отс ответы. 1. 3 Разложение сигналов в обобщенный ряд Фурье. Тесты по теме 1 Модели непрерывных каналов связи. Автор Санников Владимир Григорьевич правильные ответы отмечены знаком неправильные ответы отмечены знаком #
 Скачать 1.25 Mb.
|
|
x x W x x W x x W x x W π π π π 1.5.15. Соответствие нормальной ФПВ (справа) среднему значению и дисперсии (слева ; 2 exp 2 1 ) ( * ; 1 , 0 * ; 18 ) 22 ( exp 2 3 1 ) ( * ; 9 , 22 * ; 8 ) 14 ( exp 2 2 1 ) ( * ; 4 , 14 * ; 2 ) 110 ( exp 2 1 ) ( * ; 1 , 110 * 2 2 2 2 − = + − = − − − = − − = x x W x x W x x W x x W π π π π 1.5.16. Соответствие значения аргумента (справа) значению нормальной ФРВ слева * F(.) = 0 ; * - ∞ ; * F(.)=0.5 ; * 0 ; * F(.) = 1 ; * ∞; 1.5.17. Вероятность того, что нормальный случайный процесс, имеющий ФПВ вида : ; ; 8 exp 2 2 1 ) ( * 2 − = x x W π принимает значения больше 0, равна * 0.5; # 1; # 0; # ∞; # - ∞; 1.5.18. Вероятность того, что нормальный случайный процесс, имеющий ФПВ вида : ; ; 8 ) 4 ( exp 2 2 1 ) ( * 2 − − = x x W π принимает значения больше ∞ , равна : * 0; # 1; # 0.5; # ∞; # - ∞; 1.5.19. Порядок следования символов в формуле гауссовского распределениях. Порядок следования символов в формуле релеевского распределениях. Порядок следования символов в формуле равномерного распределения : * W(x); * =; * А ; при *|x|; * < ; * A/2 ; 1.5.22. Порядок следования символов в формуле, выражающей условие нормировки : * ∫ ∞ ∞ − ; * W(x); * dx ; * =; * 1; 1.5.23. Порядок следования символов в формуле, определяющей среднее значение * m 1 ; * =; * ∫ ∞ ∞ − ; * x; * W(x); * dx ; 1.5.24. Порядок следования символов в формуле, определяющей второй начальный момент * m 2 ; * =; * ∫ ∞ ∞ − ; * x 2 ; * W(x); * dx ; 1.5.25. Порядок следования символов в формуле, определяющей дисперсию * σ 2 ; * =; * ∫ ∞ ∞ − ; * (x - m 1 ) 2 ; * W(x); * dx ; 1.5.26. Вероятность того, что нормальный случайный процесс, имеющий ФПВ вида : ; ; 8 ) ( exp 2 А принимает значения больше А, равна * 0.5; # 1; # 0; # ∞; # - ∞; 1.5.27. Вероятность того, что нормальный случайный процесс, имеющий ФПВ вида : 2 1 ( 2) ( ) exp ; ; 8 2 2 x W x π − = − принимает значения меньше 2, равна * 0.5; # 1; # 0; # ∞; # - ∞; 1.5.28. Вероятность того, что нормальный случайный процесс, имеющий ФПВ вида : 2 1 ( 2) ( ) exp ; ; 8 2 2 x W x π − = − принимает значения больше 2, равна * 0.5; # 1; # 0; # ∞; # - ∞; 1.5.29. Вероятность того, что случайный процесс, имеющий ФПВ вида W(x)=1/4; при |x|<2 принимает значения меньше -1, равна : 0.25 # 0.5; # 1; # 0; # -1; 1.5.30. Порядок следования символов в формуле, определяющей вероятность того, что х >A: * p(x>A); * =; А * W(x); * dx ; # 1; # x; 1.5.31. Порядок следования символов в формуле, выражающей связь ФРВ и ФПВ: * F(x) ; * =; * ∫ ∞ − x ; * W(x); * dx ; # d/dx; # x; 1.5.32. Порядок следования символов в формуле, выражающей связь ФПВ и ФРВ: * W(x); * =; * dx d ; * F(x) ; # ∫ ∞ − x ; ; # x; 1.5.33. ФРВ случайного процесса равна F(x)=ax; при 0 < х < 0.5; ФПВ имеет вид * W(x)=2; при х # W(x)=1; при х # W(x)=1; при х # * W(x)=4; при х 1.5.34. ФПВ случайного процесса равна а при х W(x)=0; при х <0; x>0.25; ФРВ имеет вид * F(x)=4x; при 0 < х < 0.25; # F(x)=4x; при 0 < х < 0.5; # F(x)=2x; при 0 < х < 0.5; # F(x)=x; при 0 < х < 1; 1.5.35. Вероятность того, что нормальный случайный процесс, имеющий ФПВ вида : ; ; 8 exp 2 2 1 ) ( 2 − = x x W π принимает значения от - ∞ до 0, равна * 0.5; # 1; # 0; # ∞; # - ∞; 1.5.36. Функция плотности вероятности случайного процесса имеет вид W(x)= h; при |x| <2; W(x)= 0; при |x| >2; Параметр h равен : *0.25; # 0.5; # 1; # 0; # -1; 1.5.37. Функция плотности вероятности случайного процесса имеет вид W(x)= h; при |x| <5; W(x)= 0; при |x| >5; Параметр h равен : *0.1; # 5; # 0.5; # 10 ; # 1; 1.5.38. Дана нормальная функция плотности вероятности ; ; 2 ) 10 ( exp 2 Среднее значение процесса равно : *10; # 0.5; # 1; # 0; # -10; 1.5.39. Дана нормальная функция плотности вероятности ; ; 2 ) 10 ( exp 2 Дисперсия процесса равна *1; # 2; # 10; # 0; # -10; 1.5.40. Функция плотности вероятности случайного процесса имеет вид W(x)= h; при |x| <2; W(x)= 0; при |x| >2; Среднее значение процесса равно *0; # 0.5; # 1; # 2; # h; 1.5.41. Среднее значение случайного процесса определяется выражением 2 1 2 2 2 3 1 3 1 1 * lim ( ) ; # lim ( ) ; 2 2 1 1 # lim [ ( ) ] ; # lim ( ) ; 2 2 T T T T T T T T T T T T m x t dt m x t dt T T x t m dt m x t dt T T σ →∞ →∞ − − →∞ →∞ − − = = = − = ∫ ∫ ∫ ∫ 1.5.42. Дисперсия случайного процесса определяется выражением 2 2 2 1 2 3 1 3 1 1 * lim [ ( ) ] ; # lim ( ) ; 2 2 1 1 # lim ( ) ; # lim ( ) ; 2 2 T T T T T T T T T T T T x t m dt m x t dt T T m x t dt m x t dt T T σ →∞ →∞ − − →∞ →∞ − − = − = = = ∫ ∫ ∫ ∫ 1.5.43. Соответствие названия символу * M 2 ; * дисперсия * m 1 ; * среднее значение * m 2 ; * второй начальный момент ; # коэффициент гармоник # коэффициент усиления 1.5.44. Полная средняя мощность случайного процесса определяется выражением 2 2 2 2 1 3 1 3 1 1 * lim ( ) ; # lim [ ( ) ] ; 2 2 1 1 # lim ( ) ; # lim ( ) ; 2 2 T T T T T T T T T T T T m x t dt x t m dt T T m x t dt m x t dt T T σ →∞ →∞ − − →∞ →∞ − − = = − = = ∫ ∫ ∫ ∫ 1.6.1. Корреляционная функция обозначается следующим образом * B(t 1 ,t 2 ); * B(t 1 -t 2 ); * B(τ); # B(ω); 1.6.2. Корреляционная функция характеризует * степень статистической связи двух значений случайного процесса # среднее значение процесса # амплитуду процесса 1.6.3. Энергетический спектр случайного процесса - это * зависимость энергии составляющих процесса от частоты # зависимость энергии составляющих процесса от времени # зависимость фазы составляющих процесса от частоты # зависимость амплитуды составляющих процесса от частоты 1.6.4. Корреляционная функция и энергетический спектр случайного процесса связаны преобразованием * Винера-Хинчина ; # Фурье # Лопиталя; # Тейлора 1.6.5. Ширина энергетического спектра и интервал корреляции случайного процесса * обратно пропорциональны друг другу # прямо пропорциональны друг другу # независимы 1.6.6. Спектральная плотность белого шума на единичном сопротивлении равна 2 вт/Гц. Дисперсия белого шума в полосе частот 628р/с равна *200 вт; # 100 вт; # 628 вт ; # 1256 вт; # 2 вт ; 1.6.7. Соответствие мощности белого шума в полосе частот 628р/с (справа) спектральной плотности белого шума на единичном сопротивлении (слева *3 вт/Гц; *300вт.; *15 вт/Гц; * 1500 вт; *0,11 вт/Гц; * 11 вт; 1.6.8. Дисперсия белого шума в полосе частот 628р/с равна 1000 вт. Спектральная плотность белого шума на единичном сопротивлении равна ______ вт/Гц: *10; 1.6.9. Спектральная плотность белого шума – это мощность шума, приходящаяся на полосу частот * 1 Гц # 1 вт ; # 1 с # 1 мс ; 1.6.10. Спектральная плотность белого шума на единичном сопротивлении равна 2 вт/Гц. Полоса частот, в которой дисперсия белого шума равна 1000 вт, составляет : *3140 рад/с; # 100 Гц ; #3140 Гц ; # 1000 Гц ; 1.6.11. Корреляционная функция случайного процесса равна B(τ)=5*ехр(-4 τ) Дисперсия процесса на единичном сопротивлении равна : *5 вт; # 4 вт; # 1 вт; # 0 вт; # 20 вт; 1.6.12. Корреляционная функция случайного процесса равна B(τ)=16*ехр(-2 τ) Средняя мощность процесса на единичном сопротивлении равна *16; # 2 вт; # 1 вт; # 0 вт; # 32 вт; 1.6.13. Корреляционная функция случайного процесса при τ=0 - это __________ процесса : * дисперсия * средняя мощность переменной составляющей 1.6.14. Интервал корреляции случайного процесса __________ пропорционален ширине энергетического спектра * обратно # прямо 1.6.15. Энергетический спектр случайного процесса – это зависимость энергии составляющих процесса от * частоты # времени # фазы # амплитуды # напряжения 1.6.16. Интервал корреляции можно определить как интервал времени, в течение которого корреляционная функция B(τ)=24*sin 6.28τ/6.28τ; изменяется от максимального значения до 0. Интервал корреляции для данной функции B(τ) равен * 0.5 с ; # 1 с ; # 0 ; # 0.1 с ; # 2 с ; 1.6.17. Интервал корреляции можно определить как интервал времени, в течение которого корреляционная функция B(τ)=4*sin 628τ/628τ; изменяется от максимального значения до 0. Интервал корреляции для данной функции B(τ) равен : * 0.005 с ; # 0.5 с ; # 0 ; # 0.05 с ; # 1 с ; 1.6.18. Интервал корреляции уменьшился в 3 раза. Следовательно, ширина энергетического спектра этого процесса : * увеличилась в 3 раза # уменьшилась в 3 раза # увеличилась враз уменьшилась враз. Интервал корреляции уменьшился в 4 раза. Следовательно, ширина энергетического спектра этого процесса : * увеличилась в 4 раза # уменьшилась в 4 раза # увеличилась враз уменьшилась враз. Интервал корреляции увеличился в 2 раза. Следовательно, ширина энергетического спектра этого процесса : * уменьшилась в 2 раза ; # увеличилась в 2 раза # увеличилась в 4 раза ; # уменьшилась в 4 раза 1.6.21. Постоянная составляющая процессах равна 2. Процесс y=2x. Среднее значение процесса y равно * 4 ; # 2; # 0 ; # 1 ; 1.6.22. Среднее значение процессах равно 1. Процесс y=2x -1. Постоянная составляющая процесса y равна ____. * 1 ; # 2; # 0 ; # 1 ; 1.6.23. Дисперсия процессах равна 2, а среднее значение равно 0. Процесс y=2x. Дисперсия процесса y равна : * 8 ; # 2; # 0 ; # 1 ; 1.6.24. Средняя мощность переменной составляющей процессах равна 3, а среднее значение равно 0. Процесс y=2x. Дисперсия процесса y равна * 12 ; # 6; # 0 ; # 18 ; 1.6.25. На входе линейной цепи действует нормальный случайный процесс. Процесс на выходе этой цепи : * нормальный ; # ненормальный детерминированный ; # равен 0 ; 1.6.26. Нормальный случайный процесс, имеющий ФПВ вида : ; ; 8 exp 2 2 1 ) ( * 2 − = x x W π подвергается нелинейному преобразованию y=x 2 . ФПВ процесса y имеет вид ; 2 exp 2 1 ) ( # ; 8 exp 2 2 1 ) ( # ; 8 exp 2 2 1 ) ( # ; 8 exp 2 2 1 ) ( * 3 2 − = − = − = − = y y y W y y y W y y y W y y y W π π π π 1.6.27. Нормальный случайный процесс, имеющий ФПВ вида : ; ; 2 exp 2 1 ) ( * 2 − = x x W π подвергается нелинейному преобразованию y=|x| . ФПВ процесса y имеет вид ; 2 exp 2 2 1 ) ( # ; 8 exp 2 2 1 ) ( # ; 8 exp 2 2 1 ) ( # ; 0 ; 2 exp 2 2 ) ( * 3 2 2 − = − = − = > − = y y y W y y y W y y y W y y y W π π π π 1.6.28. Нормальный случайный процесс, имеющий ФПВ вида : ; ; 18 exp 2 3 1 ) ( * 2 − = x x W π подвергается преобразованию y=x +1 . ФПВ процесса y имеет вид 2 2 3 1 ( 1) 1 * ( ) exp ; # ( ) exp ; 18 8 3 2 2 2 1 1 # ( ) exp ; # ( ) exp ; 8 2 2 2 3 2 y y W y W y y y W y W y y π π π π − = − = − = − = − 1.6.29. Нормальный случайный процесс, имеющий ФПВ вида : ; ; 32 exp 2 4 1 ) ( * 2 − = x x W π подвергается преобразованию y=2x . ФПВ процесса y имеет вид 2 2 3 1 1 * ( ) exp ; # ( ) exp ; 128 8 8 2 2 2 1 1 # ( ) exp ; # ( ) exp ; 8 2 2 2 2 y y W y W y y y W y W y y y π π π π = − = − = − = − 1.6.30. Нормальный случайный процесс, имеющий ФПВ вида : ; ; 200 exp 2 10 1 ) ( * 2 − = x x W π подвергается преобразованию y=2x+2 . ФПВ процесса y имеет вид ; 2 exp 2 1 ) ( # ; 8 exp 2 2 1 ) ( # ; 8 exp 2 2 1 ) ( # ; 800 ) 2 ( exp 2 20 1 ) ( * 3 2 2 − = − = − = − − = y y y W y y y W y y y W y y W π π π π 2.1.1. Заданную таблично или графически, нелинейную характеристику можно представить аналитически посредством * аппроксимации # дискретизации # ортогонализации # модуляции. 2.1.2. ВАХ аппроксимирована соотношением 2 2 1 u a u a i + = . Ток измеряется в амперах А, напряжение в вольтах (В. Размерность коэффициента a 1 : * А/В # А # А 2 /В 2 # А 2 /В 2.1.3. Аппроксимация, при которой нелинейная характеристика представляется степенным рядом * полиномиальная # трансцендентная # кусочно-линейная; # экспоненциальная 2.1.4. Аппроксимация, при которой нелинейная характеристика представляется отрезками прямых * кусочно-линейная; # полиномиальная # трансцендентная # кусочно-постоянная; 2.1.5. Точность полиномиальной аппроксимации при увеличении степени полинома * увеличивается # уменьшается # не изменяется # равна нулю 2.1.6. ВАХ аппроксимирована соотношением 2 0 1 а u a u = + + . Ток измеряется в амперах А, напряжение в вольтах (В. Размерность коэффициента a 0 * А # А # А 2 /В 2 # А 2 /В 2.1.7. ВАХ аппроксимирована соотношением 0 аи определена двумя координатами (u 1 ; i 1 )=(0; 0); (u 2 ; i 2 )=(2; 2). Коэффициенты полинома равны * 0; 1 # 0; 1,5 # 2; 2 # 0; 0 # 1; 1. 2.1.8. Вольт-амперная характеристика (ВАХ) задана в виде 3 3 1 u a u a i + = , и определена двумя координатами (u 1 ; i 1 )=(1; 2,5); (u 2 ; i 2 )=(2; 2). Коэффициенты полинома равны * 3; -0,5 # -2; 1,5 # 2,5; 3 # 0,5; 3 # 2; -0,5 2.1.9. ВАХ аппроксимирована соотношением 0 аи определена двумя координатами ( |