Оцінка Розподілення Ймовірностей Та Кореляційних Функцій За Результатами Аналізу Методів Розрахунку Ймовірнісних Характеристик Вимірювальних Сигналів

Abstract

1 Інститут державного управління у сфері цивільного захисту, Київ 2 Харківський національний університет Повітряних Сил ім. І. Кожедуба, Харків ОЦІНКА РОЗПОДІЛЕННЯ ЙМОВІРНОСТЕЙ ТА КОРЕЛЯЦІЙНИХ ФУНКЦІЙ ЗА РЕЗУЛЬТАТАМИ АНАЛІЗУ МЕТОДІВ РОЗРАХУНКУ ЙМОВІРНІСНИХ ХАРАКТЕРИСТИК ВИМІРЮВАЛЬНИХ СИГНАЛІВ Описані методи розрахунку ймовірнісних характеристик вимірювальних сигналів при їх перетвореннях в типових елементах інформаційно-вимірювальних систем, які можуть бути покладені в основу оцінки розподілення ймовірності та відповідних кореляційних функцій при моделюванні типових перетворювачів і елементів інформаційно-вимірювальних систем. Описані методи розрахунку ймовірнісних характеристик вимірювальних сигналів при їх перетвореннях у типових елементах інформаційно-вимірювальних систем можуть бути покладені в основу оцінки одномірних законів розподілення щільності імовірності для безперервних випадкових процесів і законів. Ключові слова: інформаційно-вимірювальні системи, випадкові процеси, метрологічні характеристики, ймовірнісні моделі. Вступ Постановка проблеми. Теоретичною основою аналітичного ймовірнісного моделювання інтелектуальних інформаційно-вимірювальних систем (ІВС) є теорія випадкових процесів, що досліджується в роботах І.Є. Казакова, Н.А. Лівшица, Б.Р. Левіна, В.Н. Пугачева, В.І. Тихонова, В. Шварца [1-2] та інших стосовно задач статистичної радіотехніки та імовірнісного аналізу систем управління.Однак особливості ІВС як об`єктів моделювання, наявність різноманітних перетворювачів та елементів, виділення інформативного параметра, як основи побудови математичних моделей, та подання ймовірнісних характеристик масивами даних вимагають проведення значного обсягу досліджень, спрямованих на розробку математичного, алгоритмічного та технічного забезпечення аналітичного ймовірнісного моделювання ІВС.Одним із головних питань при побудові ймовірнісних моделей систем є рівень деталізації їх опису. Найбільш повно випадкові процеси описуються багатомірними законами розподілення щільності ймовірності