Для осуществления моделирования необходимо создать шумовую выборку, плотность распределения вероятности которой подчинялась бы выражению (1). В качестве константы в выражении (1) выступает величина
, полученная путем использования свойства плотности распределения:
. (75)
В итоге окончательное выражение для плотности распределения помехи примет вид:
,
[1; 4]. (76)
Исходя из полученного выражения, получается интегральная функция распределения величины x:
, (77)
где
- неполная гамма-функция.
Далее, исходя из свойства о том, что если случайную величину
, распределенную равномерно на интервале (0, 1), подвергнуть преобразованию по закону
, то восстанавливается реализация случайной величины, распределенной по закону (77) с плотностью распределения
. Именно таким образом моделируется шумовая выборка для различных значений параметра α.
Следует заметить, что дисперсия указанной помехи равна
. Для того, чтоб сравнивать эффективность работы алгоритмов при воздействии различных помех, эти помехи должны иметь одинаковые дисперсии. Поэтому случайную величину необходимо умножать на коэффициент, равный
. Данная нормировка позволяет получить дисперсию:
. (78)
Самое читаемое:
Автоматизация технологических процессов в условиях технологического комплекса КК-АДСК-МНЛЗ ПАО МК Азовсталь, г. Мариуполь
Автоматизация управления технологическими процессами и
производством играет важную роль в непрерывном увеличении выпуска продукции в
нашей стране. Интенсификация и усложнение технологических процессов, рост
единичной мощности агрегатов и повышение требований к качеству готовой
продукции в соответствии с международными стандартами де ...