SU1001110A1 - Adaptive analyzer of amplitude distribution density - Google Patents
Adaptive analyzer of amplitude distribution density Download PDFInfo
- Publication number
- SU1001110A1 SU1001110A1 SU813336934A SU3336934A SU1001110A1 SU 1001110 A1 SU1001110 A1 SU 1001110A1 SU 813336934 A SU813336934 A SU 813336934A SU 3336934 A SU3336934 A SU 3336934A SU 1001110 A1 SU1001110 A1 SU 1001110A1
- Authority
- SU
- USSR - Soviet Union
- Prior art keywords
- output
- input
- analyzer
- signal
- control
- Prior art date
Links
Landscapes
- Complex Calculations (AREA)
Description
Изобретение относится к специализированным средствам автоматики и вычис—: лительной техники,. предназначенным для определения характеристик случайных процессов в условиях недостатка априорной информации, например в океанологии, 5 метеорологии и других областях.The invention relates to specialized means of automation and computing—: diesel equipment ,. designed to determine the characteristics of random processes in conditions of a lack of a priori information, for example, in oceanology, 5 meteorology and other fields.
Известен анализатор с адаптивным выбором диапазона анализа, содержащий устройства выделения и фиксации наиболь-10 шего и наименьшего значения сигнала, соединенные через блоки запоминания с контактными реле режима работы, подключенными через потенциометр к блоку анализа til · 15Known analyzer with adaptive selection range of the assay comprising isolating and fixing naibol- Sheha 10 and the lowest value of signal devices connected through the memory units with contact relay mode, via a potentiometer connected to the analysis unit til · 15
Недостатком анализатора является низкое быстродействие, обусловленное необходимостью предварительного определения интервала корреляции для задания шага временной дискретизации. 20The disadvantage of the analyzer is its low speed, due to the need for a preliminary determination of the correlation interval to set the time sampling step. 20
Наиболее близким к предлагаемому по технической сущности является ци4>ровой адаптивный анализатор плотности распределения амплитуд, содержащий ана— лого-цифровой преобразователь, запоминающее устройство и сумматор, соединенные последовательно, выход сумматора соединен с информационным входом запоминающего устройства, усреднитель, регистр числа, блок сравнения, регулируемый делитель частоты и блок управления, состоящий из генератора такговшх импульсов и счетчика выборок, причем выход генератора тактовых импульсов соединен ,с тактовым ’ входом регулируемого делите^ ля частоты, выход которого соединен с управляющими входами аналого-цифрового преобразователя, сумматора и счетчика выборок. Дополнительно анализатор содержит блок вычитания С2 ] .The closest to the proposed technical essence is a digital adaptive analyzer of the density of the distribution of amplitudes, containing an analog-to-digital converter, a storage device and an adder connected in series, the output of the adder is connected to the information input of the storage device, averager, number register, comparison unit, adjustable frequency divider and control unit, consisting of a pulse generator and a sample counter, and the output of the clock generator is connected to the clock th '^ divide the controlled input A frequency, the output of which is connected to control inputs of analog-to-digital converter, an adder and a sample counter. Additionally, the analyzer contains a subtraction block C2].
Недостатком известного анализатора является необходимость априорного знания амплитудных свойств исследуемого •сигнала для рационального выбора порога сравнения определяющего, в свою очередь, точность вычислений и скорость сходимости алгоритма поиска шага временной дискретизации. Эти факторы в сово1001110 купносгй снижают быстродействие анализатора.A disadvantage of the known analyzer is the need for a priori knowledge of the amplitude properties of the signal under study for a rational choice of the comparison threshold, which, in turn, determines the accuracy of calculations and the convergence rate of the search algorithm for the time discretization step. These factors in the overall 1001110 range reduce the performance of the analyzer.
Цель изобретения — повышение быстродействия за счет уменьшения необходимого объема априорной информации о свойствах исследуемого сигнала.The purpose of the invention is to increase performance by reducing the necessary amount of a priori information about the properties of the signal under study.
Поставленная цель достигается тем, что адаптивный анализатор, содержащий блок сравнения, регистр числа, усреднитель, блок управления, состоящий из счетчика выборок и генератора тактовых импульсов, выход которого соединен с тактовым входом целителя частоты, выход которого соединен с управляющими входами аналого-цифрового преобразователя, счетчика выборок и сумматора, информационный вход которого подключен к выходу запоминающего устройства и является соответствующим выходом анализатора, а адресный вход запоминающего устройства соединен с выходом аналого-цифрового преобразователя, информационный вход которого является входом анализатора, содержит первый и второй блоки определения размаха, целитель кодов и ключ, при этом информационные входы усреднителя и первого блока определения размаха. подключены к выходу, аналого-цифрового преобразователя, выхоц усреднителя соединен с информационным входом второго блока определения размаха, выход которого, а также выход второго блока определения размаха подключены к соответствующим входам целителя кодов, при этом выход первого блока определения размаха является соответствующим выходом анализатора, выход целителя кодов соединен с первым входом блока сравнения, второй вход которого подключен к выходу регистра числа, а выход соединен с информационным входом ключа, выход которого соединен с управляющим входом целителя частоты, выход которого соединен с управляющим входом первого и первым управляющим входом второго блоков определения раз*· маха, управляющим входом усреднителя и первым управляющим входом запоминающего устройства, первый выход счетчика выборок подключен к управляющему Входу ключа и к второму управляющему входу запоминающего устройства, а второй выход счетчика выборок соединен с вторым управляющим входом второго блока определения размаха.This goal is achieved in that an adaptive analyzer containing a comparison unit, a number register, an averager, a control unit consisting of a sample counter and a clock generator, the output of which is connected to the clock input of a frequency healer, the output of which is connected to the control inputs of an analog-to-digital converter, a sample counter and an adder, the information input of which is connected to the output of the storage device and is the corresponding output of the analyzer, and the address input of the storage device is connected ene to yield an analog-digital converter, an information input of which is input to the analyzer comprises a first and a second amplitude determining units, and the key codes of the healer, and the data inputs of the first averager and amplitude determination unit. connected to the output of an analog-to-digital converter, the averager output connected to the information input of the second span determination unit, the output of which, as well as the output of the second span determination unit, are connected to the corresponding inputs of the code healer, while the output of the first span determination unit is the corresponding output of the analyzer, output the code healer is connected to the first input of the comparison unit, the second input of which is connected to the output of the number register, and the output is connected to the information input of the key, the output of which is inen with the control input of the frequency healer, the output of which is connected to the control input of the first and first control input of the second time * * mach determination blocks, the control input of the averager and the first control input of the storage device, the first output of the sample counter is connected to the control input of the key and to the second control input a storage device, and the second output of the sample counter is connected to the second control input of the second span determination unit.
Кроме того, блок распределения размаха содержит вычитатель и два канала^ определения экстремума, каждый из ко— торых состоит из регистра, схемы сравнения и элемента И, выход которого соединен с первым управляющим входом регистра своего канала, выход регистра в каждом 5 канале соединен с первым входом схемы сравнения и соответствующим входом вычитателя, выход которого является выходом блока, выход схемы сравнения соединен с информационным входом эле10 мента И своего канала, управляющие входы элементов И первого и второго каналов объединены и являются первым управляющим входом блока, второй вход схемы сравнения и информационный вход 15 регистра в обоих каналах объединены и являются информационным входом блока, вторые управляющие входы регистров обоих каналов объединены и являются вторым управляющим входом блока.In addition, the span distribution block contains a subtractor and two channels for determining the extremum, each of which consists of a register, a comparison circuit, and an element And whose output is connected to the first control input of the register of its channel, the output of the register in each 5 channel is connected to the first the input of the comparison circuit and the corresponding input of the subtractor, the output of which is the output of the block, the output of the comparison circuit is connected to the information input of the element And its channel, the control inputs of the elements of the first and second channels are combined s and are the first control input of the block, the second input of the comparison circuit and the information input 15 of the register in both channels are combined and are the information input of the block, the second control inputs of the registers of both channels are combined and are the second control input of the block.
2Q На фиг. 1 представлен адаптивный анализатор, структурная схема; на фиг. 2 - амплитудные соотношения определяемых характеристик сигнала, на фиг. 3 — блок определения размаха, функциональная схема.2Q in FIG. 1 shows an adaptive analyzer, block diagram; in FIG. 2 - amplitude relations of the determined characteristics of the signal, in FIG. 3 - block definition of the scope, functional diagram.
Адаптивный анализатор плотности распределения амплитуд содержит аналого-цифровой преобразователь 1, запоминающее устройство 2, сумматор 3, ус20 [реднитель 4, блоки 5 и 6 определения размаха, целитель 7 кодов, регистр 8 числа, блок 9 сравнения, ключ 10, блок управления, состоящий из генератора тактовых импульсов и счетчика 13 выборок, целитель 14 частоты.The adaptive analyzer of the density of the distribution of amplitudes contains an analog-to-digital converter 1, memory 2, adder 3, amplifier 20 [gear 4, block 5 and 6 of the definition of the span, the healer 7 codes, register 8 numbers, block 9 comparison, key 10, control unit, consisting from a clock generator and a counter of 13 samples, a frequency healer 14.
Блок 5 (б) определения размаха содержит два канала 15 определения экстремума и вычитатель 16. Канал 15 определения экстремума содержит регистр 17, схему 18 сравнения и элемент И 19.Block 5 (b) determining the span contains two channels 15 for determining the extremum and a subtractor 16. Channel 15 for determining the extremum contains a register 17, a comparison circuit 18, and an AND element 19.
Адаптивный анализатор работает следующим образом.The adaptive analyzer works as follows.
В исходном состоянии запоминающее 43 устройство 2, сумматор 3, усреднительIn the initial state, the storage device 43 2, the adder 3, the averager
4, блоки 5 и 6 определения размаха и счетчик 13 выборок обнулены, а целитель 14 частоты установлен в начальное положение. Обычно до начала эксперимента ' та известно значение интервала корреляции , поэтому задавая шаг временной дискретизации исследуемого сигнала Δ1 из условия Δ1 по известным соотношениям определяют необходимый объем 55 N некоррелированной выборки для обеспечения заданной статистической точности искомой оценки W). Если априорной информации для выполнения указанного4, the span determination blocks 5 and 6 and the sample counter 13 are reset, and the frequency healer 14 is set to the initial position. Usually, before the experiment begins, the value of the correlation interval is known, therefore, setting the temporal discretization step of the studied signal Δ1 from condition Δ1 determines the necessary volume 55 N of uncorrelated samples from known relations to ensure the specified statistical accuracy of the desired estimate W). If a priori information to perform the specified
1001110 6 условия недостаточно, то в этом случае проводят ряд пробных экспериментов для определения интервала корреляции. В отличие от неадаптивных анализаторов в предлагаемом анализаторе также как и 5 в анализаторе—прототипе осуществляется автоматическое обеспечение некоррелированности отсчетов сигнала, однако эти процедуры существенно отличаются.1001110 6 conditions are not enough, then in this case a number of trial experiments are carried out to determine the correlation interval. In contrast to non-adaptive analyzers, the proposed analyzer, as well as 5 in the analyzer-prototype, automatically provides for uncorrelated signal samples, however, these procedures differ significantly.
При подключении исследуемого сип- 10 нала в аналого-цифровой преобразователе 1 формируются отсчеты х()Л1) с начальным шагом дискретизации Δ , задаваемым целителем 14 частоты. Из этих отсчетов в усреднителе 4 опреце— 15 ляется оценка среднего значения πτχ сигнала, например, с реализацией алгоритма скользящего среднего', а в блоке 6 определения размаха формируется размах R* входного сигнала, как разность между 20 небольшим и наименьшим значениями отсчетов. После прохождения N выборок в блок- 5 определения размаха поступает от счетчика 13 выборок управляющий импульс, разрешающий формирование раз— 25 маха оценки среднего значения на следующем объеме N отсчетов.When connecting the test signal 10 in the analog-to-digital converter 1, samples x () Л1) are formed with the initial sampling step Δ set by the frequency healer 14. The average value πτ χ of the signal is estimated from these samples in averager 4 — for example, with the implementation of the moving average algorithm ', and in block 6 of the amplitude determination the amplitude R * of the input signal is formed as the difference between the 20 small and smallest values of the samples. After passing N samples, in block 5 of determining the magnitude, a control impulse is received from the counter 13 of the samples, allowing the formation of a time-25 Mach estimate of the average value in the next volume of N samples.
II
Блок 5(6) определения размаха работает следующим образом (фиг. 3). От- 30 счеты входного сигнала поступают в каналы 15 определения экстремума, где осуществляется выделение наибольшего и наименьшего значений, из которых в вычитателе 16 формируется значение раз—, маха. Наибольшее (наименьшее) значение определяется путем текущего сравнения в схеме 18 сравнения значений входных отсчетов с значением, хранящимся в регистре 17, Причем схема 18 сравнения 4θ открывает элемент И 19 тогда, когда значение входного отсчета больше (меньше), чем значение, хранящееся в регист— ре 17, при этом в него осуществляется ‘ запись нового значения экстремума.Block 5 (6) determining the span works as follows (Fig. 3). The relative scores 30 receives the input signal into channels 15 determine an extremum, wherein the selection is carried maximum and minimum values of which is formed in the subtracter 16 different value, Maha. The largest (smallest) value is determined by current comparison in the circuit 18 of comparing the values of the input samples with the value stored in the register 17, Moreover, the circuit 18 of the comparison 4 θ opens the And 19 element when the value of the input sample is larger (smaller) than the value stored in register 17, at the same time, a new extremum value is written to it.
Полученные значения R* и R^ поступают на входы делителя 7 кодов. Результат целения /Rx подается на вхоц блока 9 сравнения, в котором он сравнивается с величиной dp , хранящейся в регистре 8 числа. Значения и d^. являют—50 ся соответственно заданным и текущим (контролируемы^) значениями относительной погрешности определения оценки среднего значения. При d^ 7 с?п блок 9 сравнения формирует микрокоманду несоответ— 55 ствия, которая в вице управляющего импульса поступает через ключ 10, стробируемый’ счетчиком 13 выборок, на управляющий вхоц регулируемого делителя 14 частоты для увеличения коэффициента, целения. Счетчик 13 через каждые N'отсчетов попеременно сбрасывает в нулевое состояние блок 5 определения; размаха или запоминающее устройство 2 и. стробирует ключ 10. iThe obtained values of R * and R ^ go to the inputs of the divider 7 codes. The result of the healing / R x is supplied to the input of the comparison unit 9, in which it is compared with the value dp stored in the register 8 of the number. Values and d ^. are, respectively, 50 given and current (controlled ^) values of the relative error in determining the estimate of the average value. For d ^ 7 s? n comparison unit 9 forms a non-compliance micro-command 55 , which enters the vice of the control pulse through a key 10, gated by a “counter 13 of samples, to the control input of the adjustable frequency divider 14 to increase the coefficient and target. The counter 13, after each N'-counts, alternately resets the determining unit 5 to the zero state; span or storage device 2 and. gates the key 10. i
После нескольких циклов корректировки шага дискретизации достигается обеопечение условия некоррелированности отсчетов, вследствие чего получаемая оценка Ф (х )статистически достоверна с необходимой точностью. При этом оценка $/(Х) формируется по классическому алгоритму: каждый очередной отсчет, поступающий с выхода аналого-цифрового преобразователя 1 на адресный вхоц запоминающего устройства 2, вызывает с<жцержимое соответствующей ячейки запом|1наюшего устройства 2 в сумматор 3, 'в котором к нему добавляется единица (тактовый импульс от регулируемого целителя частоты 14). Полученная сумма записывается в ту же ячейку запоминающего устройства 2.After several cycles of adjusting the sampling step, the two conditions of the uncorrelated readings are achieved, as a result of which the obtained estimate Φ (x) is statistically reliable with the necessary accuracy. In this case, the estimate $ / (X) is formed according to the classical algorithm: each successive counting coming from the output of the analog-to-digital converter 1 to the address input of memory device 2 causes c <the storage of the corresponding memory cell | 1 of the current device 2 to the adder 3, in which a unit is added to it (clock pulse from an adjustable frequency healer 14). The resulting amount is recorded in the same cell of the storage device 2.
Механизм осуществления такой адаптивной процедуры основан на стремлении анализатора обеспечить некоррелирован — носгь отсчетов сигнала. Это достигается выполнением следующих математических зависимостей между параметрами входного сигнала и параметрами измеряемой плотности распределенияThe mechanism for the implementation of such an adaptive procedure is based on the analyzer's desire to provide uncorrelated signal samples. This is achieved by performing the following mathematical relationships between the parameters of the input signal and the parameters of the measured distribution density
Из соотношения между дисперсией входного сигнала Бх и дисперсией оценки математического ожидания Й(гп х J этого сигнала • = (1)From the relationship between the variance of the input signal Bx and the variance of the estimate of the mathematical expectation Y (rn x J of this signal • = (1)
Следуют соотношения для среднеквадратичных отклонений (L· и (эх и пропорциональяных им размахов R* (фиг. 2 ) соответственно для плотности распределения .’ оценки математического ожидания плотности распределения амплитуд сигнала :The following ratios for standard deviations (L · and ( х x and proportions R * proportional to them (Fig. 2), respectively, for the distribution density. ') Are the estimates of the mathematical expectation of the distribution density of the signal amplitudes:
R«'O) R "'O)
Однако выражения (1) и (2) справедливы только для случая некоррелированных отсчетов сигнала, поэтому задавая объем выборок (в счетчике 13) и контролируя значение отношения размаховHowever, expressions (1) and (2) are valid only for the case of uncorrelated samples of the signal, therefore, setting the sample size (in counter 13) and controlling the value of the amplitude ratio
,1001110, 1001110
Ί можно контролировать (блоком сравнения 9) и адаптивно регулировать степень коррелированное™ отсчетов сигнала до обеспечения . их некоррелированности.Ί can be monitored (by comparison unit 9) and adaptively adjust the degree of correlated ™ signal samples to ensure. their uncorrelatedness.
Эго.возможно за счет того, что при коррелированное™ выборок погрешность определения D(mx ) зависит не только ог значений N и D* , но и от величины (характера) корреляционной функции, которая на интервале дискретизации не равна 10 нулю. А при некоррелированности выборок эта погрешность зависит только от значений !Ч и Ι3χ (выражение (1).This is possible due to the fact that for correlated ™ samples, the error in determining D (m x ) depends not only on the values of N and D *, but also on the magnitude (character) of the correlation function, which is not equal to 10 zero in the sampling interval. And if the samples are not correlated, this error depends only on the values! H and Ι3χ (expression (1).
Поэтому при заданном (в· регистре 8) пороговом (допустимом) значении относительной погрешности' определения оценки гл* и известном N , можно производить автоматическое регулирование значения и скользящая оценка среднего значения сигнала, чго существенно расширяет функциональные возможности анализатора. Это является цополнитель— 5 ным преимуществом адаптивного анализатора в сложных комплексных экспериментах.Therefore, for a given (in · register 8) threshold (permissible) value of the relative error 'for determining the estimation of hl * and the known N, it is possible to perform automatic control of the value and a moving estimate of the average signal value, which significantly expands the analyzer's functionality. This is an additional 5th advantage of the adaptive analyzer in complex complex experiments.
Технико-экономический эффект предлагаемого адаптивного анализатора состоит в значительном сокращении времени экспериментов, а также в более простой аппаратурной реализации такой структуры и в несложной эксплуатации (и, соответственно, меньшей квалификации обслуживающего персонала — что особенно важно в морских судовых и самолетных лабораториях).The technical and economic effect of the proposed adaptive analyzer consists in a significant reduction in the time of experiments, as well as in simpler hardware implementation of such a structure and in simple operation (and, accordingly, less qualified staff - which is especially important in marine ship and aircraft laboratories).
шага ZJ1 дискретизации сигнала к такому значению dtOp-t , при котором цля определяемых в блоках. 5., 6 и 9 значений величин (2) и (3) начинает выполняться' условиеstep ZJ1 of the sampling of the signal to such a value dt O pt at which it is determined in blocks. 5., 6 and 9 values of quantities (2) and (3) the condition begins
Таким образом, выполнение в адаптивном анализаторе условия (4) является выполнением условия некоррелированнос ти отсчетов сигнала, вследствие чего jq минимизация погрешности измерений функции Wy осуществляется быстрее, чем в. анализаторе-прототипе.Thus, the fulfillment of condition (4) in the adaptive analyzer is the fulfillment of the condition for the uncorrelated signal samples, as a result of which jq, the measurement error of the function Wy is minimized faster than in. prototype analyzer.
В анализаторе-прототипе в регистре устанавливается величина абсолютной погрешности ^п, которая зависит от дисперсии Dx , чго, в свою очередь, приводит к необходимости априорных знаний дисперсии (размаха) исследуемых случайных процессов, т.е. проведения предварительных экспериментов цля их определения. В предлагаемом адаптивном анализаторе, благодаря новой структуре и новым связям блоков, стало возмож ным задавать относительную погрешность 4J > чго исключает необходимость предварительных экспериментов цля определения дисперсии сигнала, за счет чего уменьшается общая длительность экспе риментов по определению плотности распределения амплитуд, т.е. соответственно увеличивается быстродействие анализа.In the prototype analyzer in the register, the absolute error value ^ n is established , which depends on the variance D x , which, in turn, leads to the need for a priori knowledge of the variance (magnitude) of the random processes under study, i.e. conducting preliminary experiments to determine them. In the proposed adaptive analyzer, due to the new structure and new block relationships, it became possible to set the relative error 4J > which eliminates the need for preliminary experiments to determine the signal dispersion, thereby reducing the total duration of the experiments to determine the amplitude distribution density, i.e. accordingly, the analysis performance increases.
Кроме того, одновременно с определением искомой оценки плотности распределения амплитуд Wjf, в предлагаемой 5$ структуре анализатора определяется ряд ( других параметров сигнала — размах входного сигнала, размах оценки среднегоIn addition, simultaneously with the determination of the desired estimate of the density distribution of the amplitudes Wjf, a number of other parameters of the signal (the amplitude of the input signal, the range of the average estimate
Claims (2)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| SU813336934A SU1001110A1 (en) | 1981-09-09 | 1981-09-09 | Adaptive analyzer of amplitude distribution density |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| SU813336934A SU1001110A1 (en) | 1981-09-09 | 1981-09-09 | Adaptive analyzer of amplitude distribution density |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| SU1001110A1 true SU1001110A1 (en) | 1983-02-28 |
Family
ID=20976383
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| SU813336934A SU1001110A1 (en) | 1981-09-09 | 1981-09-09 | Adaptive analyzer of amplitude distribution density |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| SU (1) | SU1001110A1 (en) |
-
1981
- 1981-09-09 SU SU813336934A patent/SU1001110A1/en active
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Bruckstein et al. | Inverse scattering with noisy data | |
| SU1001110A1 (en) | Adaptive analyzer of amplitude distribution density | |
| Magleby | [53] Preventing artifacts and reducing errors in single-channel analysis | |
| RU2302655C1 (en) | Method for finding abnormal measurements without evaluation of trend function and device for realization of said method | |
| Kerr et al. | Precision of impulse-response identification based on short, normal operating records | |
| Toolan et al. | Detection and estimation in non-stationary environments | |
| Stoynov et al. | Identification of electrochemical systems: model reduction method | |
| SU1103242A2 (en) | Statistical analyser | |
| US4133037A (en) | System and method of performing a decisive phase coherence test | |
| SU1236504A1 (en) | Device for determining characteristics of random process | |
| SU1024935A1 (en) | Device for parametric estimate of distribution law | |
| SU1191920A1 (en) | Device for current estimating of signal level | |
| SU516046A1 (en) | Statistical time interval analyzer | |
| RU2100822C1 (en) | Rank adaptive serial signal finder | |
| SU1078435A1 (en) | Adaptive amplitude analyzer | |
| SU696483A2 (en) | Adaptive time discretization device | |
| RU2233480C1 (en) | Method for linear object identification | |
| SU1003096A1 (en) | Statistic analyzer | |
| SU1157505A2 (en) | Device for non-linear processing of electric prospecting signals | |
| SU1668981A1 (en) | Statistical analyzer for determining characteristics of reliability | |
| SU690496A1 (en) | Multichannel analyzer of time intervals between overshoots of random processes | |
| SU1067513A1 (en) | Device for determining stationarity of random process | |
| SU798868A1 (en) | Amplitude distribution analyzer | |
| SU1291893A1 (en) | Adaptive spectrum analyzer | |
| SU913413A1 (en) | Device for determining stationary intervals of random process |