Головна Головна -> Інше українською -> Інформатика, комп'ютери, програмування -> Автоеквівалентні кореляційні моделі дискретних джерел інформації

Автоеквівалентні кореляційні моделі дискретних джерел інформації

Назва:
Автоеквівалентні кореляційні моделі дискретних джерел інформації
Тип:
Інше
Мова:
Українська
Розмiр:
1,30 KB
Завантажень:
335
Оцінка:
 
поточна оцінка 5.0


Скачати цю роботу безкоштовно
Лабораторна робота
“АВТОЕКВІВАЛЕНТНІ КОРЕЛЯЦІЙНІ МОДЕЛІ ДИСКРЕТНИХ ДЖЕРЕЛ
ІНФОРМАЦІЇ”


МЕТА РОБОТИ
Побудова автоеквівалентних кореляційних моделей дискретних джерел інформації
ЗАВДАННЯ
Заданий одномірний масив даних дискретних станів джер інформації {Хі}, і=1,2,3,…,n. Побудувати решітчату функцію станів джерел інформації, скласти алгоритм, обчислити та побудувати графік автоеквівалентної кореляційної моделі на основі:
5.4.1 Квадратичної функції автоеквівалентності
5.4.2 Лінійної функції автоеквівалентності
5.4.3 Центрованої функції автоеквівалентності
5.4.4 Функції автоковаріації
Виконання
Блок-схема алгоритму
Блок-схема алгоритму функції
Текст програми
#include "stdafx.h"
#include <iostream.h>
#include <math.h>
#include "l5.h"
#define N 29
#define kl 10
double MAS[N]={3,4,6,1,3,3,6,6,3,5,9,6,2,2,4,8,7,4,1,8,2,4,6,3,8,4,6,9,7};
double KA[kl],LA[kl],Z[kl],A[kl];
int main()
{
double mx;
mx = MX(MAS,N);
cout<<mx<<endl;
avt(MAS,KA,LA,Z,A,kl,N,mx);
cout<<"KA LA Z A"<<endl;
for(int i = 0;i < kl;i++)
cout<<KA[i]<<" "<<LA[i]<<" "<<Z[i]<<" "<<A[i]<<endl;
return 0;
}
Текст функції
#include "l5.h"
double less(double x,double y)
{
if(x < y)
{return x;}
else
{return y;}
};
double MX(double* x,int n)
{
double s = 0;
int i;
for(i = 0;i < n;i++)
{s += x[i];}
return s /= (n);
};
double sign(double x)
{
if(x < 0)
{return -1;}
else if(x == 0)
{return 0;}
else
{return 1;}
}
double avt(double* x,double* k,double* l,double* z,double* a,int kl,int n,double mx)
{
int i,j;
for(j = 0;j < kl;j++)
{
k[j] = 0;
l[j] = 0;
z[j] = 0;
a[j] = 0;
for(i = 0;i < n-kl;i++)
{
k[j] += pow(less(x[i],x[i+j]),2);
l[j] += less(x[i],x[i+j]);
z[j] += sign((x[i] - mx) * (x[i+j] - mx)) * less(x[i],x[i+j]);
a[j] += x[i] * x[i+j];
}
k[j] /= kl;
l[j] /= kl;
z[j] /= kl ;
a[j] /= kl;
}
return 0;
};
double DX(double* x,int n,double mx)
{
double s = 0;
int i;
for(i = 0;i < n;i++)
s += pow((x[i]-mx),2);
return s/n;
}
Результат виконання
KA KL Z A
68.6 | 12.8 | 12.1 | 69.6
35.9 | 8.5 | -1.2 | 55.8
29.8 | 8.2 | -1.6 | 54
36.2 | 8.6 | 1 | 57.3
40.6 | 9.8 | 4.8 | 61.6
45.2 | 9.8 | 1.5 | 62.5
37.4 | 8.4 | -0.7 | 50.6
30.7 | 8.3 | -1.3 | 55.2
44.6 | 8.9 | 2.4 | 60.3
50.8 | 9.9 | 4 | 61.5
Графіки функції
Графік квадратичної автоеквівалентності
Графік лінійної функції автоеквівалентності
Графік центрованої функції автоеквівалентності
Графік функції автоковаріації
Висновок: на лабораторній роботі я освоїв побудову автоеквівалентних кореляційних моделей дискретних джерел інформації.

Завантажити цю роботу безкоштовно



Інше на тему: Автоеквівалентні кореляційні моделі дискретних джерел інформації

BR.com.ua © 1999-2017 | Реклама на сайті | Умови використання | Зворотній зв'язок