Pythonda raqamli signalni qayta ishlash dsp haqida o'ylang

Mashq 4.2 Shovqinli signalda chastotalar aralashmasi vaqt o'tishi bilan o'zgaradi.
4.3 -mashq http://www.coindesk.com saytida siz BitCoinning kunlik narxini CSV fayli
sifatida yuklab olishingiz mumkin. Ushbu faylni o'qing va vaqt funktsiyasi sifatida
BitCoin narxlari spektrini hisoblang. Oq, pushti yoki Brownian shovqiniga o'xshaydimi?
4.6 Mashqlar
Machine Translated by Google

---

Puasson taqsimotidan tasodifiy qiymatlarni yaratish. Ushbu funktsiyaning parametri
lam - har bir intervaldagi zarrachalarning o'rtacha soni.
4.6. Mashqlar
Lamni belgilash uchun kuchaytirgich atributidan foydalanishingiz mumkin. Misol uchun, agar kvadrat
tezligi 10 kHz va kuchaytirgich 0,001 bo'lsa, biz soniyada taxminan 10 "klik" ni kutamiz.
Taxminan bir soniya UP shovqinini yarating va uni tinglang. Kuchaytirgichning 0,001
kabi past qiymatlari uchun u Geiger hisoblagichi kabi eshitilishi kerak. Yuqori
qiymatlar uchun u oq shovqin kabi eshitilishi kerak. Oq shovqinga o'xshashligini
bilish uchun quvvat spektrini hisoblang va chizing.
49
Mashq 4.5 Ushbu bobdagi pushti shovqinni yaratish algoritmi aqliy jihatdan oddiy,
ammo hisoblash jihatidan qimmat. Voss-McCartney algoritmi kabi samaraliroq
alternativalar mavjud. Ushbu usulni o'rganing, uni amalga oshiring, natija spektrini
hisoblang va quvvat va chastota o'rtasida kerakli munosabatga ega ekanligini
tasdiqlang.
Machine Translated by Google

---

4-bob. Shovqin
50
Machine Translated by Google

---

Oldingi bobda men oq shovqinni "korrelyatsiyasiz" deb tavsifladim, ya'ni har bir qiymat
boshqalardan mustaqil, Broun shovqini esa "korrelyatsiya" sifatida, chunki har bir qiymat
oldingi qiymatga bog'liq. Ushbu bobda men ushbu atamalarni aniqroq ta'riflayman va
signalni tahlil qilish uchun foydali vosita bo'lgan avtokorrelyatsiya funktsiyasini taqdim
etaman.
Ushbu bobning kodi chap05.ipynb da joylashgan bo'lib, u ushbu kitobning omborida
joylashgan (0.2-bo'limga qarang). Siz uni http://tinyurl.com/ thinkdsp05 saytida ham
ko'rishingiz mumkin.
Umuman olganda, o'zgaruvchilar orasidagi korrelyatsiya, agar siz birining qiymatini
bilsangiz, ikkinchisi haqida ma'lumotga ega bo'lishingizni anglatadi. Korrelyatsiya miqdorini
aniqlashning bir necha usullari mavjud, lekin eng keng tarqalgani Pearson mahsulot
momentining korrelyatsiya koeffitsienti bo'lib, odatda r bilan belgilanadi. Har biri N
qiymatdan iborat bo'lgan ikkita o'zgaruvchi uchun, x va y:
Pearson korrelyatsiyasi har doim -1 dan +1 gacha (ikkalasi ham kiradi). Agar r musbat
bo'lsa, biz korrelyatsiyani ijobiy deb aytamiz, ya'ni qachon bitta
Bu erda mx va µy x va y ning o'rtalari, sx va sy esa ularning standart og'ishlaridir.
r =
ÿi (xi ÿ µx)(yi ÿ µy)