим входом блока вычисления параметров распределения, управляющий вход блока вычисления параметров распределения соединен с входом устройства, отличающееся тем, что дополнительно введен блок вычисления медианы, при этом информационные входы устройства подключены к информационным входам блока памяти, выходы которого подключены к блоку управления и к входам блока вычисления медианы, а также к входам блока вычисления моментов, выходы результатов вычисления первого и второго моментов которого соединены с соответствующими входами блока вычисления параметров распределения, выход блока вычисления медианы соединен с третьим входом блока вычисления параметров распределения, решающего систему из трех уравнений, представляющих равенства первого и второго начального или центрального моментов случайной величины, описываемой суммой двух экспоненциальных распределений, и соответствующих экспериментальных оценок этих моментов, а также равенства функции распределения суперпозиции двух экспоненциальных распределений для случайного значения, равного экспериментальной оценке медианы, величине 0,5, выходы блока вычисления параметров распределения подключены к информационным входам блока индикации, третий и четвертый выходы блока управления соединены соответственно с управляющим входом блока вычисления моментов распределения и блока вычисления медианы, а также управляющим входом блока индикации, вход блока управления является управляющим входом устройства.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2020134838U RU202070U1 (ru) | 2020-10-22 | 2020-10-22 | Устройство для оценки параметров суперпозиции двух экспоненциальных распределений |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2020134838U RU202070U1 (ru) | 2020-10-22 | 2020-10-22 | Устройство для оценки параметров суперпозиции двух экспоненциальных распределений |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU202070U1 true RU202070U1 (ru) | 2021-01-28 |
Family
ID=74550996
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2020134838U RU202070U1 (ru) | 2020-10-22 | 2020-10-22 | Устройство для оценки параметров суперпозиции двух экспоненциальных распределений |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU202070U1 (ru) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SU1520545A1 (ru) * | 1987-11-16 | 1989-11-07 | Уфимский авиационный институт им.Серго Орджоникидзе | Устройство дл определени закона распределени |
US20050027477A1 (en) * | 1998-12-11 | 2005-02-03 | Wavecrest Corporation | Method and apparatus for analyzing measurements |
RU2280278C1 (ru) * | 2004-12-27 | 2006-07-20 | Открытое акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Радар ммс" | Устройство для измерения характеристик случайных процессов |
US20070179363A1 (en) * | 2004-07-10 | 2007-08-02 | Stupp Steven E | Apparatus for determining association variables |
-
2020
- 2020-10-22 RU RU2020134838U patent/RU202070U1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SU1520545A1 (ru) * | 1987-11-16 | 1989-11-07 | Уфимский авиационный институт им.Серго Орджоникидзе | Устройство дл определени закона распределени |
US20050027477A1 (en) * | 1998-12-11 | 2005-02-03 | Wavecrest Corporation | Method and apparatus for analyzing measurements |
US20070179363A1 (en) * | 2004-07-10 | 2007-08-02 | Stupp Steven E | Apparatus for determining association variables |
RU2280278C1 (ru) * | 2004-12-27 | 2006-07-20 | Открытое акционерное общество "Научно-производственное предприятие "Радар ммс" | Устройство для измерения характеристик случайных процессов |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106291381B (zh) | 一种联合估计动力电池系统荷电状态与健康状态的方法 | |
RU201281U1 (ru) | Устройство для оценки параметров суперпозиции двух экспоненциальных распределений | |
CN117193502B (zh) | 基于机器学习的电竞主机电源状态分析方法 | |
RU202070U1 (ru) | Устройство для оценки параметров суперпозиции двух экспоненциальных распределений | |
CN110889207A (zh) | 一种基于深度学习的体系组合模型可信度智能评估方法 | |
RU198631U1 (ru) | Устройство оценки показателей безотказности технических систем по результатам наблюдений моментов отказов | |
RU75484U1 (ru) | Устройство точечной оценки вероятности безотказной работы технической системы по полной выборке | |
RU181880U1 (ru) | Устройство для оценки параметров распределения времени запаздывания возникновения разряда | |
CN108398600B (zh) | 基于Prony状态空间算法的阻抗谱测量方法及测试仪 | |
CN110032758B (zh) | 计算电信号的能量的方法、装置和计算机存储介质 | |
RU2767598C1 (ru) | Устройство для определения статистических характеристик времени запаздывания зажигания элементов матричного индикатора | |
CN113296043A (zh) | 电压互感器误差的在线分析方法、装置、设备及存储介质 | |
CN106772306B (zh) | 一种目标物的检测方法及服务器 | |
RU208739U1 (ru) | Устройство для оценки параметров экспоненциального распределения | |
Clarke | Quantum theory and cosmolog | |
RU2771593C1 (ru) | Вероятностное устройство вычисления средней полной мощности | |
RU2811421C1 (ru) | Способ испытаний электронных устройств на основе автоматического формирования тестов | |
RU200424U1 (ru) | Устройство оценки безотказности технических систем по результатам наблюдений потока отказов | |
RU2818032C1 (ru) | Способ и устройство последовательного анализа случайных сигналов | |
Dong et al. | Multiple-fault diagnosis of analog circuit with fault tolerance | |
RU2399060C1 (ru) | Способ анализа многочастотных сигналов, содержащих скрытые периодичности | |
Durgaryan et al. | Improving the Accuracy of Measuring and Evaluation of Parameters of Large-scale Information Control Systems | |
RU2288498C1 (ru) | Устройство контроля и диагностирования радиоэлектронных изделий с использованием многомерных метрических пространств | |
Brzhevska et al. | Recurrent Estimation of the Information State Vector and the Correlation of Measuring Impact Matrix using a Multi-Agent Model | |
RU2244314C2 (ru) | Способ статистической оценки нелинейных искажений и устройство для его реализации |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM9K | Utility model has become invalid (non-payment of fees) |
Effective date: 20210202 |