| Title: | Численные методы и алгоритмы аппроксимативного анализа корреляционно-спектральных характеристик в ортогональных базисах |
| Authors: | Прохоров С. А. Куликовских И. М. |
| Keywords: | Mathcad временные ряды вычислительный практикум корреляционно-спектральный анализ корреляционные функции ортогональные базисы ортогональные модели ортогональные полиномы ортогональные функции случайные процессы спектральные плотности мощности учебные издания функции спектра |
| Issue Date: | 2019 |
| Publisher: | СНЦ РАН |
| Citation: | Прохоров, С. А. Численные методы и алгоритмы аппроксимативного анализа корреляционно-спектральных характеристик в ортогональных базисах : [учеб. пособие] / С. А. Прохоров, И. М. Куликовских ; Самар. науч. центр Рос. акад. наук. - Самара : СНЦ РАН, 2019. - 1 файл (5,64 Мб). - ISBN = 978-5-93424-351-8. - Текст : электронный |
| Abstract: | Гриф. Используемые программы: Adobe Acrobat. Рассматриваются классические ортогональные полиномы и функции, определяютсяих основные характеристики, применяемые при построении и исследовании ортогональныхмоделей корреляционно-спектральных характеристик случайных процессов (временных рядов).Анализируются численные методы, алгоритмы аппроксимативного анализа корреляционно-спектральных характеристик временных рядов в различных ортогональных базисах:корреляционных функций и спектральных плотностей мощности, функций спектра и т.д.Предлагаются для закрепления теоретического материала задания вычислительногопрактикума и примеры их выполнения в системе MATHCAD.Учебное пособие предназначено для аспирантов, докторантов, преподавателей, научных сотрудников, инженеров как руководство по численным методам, алгоритмам аппроксимативного анализа корреляционно-спектральных характеристик в ортогональных базисах Труды сотрудников Самар. ун-та (электрон. версия). |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/57170 |
| ISBN: | 978-5-93424-351-8 |
| Appears in Collections: | Учебные издания |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| 978-5-93424-351-8_2019.pdf | 5.78 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.