Разработка прикладного программного обеспечения для организации взаимодействия с измерительной и управляющей аппаратурой с помощью LabVIEW. Генерирование коррелированных случайных процессов и последовательностей, применение рекурсивного фильтра.
Аннотация к работе
LABVIEW (Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench) позволяет разрабатывать прикладное программное обеспечение для организации взаимодействия с измерительной и управляющей аппаратурой, сбора, обработки и отображения информации и результатов расчетов, а также моделирования как отдельных объектов, так и автоматизированных систем в целом. В отличие от текстовых языков, таких как C, Pascal и др., где программы составляются в виде строк текста, в LABVIEW программы создаются в виде графических диаграмм, подобных обычным блок-схемам. N-мерная плотность распределения вероятности WN(x1, x2, …XN) связывает каждый отсчет случайной последовательности со всеми остальными отсчетами. Спектрально-корреляционная модель оперирует с двумерной плотностью распределения вероятности w(x1, x2), связывающей отсчеты случайного процесса, взятые в разные моменты времени x1 = x(t1) и x2 = x(t2). В спектрально-корреляционной модели для описания этой связи используется корреляционный (второй смешанный центральный) момент: Стационарные случайные процессы характеризуются неизменностью характеристик во времени, и для таких процессов корреляционный момент не зависит от выбора начального момента времени t1, а определяется только величиной интервала ? = t2 - t1.
Введение
LABVIEW (Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench) позволяет разрабатывать прикладное программное обеспечение для организации взаимодействия с измерительной и управляющей аппаратурой, сбора, обработки и отображения информации и результатов расчетов, а также моделирования как отдельных объектов, так и автоматизированных систем в целом. Разработчиком LABVIEW является американская компания National Instruments.
В отличие от текстовых языков, таких как C, Pascal и др., где программы составляются в виде строк текста, в LABVIEW программы создаются в виде графических диаграмм, подобных обычным блок-схемам. Иногда можно создать приложение, вообще не прикасаясь к клавиатуре компьютера.
LABVIEW является открытой системой программирования и имеет встроенную поддержку всех применяемых в настоящее время программных интерфейсов, таких как Win32 DLL, COM.NET, DDE, сетевых протоколов на базе IP, DATASOCKET и др. В состав LABVIEW входят библиотеки управления различными аппаратными средствами и интерфейсами, такими как PCI, COMPACTPCI/PXI, VME, VXI, GPIB (КОП), PLC, VISA, системами технического зрения и др. Программные продукты, созданные с использованием LABVIEW, могут быть дополнены фрагментами, азработанными на традиционных языках программирования, например С/С , Pascal, Basic, FORTRAN. И наоборот можно использовать модули, разработанные в LABVIEW в проектах, создаваемых в других системах программирования. Таким образом, LABVIEW позволяет разрабатывать практически любые приложения, взаимодействующие с любыми видами аппаратных средств, поддерживаемых операционной системой компьютера.
1. Генерирование коррелированных случайных процессов
N-мерная плотность распределения вероятности WN(x1, x2, …XN) связывает каждый отсчет случайной последовательности со всеми остальными отсчетами. Такое описание очень сложно и на практике используются более простые модели случайного процесса с зависимыми отсчетами. Наиболее известны две: марковская модель и спектрально-корреляционная модель. В марковской модели каждый отсчет случайного процесса зависит только от одного предыдущего (марковский процесс первого порядка). Для него N-мерная плотность распределения вероятности
Марковский процесс не является чисто теоретическим допущением, таким будет процесс на выходе интегрирующей цепи при подаче на ее вход белого шума.
Спектрально-корреляционная модель оперирует с двумерной плотностью распределения вероятности w(x1, x2), связывающей отсчеты случайного процесса, взятые в разные моменты времени x1 = x(t1) и x2 = x(t2). Если изменять t1 и t2, то можно исследовать попарную связь всех отсчетов между собой и, в принципе, последовательно определить все связи, описываемые N-мерным законом распределения. В спектрально-корреляционной модели для описания этой связи используется корреляционный (второй смешанный центральный) момент:
Стационарные случайные процессы характеризуются неизменностью характеристик во времени, и для таких процессов корреляционный момент не зависит от выбора начального момента времени t1, а определяется только величиной интервала ? = t2 - t1.
Зависимость корреляционного момента от временного интервала ? между отсчетами называется корреляционной функцией R(?) случайного процесса. При ? = 0 значение корреляционной функции максимально и равно дисперсии случайного процесса ?2. С увеличением |?| корреляционная функция уменьшается до нуля монотонно или по колебательному закону. ??? ????????????? ?????? ???????????? ?????????? ?????????? ???????? ???????? ????? ? ? ?????????? ?????????????? ??????? ?????????? ??????????????????? ???????. ??????? ???? ???????? ??? ??????, ??? ?????? ????? ??????????. ?? ???. 1 ???????? ?????????????? ??????? ??? ????????? ?????????????????? ? ??????????? ???????? ?????????? ??? ?????????? ???????? ??????????????????, ?????? 100 (???. 1, ?) ? 10000 (???. 1.?).