Как определить частоту сигнала
- Оптимальное измерение частоты радиоимпульса
- Определение критерия оптимальности
- Использование апостериорной плотности вероятности
- Функция правдоподобия
- Построение измерителя
Оптимальное измерение частоты радиоимпульса
Известно большое число измерителей частоты, включая электромагнитные колебания. Однако, интерес читателя больше склоняется к пониманию принципов, лежащих в основе радиоизмерений. В данной статье мы рассмотрим оптимальное измерение частоты радиоимпульса на основе статистической теории радиотехнических устройств.
Определение критерия оптимальности
Для разработки алгоритма оптимальных измерений необходимо выбрать критерий оптимальности. В данном случае, любое измерение является случайным. Полное вероятностное описание случайной величины включает плотность вероятности. В данной задаче измерения подразумевают оценку частоты радиоимпульса.
Использование апостериорной плотности вероятности
В рассматриваемом случае (когда повторное измерение не проводится), рекомендуется использовать оценку, оптимальную по методу апостериорной плотности вероятности. Мода (Мо) является такой оценкой. Для определения апостериорной плотности вероятности частоты, мы используем байесовский подход.
Функция правдоподобия
Условная плотность вероятности показывает распределение значений принятого сигнала при фиксированной частоте радиоимпульса. В данном случае, распределение является гауссовским, так как используется модель гауссовского белого шума. Среднее значение этого распределения соответствует математическому ожиданию радиоимпульса.
Построение измерителя
Для построения оптимального измерителя необходимо определить желаемую точность и разбить диапазон предполагаемых результатов на отдельные частоты. Используя многоканальную схему измерений, выбирается ответ с максимальным выходным напряжением. Такой подход позволяет достичь оптимальной точности измерений.
В итоге, оптимальное измерение частоты радиоимпульса базируется на выборе критерия оптимальности и использовании апостериорной плотности вероятности. Адаптация измерителя к предполагаемым результатам позволяет достичь оптимальной точности измерений.
