Файл: Уриг, Р. Статистические методы в физике ядерных реакторов.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 16.10.2024

Просмотров: 129

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

4) расчета взаимных спектральных плотностей (включая веще­ ственную и мнимую компоненты) и функций взаимной ковариации

икорреляции;

5)разложения свернутых функций.

Дискретная форма преобразования Фурье в комплексной экспоненциальной (а не тригонометрической) форме имеет вид

Ап =

N—I

 

2 ^ г ехР (— 2n]ni/N), (/г = 0,1, ... , М— 1),

(10.134)

 

i=0

 

где А п п

коэффициент дискретного преобразования

Фурье

и X; — г-я выборка из временной последовательности, содержащей

Nвыборок. Индекс п представляет собой гармонику преобразования. Обратное дискретное преобразование Фурье имеет очень про­

стую форму:

N— 1

 

Х г = — 2 A n exp(2n]ni/N), (* = 0, 1,

— 1). (10.135)

N п

Следовательно, процедура вычисления преобразования уравнения (10.134) может быть использована для расчета его обратного преоб­ разования по уравнению (10.135) простым переобозначением А п и Х и введением масштабного коэффициента 1Ш и изменением знака

упоказателя экспоненты.

Вбыстром преобразовании Фурье производится последователь­

ное объединение постепенно возрастающих весовых сумм выборок данных, умноженных на коэффициенты А п и Хг. Подробности рас­ четной процедуры приведены в [10—13].

Свертка. Метод быстрого преобразования Фурье также чрезвы­ чайно удобен при свертке двух временных последовательностей.

Свертка

X (гД) и Y (i'A) выполняется перемножением

двух

вре­

менных

последовательностей,

сдвинутых по отношению

друг

к другу:

 

 

 

 

 

 

N - 1

 

 

 

x(iA)*y(iA) =

2 [x(kA)y(iA—/еД)],

(10.136)

 

N /е= о

 

 

где знак * означает свертку. Прямой расчет свертки во временной области -требует N арифметических операций на каждую точку. Однако если вместо умножения двух временных последователь­ ностей рассчитать преобразование Фурье х (£А) и у (1А) методом быстрого преобразования Фурье, перемножить их в частотной области и затем обратить по Фурье результат снова во временную область, можно достичь значительной экономии машинного вре­ мени. Математически это можно выразить так:

х (£Д) * у (i’A) =F - ' {F [х (tД)] F [у (iA)]},

(10.137)

где F и F-1 представляют прямое и обратное дискретные преоб­ разования Фурье. Эта процедура аналогична использованию ло­ гарифмов для выполнения умножения.

309



Корреляционные функции и спектральные плотности. Взаим­ ная корреляционная функция, частным случаем которой являете» автокорреляционная функция, подобна выражению свертки, да­ ваемому уравнением (10.136), за исключением того, что знак члена запаздывания изменен на обратный:

(10.138).

и спектральная плотность равна преобразованию Фурье:

®ху (nAf) = F [срК!/ (АД)].

(10.139)

Другой возможностью определения взаимной спектральной плот­ ности является использование дискретной формы, уравнения (4.75),. т. е.

Фху (nAf) = ^ [ Х ( - n A f) Y (nAf) =

 

= ±{F*(x(iA)}F[y(iA)]},

(10.140)

где F* означает сопряженное дискретное преобразование ФурьеЭти операции выполняются гораздо проще методом быстрого преоб­ разования Фурье, чем с помощью уравнений (10.138) и (10.139), Корреляционная функция получается из уравнения

Ф*, (М) =

F -i [Фжу (nAf)) = F~' {F* [х (iA)] F [у (iA)]},

(10.141)

которое может

быть решено с помощью быстрого преобразования

Фурье.

формулы для взаимной корреляционной

функции

Предыдущие

и взаимной спектральной плотности применимы к автокорреляци­ онной функции и спектральной плотности мощности, если предпо­

ложить, что

у (iA)

= х (iA). Односторонние спектральные плот­

ности Gxу (nAf) и

Gxx (nAf) можно также получить из Фху (nAf)

и Q>x x (nAf),

используя уравнения (4.106), (4.108) и (4.109).

Цифровая фильтрация. Цифровая фильтрация временных по­ следовательностей представлена в § 10.4 как процесс свертки между временными последовательностями и дискретными весовыми функ­

циями. Уравнение (10.8)

дает фильтрованную

переменную у (/А),

равную:

 

 

у (iA) = h (iA)*x (iA) =

 

м

{h (kA) x [(/ — k) A]}

(10.142)

= 2

k = — м

 

 

310


где М — количество временных приращений в половине h(iA). Сле­ довательно, цифровую фильтрацию можно провести, используя уравнение (10.137):

y(iA) = h(iA)*x(iA)=F-*1{F[h(iA)]F[x{iA)]}. (10.143)

Фильтр может иметь любые характеристики, рассмотренные в-§ 10.4 и представленные соответствующим образом функцией /i(t'A).

Экономия времени при использовании быстрого преобразования Фурье. Временные преимущества быстрого преобразования Фурье перед прямым преобразованием определены Кокраном и др. [11] и представлены в табл. 10.1, где N — число выборок во временной последовательности. Таблица дает количество использованных умножений и относительный выигрыш для быстрого преобразова­ ния Фурье' временных последовательностей с 8192 выборками,

определяемый

отношением

числа

умножений для

двух методов.

Т а б л и ц а 10.1

 

 

 

 

Сравнение числа умножений, требуемых для прямого и

 

быстрого преобразований Фурье

 

 

Соотношение

 

 

Примерное число умножений

 

 

прямого и

Операция

 

 

 

быстрого

 

прямое

быстрое

умножении

 

 

для 8192

 

 

 

 

выборок

Дискретное

преобра­

№-

2N log2 N

315

зование Фурье

 

Л/ 2345

3N log 2N

210

Свертка или фильтра­

ция

 

 

 

 

Функция корреляции

т

(

т

Н

Спектральная плот­

 

 

 

 

ность*

т

( £

+

• ) + * ■

 

3N logo N

39

2N lo g ,N

354

Вработе [И ] не рассмотрена.

СП И С О К Л И Т Е Р А Т У Р Ы

1.Balcomb J. D. Los Alamos Scientific Laboratory, personal communica­ tion, 1964.

2.

Ormsby J.

F. A. Design

of Numerical Filters with

Applications

to Mis­

 

sile Data

Processing.— «Commun. ACM»

(Ass. Comput. Mach)

1961,

3.

v. 8 , p. 440—466.

 

One-Third

Octave

Power

Spectral

Analysis. —

Negron C.

D.

Digital

 

 

Engr. Paper 3693, Douglas Aircraft Co., Missile and

Space Systems Divi­

4.

sion, 1966.

 

of the Atmospheric Turbulence Based

upon Flight

Notess С. B. A Study

 

Measurements

of Gust

Velocity

Components. — Report

VC-991-F-1

 

(WADD-TR-51-259),

Cornell Aeronautical

Laboratory.

 

 

5.Marshall Space Flight Center. RAVAN. Digital Computer Code for Random Vibration Analysis, 1962.

311


6. Measurement Analysis Corp., MAC/RAN. Digital Computer Code for

Analysis of Random Data, 1967.

7.Springer T. Los Alamos Scientific Laboratory, personal communication, 1964.

8. Bendat J.

S., Piersol

A. G. Measurement and Analysis of

Random Data.

 

John Wiley and Sons, Inc.,

N. Y., 1966. (См. Бендат Дж.,

Пирсол А. Из­

9.

мерение и анализ случайных процессов. Пер. с англ. М., «Мир», 1974.)

Goodman

N. R. On

the

Joint Estimation of the Spectra, Co-Spectrum

 

and Quadrature

Spectrum

of a Two-Dimensional Gaussian Process. —

 

Scientific

Paper,

N

10,

Engineering Statistics Laboratory, New York

10.

University,

1957.

 

 

W. An Algorithm for the Machine «Calculation

Cooley J .

W., Tukey

J .

of Complex Fourier Series.—«Math. Comput.», April 1965, v. 19, p. 297—301.

11.Cochran W. T. e. a. What is the Fast Fourier Transform? — «Proc. IEEE»

(Inst. Elec. Electron. Eng.), October 1967, v. 55, N 10, p. 1664—1677.

12.Singleton R. C. On Computing the Fast Fourier Transform. — «Commun.

ACM» (Ass. Comput. Mach.), October 1967, v. 10, N 10, p. 647—654.

13.Brigham E. O., Morrow R. E. The Fast Fourier Transform.— «IEEE» (Inst. Elec. Electron Eng.), Spectrum, December 1967, p. 63—70.

14.Danielson G. C., Lanczos C. Some Improvements in Practical Fourier

Analysis and

Their Application to X-Ray Scattering from Liquids. —

«J. Franklin

Inst.», April 1942, v. 233, p. 365—380, 435—452.

15.Gentllmen W. M., Sande G. Fast Fourier Transforms for Fun and Profit. —

Fall Joint Computer Conference, AFIPS Proceedings, American Federa­ tion of Information Processing Societies, 1966, v. 29, p. 563—578.