lectures/Komp_obr_SFedU/03_Pract.tex
Edward Emelianov 20478a2c90 add 03-pract
2021-11-20 01:46:52 +03:00

570 lines
23 KiB
TeX
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

\documentclass[a4paper,12pt]{extarticle}
\usepackage{/home/eddy/ed, verbatim}
\title{ðÒÁËÔÉËÕÍ \No3: ÐÏÇÒÅÛÎÏÓÔÉ, ÍÅÔÏÄ ÎÁÉÍÅÎØÛÉÈ Ë×ÁÄÒÁÔÏ×}
\author{}\date{}\nocolon
\long\def\task#1{\noindent\leavevmode\refstepcounter{sect}\llap{\textbf{\thesect}\;}\indent\textit{#1}}
\def\t#1{{\upshape\ttfamily #1}}
\begin{document}
\maketitle
\section{ðÏÇÒÅÛÎÏÓÔÉ}
\subsection{}
îÁÊÄÅÍ ÏÂÝÕÀ ÓÒÅÄÎÀÀ ÓÏ×ÏËÕÐÎÏÓÔÉ, ÓÏÓÔÏÑÝÅÊ ÉÚ ÓÌÅÄÕÀÝÉÈ ÔÒÅÈ ÇÒÕÐÐ:
$$\renewcommand{\arraystretch}{0}
\begin{tabular}{|r|c|c|c|c|c|c|}
\hbox to 5cm{}&\hbox to 1.3cm{}& \hbox to 1.3cm{}& \hbox to 1.3cm{}&
\hbox to 1.3cm{}& \hbox to 1.3cm{}& \hbox to 1.3cm{}\\
\hline
\strut çÒÕÐÐÁ& \multicolumn{2}{|c|}{I} & \multicolumn{2}{|c|}{II} &
\multicolumn{2}{|c|}{III} \\
\hline
\strut úÎÁÞÅÎÉÅ ÐÒÉÚÎÁËÁ&1&3&2&4
&3&6\\
\strut þÁÓÔÏÔÁ ÐÒÉÚÎÁËÁ&11&34&22&28&31&14\\\hline
\strut ïÂßÅÍ ×ÙÂÏÒËÉ&\multicolumn{2}{|c|}{$11+34=45$}&\multicolumn{2}{|c|}{$22+28=50$}&
\multicolumn{2}{|c|}{$31+14=45$}\\
\hline
\end{tabular}
$$
äÌÑ ÎÁÞÁÌÁ ÎÁÊÄÅÍ ÇÒÕÐÐÏ×ÙÅ ÓÒÅÄÎÉÅ: $\aver{x_1}$, $\aver{x_2}$ É~$\aver{x_3}$:
\begin{verbatim}
x1 = (11*1 + 34*3)/45
x2 = (22*2 + 28*4)/50
x3 = (31*3 + 14*6)/45
\end{verbatim}
ôÅÐÅÒØ ÎÁÊÄÅÍ ÉÈ ÓÒÅÄÎÅÅ:
\begin{verbatim}
X = (x1*45 + x2*50 + x3*45)/(45 + 50 + 45)
\end{verbatim}
ïÄÎÁËÏ, ÐÒÉ ÒÁÂÏÔÅ Ó ÂÏÌØÛÉÍÉ ÍÁÓÓÉ×ÁÍÉ ÄÁÎÎÙÈ ÌÕÞÛÅ ÉÓÐÏÌØÚÏ×ÁÔØ ÐÒÅÉÍÕÝÅÓÔ×Á
ÍÁÔÒÉÞÎÏÊ ÁÌÇÅÂÒÙ:
\begin{verbatim}
xi = [1 3 2 4 3 6];
ni = [11 34 22 28 31 14 ];
N = sum(ni)
X = sum(xi.*ni/N)
\end{verbatim}
îÁÊÄÅÍ ÇÅÎÅÒÁÌØÎÕÀ ÄÉÓÐÅÒÓÉÀ É ÇÅÎÅÒÁÌØÎÏÅ ÓÒÅÄÎÅË×ÁÄÒÁÔÉÞÎÏÅ ÏÔËÌÏÎÅÎÉÅ
ÄÁÎÎÏÊ ×ÙÂÏÒËÉ:
\begin{verbatim}
D = sum(ni.*(xi-X).^2)/N
sigma=sqrt(D)
\end{verbatim}
ëÒÏÍÅ ÔÏÇÏ, ÏÐÒÅÄÅÌÉÔØ ÓÒÅÄÎÅË×ÁÄÒÁÔÉÞÎÏÅ ÏÔËÌÏÎÅÎÉÅ ÒÑÄÁ~$x$ ÍÏÖÎÏ ÐÒÉ ÐÏÍÏÝÉ
ËÏÍÁÎÄÙ \verb'std(x)'.
\subsection{}
òÁÓÓÍÏÔÒÉÍ ÒÑÄ ÉÚÍÅÒÅÎÉÊ ÎÅËÏÔÏÒÏÊ ÆÉÚÉÞÅÓËÏÊ ×ÅÌÉÞÉÎÙ~$x$. òÅÚÕÌØÔÁÔÙ
ÓÅÒÉÉ ÉÚÍÅÒÅÎÉÊ ÚÁÄÁÎÙ ÔÁÂÌÉÃÅÊ ($\nu_i$~-- ÞÁÓÔÏÔÁ ÓÏÏÔ×ÅÔÓÔ×ÕÀÝÅÇÏ ÚÎÁÞÅÎÉÑ~$x_i$):
$$
\begin{tabular}{|c||c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|}
\hline
$x_i$& 31 & 28 & 34 & 26 & 35 & 30 & 34 & 32 & 40 & 20 \\
$\nu_i$& 20 & 12 & 10 & 5 & 7 & 20 & 12 & 19 & 4 & 2 \\
\hline
\end{tabular}
$$
éÚ×ÅÓÔÎÏ, ÞÔÏ ÎÅËÏÔÏÒÙÅ ÒÅÚÕÌØÔÁÔÙ ÍÏÇÕÔ ÂÙÔØ ÚÁ×ÅÄÏÍÏ ÏÛÉÂÏÞÎÙÍÉ.
îÁÍ ÎÅÏÂÈÏÄÉÍÏ ÏÃÅÎÉÔØ ÓÒÅÄÎÅÅ ÚÎÁÞÅÎÉÅ ÄÁÎÎÏÊ ×ÅÌÉÞÉÎÙ, ÉÓËÌÀÞÉ× ÏÛÉÂÏÞÎÙÅ
ÒÅÚÕÌØÔÁÔÙ.
óÏÓÔÁ×ÉÍ ÍÁÓÓÉ×Ù ×ÅÌÉÞÉÎÙ~$x$ É ÓÏÏÔ×ÅÔÓÔ×ÕÀÝÉÈ ÞÁÓÔÏÔ~$n$:
\begin{verbatim}
x = [ 31 28 34 26 35 30 34 32 40 20];
n = [ 20 12 10 5 7 20 12 19 4 2];
\end{verbatim}
ïÔÏÂÒÁÚÉ× ÄÁÎÎÙÅ ÎÁ ÇÒÁÆÉËÅ (\verb"plot(x,n,'o')") ÍÏÖÎÏ ÚÁÍÅÔÉÔØ, ÞÔÏ ÄÅÊÓÔ×ÉÔÅÌØÎÏ
ÎÅËÏÔÏÒÙÅ ÚÎÁÞÅÎÉÑ ÓÉÌØÎÏ ÏÔËÌÏÎÑÀÔÓÑ ÏÔ ÐÏÌÏÖÅÎÉÑ, ËÏÔÏÒÏÅ ÏÎÉ ÚÁÎÉÍÁÌÉ ÂÙ ÐÒÉ
ÎÏÒÍÁÌØÎÏÍ ÒÁÓÐÒÅÄÅÌÅÎÉÉ.
îÁÊÄÅÍ ÓÒÅÄÎÅÅ ÚÎÁÞÅÎÉÅ ×ÅÌÉÞÉÎÙ~$x$ É ÅÅ ÓÒÅÄÎÅË×ÁÄÒÁÔÉÞÎÏÅ ÏÔËÌÏÎÅÎÉÅ:
\begin{verbatim}
X = sum(x.*n)/sum(n)
sigma = sqrt(sum(n.*(x-X).^2)/sum(n))
\end{verbatim}
ïÐÒÅÄÅÌÉÍ ÇÒÁÎÉÃÙ ÄÏ×ÅÒÉÔÅÌØÎÏÇÏ ÉÎÔÅÒ×ÁÌÁ $[a,b]$ × ÐÒÅÄÅÌÁÈ ÔÒÅÈ~$\sigma$:
\begin{verbatim}
a = X-3*sigma
b = X+3*sigma
\end{verbatim}
ôÅÐÅÒØ ÉÓËÌÀÞÉÍ ÉÚ ×ÙÂÏÒËÉ ÚÎÁÞÅÎÉÑ, ×ÙÈÏÄÑÝÉÅ ÚÁ ÐÒÅÄÅÌÙ ÉÎÔÅÒ×ÁÌÁ. ðÒÉ ÐÏÍÏÝÉ
ÆÕÎËÃÉÉ \verb'find' ÍÏÖÎÏ ÎÁÊÔÉ ÉÎÄÅËÓÙ ÞÌÅÎÏ× ÍÁÓÓÉ×Á, ÕÄÏ×ÌÅÔ×ÏÒÑÀÝÉÈ ÚÁÄÁÎÎÏÍÕ
ÕÓÌÏ×ÉÀ. éÓËÌÀÞÉÔØ ÌÉÛÎÉÅ ÜÌÅÍÅÎÔÙ ÍÏÖÎÏ ÔÁË:
\begin{verbatim}
idx = find(x < a);
x(idx) = []; n(idx) = [];
idx = find(x > b);
x(idx) = []; n(idx) = [];
\end{verbatim}
ôÅÐÅÒØ ÐÏ×ÔÏÒÉÍ ×ÙÞÉÓÌÅÎÉÅ \verb'X' É \verb'sigma', \verb'a' É \verb'b'.
äÌÑ ÔÏÇÏ, ÞÔÏÂÙ ×ÙÚ×ÁÔØ ÉÚ ÉÓÔÏÒÉÉ ËÏÍÁÎÄ ÓÔÒÏËÕ, ÎÁÞÉÎÁÀÝÕÀÓÑ Ó ÏÐÒÅÄÅÌÅÎÎÙÈ
ÓÉÍ×ÏÌÏ×, ÎÁÂÅÒÉÔÅ ÏÄÉÎ--Ä×Á ÐÅÒ×ÙÈ ÓÉÍ×ÏÌÁ É ÎÁÖÍÉÔÅ ËÌÁ×ÉÛÕ <<××ÅÒÈ>>.
ôÁËÉÍ ÏÂÒÁÚÏÍ ÍÏÖÎÏ ÂÙÓÔÒÏ ×ÙÚ×ÁÔØ ÉÚ ÉÓÔÏÒÉÉ ËÏÍÁÎÄ ÎÕÖÎÕÀ ×ÁÍ ËÏÍÁÎÄÕ, ÎÅ
ÐÅÒÅÂÉÒÁÑ ×ÓÅ ÐÒÏÍÅÖÕÔÏÞÎÙÅ.
ôÅÐÅÒØ ÐÒÏ×ÅÒÉÍ, ÎÅ ×ÌÉÑÅÔ ÌÉ <<ÐÏÄÏÚÒÉÔÅÌØÎÏÅ>> ÚÎÁÞÅÎÉÅ $x=40$ ÎÁ ÔÏÞÎÏÓÔØ
ÉÚÍÅÒÅÎÉÑ. îÁÊÄÅÍ ÍÅÄÉÁÎÕ ÎÁÛÅÇÏ ÒÑÄÁ É ÏÃÅÎÉÍ ÄÏ×ÅÒÉÔÅÌØÎÙÊ ÉÎÔÅÒ×ÁÌ ÐÏ ÍÅÄÉÁÎÅ.
äÌÑ ÜÔÏÇÏ ÎÁÍ ÎÅÏÂÈÏÄÉÍÏ ÐÏÓÔÒÏÉÔØ ÎÏ×ÙÊ ×ÅËÔÏÒ~\verb'newx', × ËÏÔÏÒÏÍ ÚÎÁÞÅÎÉÑ
×ÅÌÉÞÉÎÙ~$x$ ÂÕÄÕÔ ÓÏÄÅÒÖÁÔØÓÑ ÓÔÏÌØËÏ ÒÁÚ, ËÁËÏ×Á ÉÈ ÞÁÓÔÏÔÁ:
\begin{verbatim}
newx = []; for a = [1:length(n)]
newx = [newx ones(1,n(a)).*x(a)];
endfor
med = median(newx)
a = med-3*sigma
b = med+3*sigma
\end{verbatim}
äÅÊÓÔ×ÉÔÅÌØÎÏ, ÚÎÁÞÅÎÉÅ $x=40$ ×ÙÂÉ×ÁÅÔÓÑ ÉÚ ÄÏ×ÅÒÉÔÅÌØÎÏÇÏ ÉÎÔÅÒ×ÁÌÁ.
õÄÁÌÉÍ ÅÇÏ:
\begin{verbatim}
idx = find(x==40);
x(idx) = []; n(idx) = [];
\end{verbatim}
É ÎÁÊÄÅÍ~$\aver{x}$, ÂÌÉÚËÏÅ Ë ÉÓÔÉÎÎÏÍÕ:
\begin{verbatim}
X = sum(x.*n)/sum(n)
sigma = sqrt(sum(n.*(x-X).^2)/sum(n))
a = X-3*sigma
b = X+3*sigma
find(x>b)
find(x<a)
\end{verbatim}
éÔÁË, ×ÓÅ ÏÓÔÁ×ÛÉÅÓÑ ÚÎÁÞÅÎÉÑ~$x_i$ ÕÄÏ×ÌÅÔ×ÏÒÑÀÔ ËÒÉÔÅÒÉÀ
<<ÔÒÅÈ ÓÉÇÍ>>, ÓÌÅÄÏ×ÁÔÅÌØÎÏ, ÍÏÖÎÏ ÚÁÐÉÓÁÔØ ÏÔ×ÅÔ: $x=31.3\pm2.3$.
\subsection{}
ôÅÐÅÒØ ÏÐÒÅÄÅÌÉÍ ÄÏ×ÅÒÉÔÅÌØÎÙÊ ÉÎÔÅÒ×ÁÌ ×ÅÌÉÞÉÎÙ $\aver{x}$ Ó
ÎÁÄÅÖÎÏÓÔØÀ~95\% ÐÒÉ ÐÏÍÏÝÉ ÒÁÓÐÒÅÄÅÌÅÎÉÑ óÔØÀÄÅÎÔÁ. äÌÑ ÜÔÏÇÏ × Octave ÓÕÝÅÓÔ×ÕÅÔ
ÆÕÎËÃÉÑ~\verb'ttest'. ÷ ÐÒÏÓÔÅÊÛÅÍ ÓÌÕÞÁÅ ×ÉÄÁ \verb'h=ttest(x)' ÏÎÁ ×ÏÚ×ÒÁÝÁÅÔ
×ÅÒÏÑÔÎÏÓÔØ ÏÔËÌÏÎÅÎÉÑ ÇÉÐÏÔÅÚÙ Ï ÎÏÒÍÁÌØÎÏÍ ÒÁÓÐÒÅÄÅÌÅÎÉÉ ×ÅÌÉÞÉÎÙ~$x$ Ó
ÍÁÔÅÍÁÔÉÞÅÓËÉÍ ÏÖÉÄÁÎÉÅÍ $\mean{x}=0$. ðÒÏ×ÅÒËÁ ÄÁÓÔ ÒÅÚÕÌØÔÁÔ:~1. äÅÊÓÔ×ÉÔÅÌØÎÏ,
ÍÁÔÅÍÁÔÉÞÅÓËÏÅ ÏÖÉÄÁÎÉÅ ÎÁÛÅÊ ×ÅÌÉÞÉÎÙ ÄÁÌÅËÏ ÎÅ ÒÁ×ÎÏ ÎÕÌÀ. ÷ÔÏÒÏÊ ÁÒÇÕÍÅÎÔ
ÆÕÎËÃÉÉ \verb'ttest' ÚÁÄÁÅÔ ÐÒÅÄÐÏÌÁÇÁÅÍÏÅ ÍÁÔÅÍÁÔÉÞÅÓËÏÅ ÏÖÉÄÁÎÉÅ. ðÒÏ×ÅÒÉÍ:
\verb'h=ttest(x,X)'. ðÏÌÕÞÁÅÍ: \verb'h=0'. ô.Å., ÍÏÖÎÏ ÐÒÉÎÑÔØ ÇÉÐÏÔÅÚÕ
Ï ÇÁÕÓÓÏ×ÏÊ ÆÏÒÍÅ ÒÁÓÐÒÅÄÅÌÅÎÉÑ ×ÅÌÉÞÉÎÙ~$x$ ÏËÏÌÏ ÅÅ ÓÒÅÄÎÅÇÏ ÚÎÁÞÅÎÉÑ.
ïÃÅÎÉÔØ 95\%-Ê ÄÏ×ÅÒÉÔÅÌØÎÙÊ ÉÎÔÅÒ×ÁÌ ×ÅÌÉÞÉÎÙ~$x$ ÍÏÖÎÏ ÐÒÉ ÐÏÍÏÝÉ ÒÁÓÛÉÒÅÎÎÏÇÏ
×Ù×ÏÄÁ ÆÕÎËÃÉÉ \verb'ttest' × ÆÏÒÍÅ \verb'[h,p,ci]=ttest(x,X)'. ÷ ÜÔÏÍ ÓÌÕÞÁÅ
ÐÁÒÁÍÅÔÒ \verb'h' ÓÏÏÂÝÁÅÔ Ï ÓÔÅÐÅÎÉ ÎÅÎÁÄÅÖÎÏÓÔÉ ÇÉÐÏÔÅÚÙ, \verb'p' ÒÁ×ÅÎ
×ÅÒÏÑÔÎÏÓÔÉ ÓÏ×ÐÁÄÅÎÉÑ ×ÅÌÉÞÉÎÙ~\verb'X' Ó ÍÁÔÅÍÁÔÉÞÅÓËÉÍ ÏÖÉÄÁÎÉÅÍ ÒÑÄÁ~\verb'x',
\verb'ci' ÓÏÏÂÝÁÅÔ ÇÒÁÎÉÃÙ 95\%-ÇÏ ÄÏ×ÅÒÉÔÅÌØÎÏÇÏ ÉÎÔÅÒ×ÁÌÁ.
ïÐÒÅÄÅÌÉÍ ÄÏ×ÅÒÉÔÅÌØÎÙÊ ÉÎÔÅÒ×ÁÌ ÄÌÑ ÎÁÛÅÇÏ ÒÑÄÁ ÂÅÚ ÉÓËÌÀÞÅÎÉÑ ÚÁ×ÅÄÏÍÏ ÌÏÖÎÙÈ
ÒÅÚÕÌØÔÁÔÏ× É Ó ÉÈ ÉÓËÌÀÞÅÎÉÅÍ:
\begin{verbatim}
x = [ 31 28 34 26 35 30 34 32 40 20];
n = [ 20 12 10 5 7 20 12 19 4 2];
newx = []; for a = [1:length(n)]
newx = [newx ones(1,n(a)).*x(a)];
endfor
[h,p,ci] = ttest(newx, X)
newx = []; for a = 1:8
newx = [newx ones(1,n(a)).*x(a)];
endfor
[h,p,ci] = ttest(newx, X)
\end{verbatim}
éÔÁË, × ÏÂÏÉÈ ÓÌÕÞÁÑÈ ÇÉÐÏÔÅÚÁ Ï ÓÏÏÔ×ÅÔÓÔ×ÉÉ ÒÁÓÐÒÅÄÅÌÅÎÉÑ ×ÅÌÉÞÉÎÙ~$x$
ÎÏÒÍÁÌØÎÏÍÕ ÒÁÓÐÒÅÄÅÌÅÎÉÀ ÐÒÉÎÉÍÁÅÔÓÑ, ÏÄÎÁËÏ, ×Ï ×ÔÏÒÏÍ ÓÌÕÞÁÅ ×ÅÒÏÑÔÎÏÓÔØ
ÏÐÒÅÄÅÌÅÎÉÑ ÍÁÔÅÍÁÔÉÞÅÓËÏÇÏ ÏÖÉÄÁÎÉÑ~$\mean{x}$ ×ÙÛÅ, É ÄÏ×ÅÒÉÔÅÌØÎÙÊ ÉÎÔÅÒ×ÁÌ
ÕÖÅ, ÞÔÏ Ñ×ÎÏ Ó×ÉÄÅÔÅÌØÓÔ×ÕÅÔ Ï ÂÏÌØÛÅÊ ÎÁÄÅÖÎÏÓÔÉ ×ÙÞÉÓÌÅÎÉÊ.
\subsection{}
Octave ÐÒÅÄÏÓÔÁ×ÌÑÅÔ ÏÇÒÏÍÎÙÊ ÎÁÂÏÒ ÉÎÓÔÒÕÍÅÎÔÁÌØÎÙÈ ÓÒÅÄÓÔ×. ïÄÎÁËÏ, ÐÒÉ ÒÁÂÏÔÅ Ó ÂÏÌØÛÉÍ
ËÏÌÉÞÅÓÔ×ÏÍ ÏÄÎÏÏÂÒÁÚÎÙÈ ÄÁÎÎÙÈ ÐÒÉÈÏÄÉÔÓÑ ÍÎÏÇÏ ÒÁÚ ÐÏ×ÔÏÒÑÔØ ÏÄÎÉ É ÔÅ ÖÅ ËÏÍÁÎÄÙ. üÔÕ ÚÁÄÁÞÕ
ÍÏÖÎÏ ÕÐÒÏÓÔÉÔØ, ÓÏÚÄÁ× ÓËÒÉÐÔ (ÉÌÉ m-ÆÁÊÌ). óËÒÉÐÔ ÐÒÅÄÓÔÁ×ÌÑÅÔ ÓÏÂÏÊ ÏÐÉÓÁÎÉÅ É ÒÅÁÌÉÚÁÃÉÀ
ÐÏÌØÚÏ×ÁÔÅÌØÓËÏÊ ÆÕÎËÃÉÉ, ËÏÔÏÒÁÑ ×ÙÚÙ×ÁÅÔÓÑ ÉÚ ËÏÍÁÎÄÎÏÊ ÓÔÒÏËÉ Octave ÁÎÁÌÏÇÉÞÎÏ
ÌÀÂÏÊ ËÏÍÁÎÄÅ, ÏÄÎÁËÏ ÍÏÖÅÔ ÓÏÄÅÒÖÁÔØ ÚÎÁÞÉÔÅÌØÎÏÅ ËÏÌÉÞÅÓÔ×Ï ÉÎÓÔÒÕËÃÉÊ,
ÏÂÌÅÇÞÁÀÝÉÈ ÒÁÂÏÔÕ ÐÏÌØÚÏ×ÁÔÅÌÑ.
M-ÆÁÊÌ ÍÏÖÅÔ ÓÏÄÅÒÖÁÔØ ÌÀÂÙÅ ÉÎÓÔÒÕËÃÉÉ. åÓÌÉ ÏÎ ÎÅ ÎÁÞÉÎÁÅÔÓÑ ÓÏ ÓÌÏ×Á
\verb'function', ×ÙÐÏÌÎÑÅÔÓÑ ×ÓÅ ÅÇÏ ÓÏÄÅÒÖÉÍÏÅ. õÄÏÂÎÅÅ,
ÏÄÎÁËÏ, ÓÏÚÄÁÔØ m-ÆÁÊÌ × ×ÉÄÅ ÆÕÎËÃÉÉ, ÐÒÉÎÉÍÁÀÝÅÊ × ËÁÞÅÓÔ×Å ÁÒÇÕÍÅÎÔÏ×
ÎÅÏÂÈÏÄÉÍÙÅ ÐÅÒÅÍÅÎÎÙÅ É ×ÏÚ×ÒÁÝÁÀÝÅÊ ÏÐÒÅÄÅÌÅÎÎÙÅ ×ÅÌÉÞÉÎÙ.
úÁÇÏÌÏ×ÏË ÆÁÊÌÁ ÆÕÎËÃÉÉ ÉÍÅÅÔ ×ÉÄ
\begin{verbatim}
%
% ëÏÍÍÅÎÔÁÒÉÊ, ÏÔÏÂÒÁÖÁÀÝÉÊÓÑ ÐÒÉ ××ÅÄÅÎÉÉ ËÏÍÁÎÄÙ help ÉÍÑ_ÆÕÎËÃÉÉ
%
function [×ÏÚ×ÒÁÝÁÅÍÙÅ ×ÅÌÉÞÉÎÙ] = ÉÍÑ_ÆÕÎËÃÉÉ(×ÈÏÄÎÙÅ, ÁÒÇÕÍÅÎÔÙ)
\end{verbatim}
äÁÌÅÅ ÓÌÅÄÕÀÔ ÏÐÅÒÁÔÏÒÙ, ×ÙÐÏÌÎÑÅÍÙÅ × ÔÅÌÅ ÆÕÎËÃÉÉ. åÓÌÉ ÐÏÓÌÅ ËÏÍÁÎÄÙ ×Ù
ÐÒÏÐÕÓÔÉÔÅ ÓÉÍ×ÏÌ ÔÏÞËÉ Ó ÚÁÐÑÔÏÊ, ÅÅ ×Ù×ÏÄ ÂÕÄÅÔ ÏÔÏÂÒÁÖÅÎ ÎÁ ÜËÒÁÎÅ.
éÔÁË, ÓÏÚÄÁÄÉÍ m-ÆÁÊÌ, ÏÓÕÝÅÓÔ×ÌÑÀÝÉÊ ÐÒÏ×ÅÒËÕ ×ÙÂÏÒËÉ ÎÁ ËÏÒÒÅËÔÎÏÓÔØ
ÐÒÉ ÐÏÍÏÝÉ ËÒÉÔÅÒÉÑ <<ÔÒÅÈ ÓÉÇÍ>>:
\verb'three_s.m'.
{\small
\verbatiminput{Materials4Pract/03/three_s.m}
}
ðÒÉ ÚÁÐÕÓËÅ ÓËÒÉÐÔÁ ÐÏ ÕÍÏÌÞÁÎÉÀ Octave ÅÇÏ ÉÝÅÔ × ÔÅËÕÝÅÊ ÄÉÒÅËÔÏÒÉÉ. ïÄÎÁËÏ, ÍÏÖÎÏ ÄÏÂÁ×ÉÔØ ÌÀÂÕÀ
ÄÉÒÅËÔÏÒÉÀ ÓÏ ÓËÒÉÐÔÁÍÉ × ÓÐÉÓÏË ÐÏÉÓËÁ (\t{path}) ÐÒÉ ÐÏÍÏÝÉ ËÏÍÁÎÄÙ \t{addpath}.
úÁÐÕÓÔÉÔØ ÄÁÎÎÙÊ ÓËÒÉÐÔ ÍÏÖÎÏ ËÏÍÁÎÄÏÊ \verb'[X sigma] = three_s(x,n)'.
\subsection{}
úÁÞÁÓÔÕÀ ÆÉÚÉËÕ-ÜËÓÐÅÒÉÍÅÎÔÁÔÏÒÕ ÐÒÉÈÏÄÉÔÓÑ ÐÒÏ×ÅÒÑÔØ ÎÕÌÅ×ÕÀ ÇÉÐÏÔÅÚÕ Ï
ÒÁ×ÅÎÓÔ×Å ÓÒÅÄÎÉÈ Ä×ÕÈ ÎÅÚÁ×ÉÓÉÍÙÈ ÎÁÂÏÒÏ× ÄÁÎÎÙÈ.
ðÕÓÔØ × ÒÅÚÕÌØÔÁÔÅ ÏÄÎÏÇÏ ÉÚÍÅÒÅÎÉÑ ÎÅËÏÔÏÒÏÊ ÆÉÚÉÞÅÓËÏÊ ×ÅÌÉÞÉÎÙ~$x$ ÂÙÌ
ÐÏÌÕÞÅÎ ÒÑÄ ÄÁÎÎÙÈ:
\begin{verbatim}
x1 = [ 47.78 36.40 35.66 8.93 40.42 54.16 51.76 44.32 46.19 50.75];
\end{verbatim}
úÁÔÅÍ ÂÙÌÏ ÐÒÏÉÚ×ÅÄÅÎÏ ÎÅÚÁ×ÉÓÉÍÏÅ ÉÚÍÅÒÅÎÉÅ ÜÔÏÊ ÖÅ ÆÉÚÉÞÅÓËÏÊ ×ÅÌÉÞÉÎÙ
ÐÒÉ ÄÒÕÇÉÈ ÕÓÌÏ×ÉÑÈ ÜËÓÐÅÒÉÍÅÎÔÁ. ðÒÉ ÜÔÏÍ ÂÙÌ ÐÏÌÕÞÅÎ ÒÑÄ:
\begin{verbatim}
x2 = [ 44.09 46.75 44.20 7.99 47.74 75.07 62.48 44.43 34.73 55.26];
\end{verbatim}
ôÒÅÂÕÅÔÓÑ ÐÒÏ×ÅÒÉÔØ ÎÕÌÅ×ÕÀ ÇÉÐÏÔÅÚÕ Ï ÒÁ×ÅÎÓÔ×Å ÍÁÔÅÍÁÔÉÞÅÓËÉÈ ÏÖÉÄÁÎÉÊ
ÄÁÎÎÙÈ ×ÅÌÉÞÉÎ.
äÌÑ ÐÒÏ×ÅÒËÉ ÄÁÎÎÏÊ ÇÉÐÏÔÅÚÙ ÓÕÝÅÓÔ×ÕÅÔ ÆÕÎËÃÉÑ Octave \verb'ttest2',
\verb'ttest2(x1,x2)' ÄÁÓÔ ÏÔ×ÅÔ: \verb'ans=0', Ô.Å.
ÇÉÐÏÔÅÚÁ Ï ÎÅÒÁ×ÅÎÓÔ×Å ÍÁÔÅÍÁÔÉÞÅÓËÉÈ ÏÖÉÄÁÎÉÊ ÎÁÛÉÈ Ä×ÕÈ ÒÑÄÏ× ÏÔËÌÏÎÅÎÁ
ÎÁ 95\%-Í ÕÒÏ×ÎÅ. äÌÑ ÏÐÒÅÄÅÌÅÎÉÑ ÄÏ×ÅÒÉÔÅÌØÎÏÇÏ ÉÎÔÅÒ×ÁÌÁ É ×ÅÒÏÑÔÎÏÓÔÉ
ÒÁ×ÅÎÓÔ×Á ÍÁÔÅÍÁÔÉÞÅÓËÉÈ ÏÖÉÄÁÎÉÊ ×ÏÓÐÏÌØÚÕÅÍÓÑ ÒÁÓÛÉÒÅÎÎÙÍ ×Ù×ÏÄÏÍ ËÏÍÁÎÄÙ:
\begin{verbatim}
[h p ci] = ttest2(x1, x2)
\end{verbatim}
ôÁËÉÍ ÏÂÒÁÚÏÍ, ×ÅÒÏÑÔÎÏÓÔØ ÔÏÇÏ, ÞÔÏ ÍÁÔÅÍÁÔÉÞÅÓËÉÅ ÏÖÉÄÁÎÉÑ ×ÙÂÏÒÏË ÒÁ×ÎÙ,
ÓÏÓÔÁ×ÌÑÅÔ ÌÉÛØ~$p=51\%$, ÐÒÉ ÜÔÏÍ ÄÏ×ÅÒÉÔÅÌØÎÙÊ ÉÎÔÅÒ×ÁÌ ÍÁÔÅÍÁÔÉÞÅÓËÏÇÏ
ÏÖÉÄÁÎÉÑ ÒÁÚÎÏÓÔÉ $x_1-x_2$ ÄÏÓÔÁÔÏÞÎÏ ÛÉÒÏË: $c_i=[-19.2,9.9]$, Ô.Å.
ÍÁÔÅÍÁÔÉÞÅÓËÉÅ ÏÖÉÄÁÎÉÑ ÄÁÎÎÙÈ ÒÑÄÏ× ÍÏÇÕÔ ÒÁÚÎÉÔØÓÑ ÎÁ~$4.6$ ÓÏ ÓÒÅÄÎÅË×ÁÄÒÁÔÉÞÎÙÍ
ÏÔËÌÏÎÅÎÉÅÍ~$\sigma=14.6$.
âÏÌØÛÁÑ ÛÉÒÉÎÁ ÄÏ×ÅÒÉÔÅÌØÎÏÇÏ ÉÎÔÅÒ×ÁÌÁ ÇÏ×ÏÒÉÔ Ï ÔÏÍ, ÞÔÏ ÄÁÎÎÙÅ × ÒÑÄÁÈ~$x_1$
É~$x_2$ ÐÏÌÕÞÅÎÙ Ó ÎÉÚËÏÊ ÎÁÄÅÖÎÏÓÔØÀ. ïÄÎÁËÏ, ÎÁÊÄÑ ÍÅÄÉÁÎÙ ÒÑÄÏ×~$x_1$,
$x_2$ É ÓÏ×ÍÅÝÅÎÎÏÇÏ ÒÑÄÁ $(x_1;x_2)$ ÍÏÖÎÏ ÐÏÐÙÔÁÔØÓÑ Ó ÄÏÓÔÁÔÏÞÎÏ ×ÙÓÏËÏÊ
ÓÔÅÐÅÎØÀ ×ÅÒÏÑÔÎÏÓÔÉ ÏÃÅÎÉÔØ ÍÁÔÅÍÁÔÉÞÅÓËÏÅ ÏÖÉÄÁÎÉÅ ×ÅÌÉÞÉÎÙ~$x$.
\section{íÅÔÏÄ ÎÁÉÍÅÎØÛÉÈ Ë×ÁÄÒÁÔÏ×}
\subsection{}
óÌÕÞÁÊÎÁÑ ÐÏÇÒÅÛÎÏÓÔØ ÆÉÚÉÞÅÓËÏÇÏ ÉÚÍÅÒÅÎÉÑ ÉÍÅÅÔ ÐÒÉÒÏÄÕ, ÁÎÁÌÏÇÉÞÎÕÀ ÂÅÌÏÍÕ ÛÕÍÕ,
ÐÏÜÔÏÍÕ ÄÌÑ ÎÁÞÁÌÁ ÒÁÓÓÍÏÔÒÉÍ ÐÒÏÓÔÅÊÛÉÅ ÍÅÔÏÄÙ ÏÞÉÓÔËÉ ÏÄÎÏÍÅÒÎÙÈ ÓÉÇÎÁÌÏ× ×ÉÄÁ
$y=y(t)$ ÏÔ ÛÕÍÏ×.
éÓÐÏÌØÚÕÅÍ ÍÁÓÓÉ× ÉÚ ÄÅÓÑÔÉ ÓÉÇÎÁÌÏ×, ÚÁÛÕÍÌÅÎÎÙÈ Ó ÏÄÉÎÁËÏ×ÙÍ ÕÒÏ×ÎÅÍ~SNR:
\begin{verbatim}
x=[0:0.05:20];
y=sin(x*10).*(0.5+sawtooth(x*pi/5)/2);
for a=[1:10]
y1(a,:)=awgn(y,1,'measured');
endfor
\end{verbatim}
÷ÉÄ ÃÉËÌÁ \verb'for' ÏÔÌÉÞÁÅÔÓÑ ÏÔ ÑÚÙËÏ× ÐÒÏÇÒÁÍÍÉÒÏ×ÁÎÉÑ ×ÒÏÄÅ C: ÃÉËÌ
ÐÏÏÞÅÒÅÄÎÏ ÐÅÒÅÂÉÒÁÅÔ ×ÓÅ ÚÎÁÞÅÎÉÑ ÐÅÒÅÍÅÎÎÏÊ \verb'a'. åÓÌÉ ÂÙ ÍÙ ÚÁÒÁÎÅÅ
ÉÎÉÃÉÁÌÉÚÉÒÏ×ÁÌÉ ÅÅ ÍÁÓÓÉ×ÏÍ, ÍÏÖÎÏ ÂÙÌÏ ÂÙ ÐÒÏÓÔÏ ÎÁÐÉÓÁÔØ \verb'for a'.
ãÉËÌ \verb'for' ÚÁËÁÎÞÉ×ÁÅÔÓÑ ËÏÍÁÎÄÏÊ \verb'endfor'. ä×ÏÅÔÏÞÉÅ × ÁÄÒÅÓÁÃÉÉ \verb'y(a,:)' ÏÚÎÁÞÁÅÔ,
ÞÔÏ ÍÙ ×ÙÂÉÒÁÅÍ ×ÓÅ ÜÌÅÍÅÎÔÙ ÐÏ ×ÔÏÒÏÊ ËÏÏÒÄÉÎÁÔÅ (Ô.Å. ÐÒÉÒÁ×ÎÉ×ÁÎÉÅ ÐÒÏÉÚ×ÏÄÉÔÓÑ Ë ÃÅÌÏÊ
ÓÔÒÏËÅ). åÝÅ ÏÄÎÉÍ ÏÔÌÉÞÉÅÍ ÏÔ ÑÚÙËÏ× ÐÒÏÇÒÁÍÍÉÒÏ×ÁÎÉÑ Ñ×ÌÑÅÔÓÑ ÄÉÎÁÍÉÞÅÓËÏÅ
ÒÁÓÛÉÒÅÎÉÅ ÍÁÔÒÉÃ: ÎÅÔ ÎÅÏÂÈÏÄÉÍÏÓÔÉ × ÎÁÞÁÌÅ ÒÁÂÏÔÙ Ó ÎÅÊ ÓÏÏÂÝÁÔØ ÅÅ ÐÒÅÄÅÌØÎÙÊ
ÒÁÚÍÅÒ.
éÔÁË, ÍÙ ÐÏÌÕÞÉÌÉ ÍÁÓÓÉ× \verb'y1', × ÓÔÒÏËÁÈ ËÏÔÏÒÏÇÏ ÓÏÄÅÒÖÁÔÓÑ ÚÁÛÕÍÌÅÎÎÙÅ
×ÁÒÉÁÎÔÙ ÏÄÎÏÇÏ É ÔÏÇÏ ÖÅ ÓÉÇÎÁÌÁ. íÏÖÎÏ ÏÔÏÂÒÁÚÉÔØ ÉÈ ×ÓÅ ÇÒÁÆÉÞÅÓËÉ ËÏÍÁÎÄÏÊ
\verb'plot(x,y1)', Á ÍÏÖÎÏ É Ó ÏÒÉÇÉÎÁÌÏÍ: \verb'plot(x,y,"linewidth",2, x, y1)'.
ïÃÅÎÉÔØ ÚÁÛÕÍÌÅÎÎÏÓÔØ ÓÉÇÎÁÌÁ ÍÏÖÎÏ ËÏÍÁÎÄÏÊ \verb"plot(y,y1,'.')". åÓÌÉ ÂÙ
ÓÉÇÎÁÌÙ × \verb'y1' ÓÏ×ÐÁÄÁÌÉ Ó \verb'y', ÍÙ Õ×ÉÄÅÌÉ ÂÙ ÏÔÒÅÚÏË Ó ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÏÍ
ÎÁËÌÏÎÁ~1. þÅÍ ÄÁÌØÛÅ ÆÏÒÍÁ ÐÏÌÕÞÅÎÎÏÊ ÆÉÇÕÒÙ ÏÔ ÔÁËÏÇÏ ÏÔÒÅÚËÁ, ÔÅÍ ÂÏÌØÛÅ
ÚÁÛÕÍÌÅÎÎÏÓÔØ ÓÉÇÎÁÌÁ.
äÌÑ ×ÏÓÓÔÁÎÏ×ÌÅÎÉÑ ÓÉÇÎÁÌÁ ÉÚ ÄÅÓÑÔÉ ÉÚÍÅÒÅÎÉÊ ÐÏÐÒÏÂÕÅÍ ÕÓÒÅÄÎÉÔØ ÎÁÂÏÒÙ ÓÉÇÎÁÌÏ×
É ÎÁÊÔÉ ÉÈ ÍÅÄÉÁÎÕ:
\begin{verbatim}
y_mean = mean(y1);
y_med = median(y1);
plot(x,[y;y_mean;y_med]);
legend("original", "mean", "median");
\end{verbatim}
ïÂÁ ×ÏÓÓÔÁÎÏ×ÌÅÎÎÙÈ ÓÉÇÎÁÌÁ ÉÍÅÀÔ ÐÒÉÍÅÒÎÏ ÏÄÉÎÁËÏ×ÙÅ ×ÅÌÉÞÉÎÙ
É ÄÏ×ÏÌØÎÏ ÂÌÉÚËÉ Ë ÒÅÁÌØÎÏÊ ÆÕÎËÃÉÉ (ÏÓÏÂÅÎÎÏ ÎÁ ÕÞÁÓÔËÁÈ Ó ÂÏÌØÛÏÊ ÁÍÐÌÉÔÕÄÏÊ
ÓÉÇÎÁÌÁ). ïÄÎÁËÏ, ËÁË ÍÙ Õ×ÉÄÉÍ ×ÐÏÓÌÅÄÓÔ×ÉÉ, ÅÓÌÉ Ë ÓÉÇÎÁÌÕ ÄÏÂÁ×ÌÅÎ ÛÕÍ
ÔÉÐÁ <<ÓÏÌØ/ÐÅÒÅÃ>>, ÍÅÄÉÁÎÎÁÑ ÆÉÌØÔÒÁÃÉÑ ÂÕÄÅÔ ÒÁÂÏÔÁÔØ ÎÁÍÎÏÇÏ ÜÆÆÅËÔÉ×ÎÅÅ
ÆÉÌØÔÒÁÃÉÉ ÐÏ ÓÒÅÄÎÅÍÕ ÁÒÉÆÍÅÔÉÞÅÓËÏÍÕ.
\subsection{}
òÁÓÓÍÏÔÒÉÍ ÌÉÎÅÊÎÕÀ ÚÁ×ÉÓÉÍÏÓÔØ $y=ax+b$, ÚÁÄÁÎÎÕÀ ÔÁÂÌÉÞÎÏ × ×ÉÄÅ~$y=y(x)$.
äÌÑ ÏÐÒÅÄÅÌÅÎÉÑ ÍÅÔÏÄÏÍ ÎÁÉÍÅÎØÛÉÈ Ë×ÁÄÒÁÔÏ× ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÏ× ÌÉÎÅÊÎÏÊ (Á ÔÁËÖÅ ×ÙÓÛÉÈ ÓÔÅÐÅÎÅÊ)
ÚÁ×ÉÓÉÍÏÓÔÉ ÓÌÕÖÉÔ ÆÕÎËÃÉÑ \verb'polyfit(x,y,n)'. ïÎÁ ÓÏÄÅÒÖÉÔ ÔÒÉ ÁÒÇÕÍÅÎÔÁ: $x$~-- ×ÅËÔÏÒ
ÁÒÇÕÍÅÎÔÁ, $y$~-- ×ÅËÔÏÒ ÆÕÎËÃÉÉ, $n$~-- ÓÔÅÐÅÎØ ÁÐÐÒÏËÓÉÍÉÒÕÀÝÅÇÏ ÐÏÌÉÎÏÍÁ. åÅ ÒÅÚÕÌØÔÁÔ ×
ÐÒÏÓÔÅÊÛÅÍ ÓÌÕÞÁÅ ÐÒÅÄÓÔÁ×ÌÑÅÔ ÓÏÂÏÊ ×ÅËÔÏÒ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÏ× (ÎÁÞÉÎÁÑ ÓÏ ÓÔÁÒÛÅÊ ÓÔÅÐÅÎÉ).
åÓÌÉ ÆÕÎËÃÉÀ ×ÙÚ×ÁÔØ ËÁË \verb'[p,S] = polyfit(x,y,n)', ×ÅËÔÏÒ~$p$ ÂÕÄÅÔ ÓÏÄÅÒÖÁÔØ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÙ,
Á × ÓÔÒÕËÔÕÒÅ~$S$ ÂÕÄÕÔ ÓÏÄÅÒÖÁÔØÓÑ ÔÁËÉÅ ÄÁÎÎÙÅ, ËÁË ÓÔÅÐÅÎÉ Ó×ÏÂÏÄÙ~(df) É ÎÏÒÍÁ ÏÔËÌÏÎÅÎÉÊ
ÄÁÎÎÙÈ ÏÔ ÁÐÐÒÏËÓÉÍÉÒÕÀÝÅÊ ËÒÉ×ÏÊ (normr). äÌÑ ×ÏÓÓÔÁÎÏ×ÌÅÎÉÑ ÐÏÌÕÞÅÎÎÏÊ ÚÁ×ÉÓÉÍÏÓÔÉ
ÉÓÐÏÌØÚÕÅÔÓÑ ÆÕÎËÃÉÑ \verb'polyval(p,x)', ÇÄÅ $p$~-- ÐÏÌÕÞÅÎÎÙÊ ÆÕÎËÃÉÅÊ \verb'polyfit'
×ÅËÔÏÒ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÏ×, $x$~-- ×ÅËÔÏÒ ÁÒÇÕÍÅÎÔÁ. ÷ ÔÁËÏÍ ×ÉÄÅ ÆÕÎËÃÉÑ ×ÏÚ×ÒÁÝÁÅÔ ×ÅËÔÏÒ
×ÏÓÓÔÁÎÏ×ÌÅÎÎÏÊ ÆÕÎËÃÉÉ. ÷ ×ÉÄÅ \verb'[y, delta] = polyval(p,x,S)' ÆÕÎËÃÉÑ ×ÏÚ×ÒÁÝÁÅÔ ÍÁÓÓÉ×
ÐÏÇÒÅÛÎÏÓÔÅÊ (Ô.Å. × ËÁÖÄÏÊ ÔÏÞËÅ ×ÏÓÓÔÁÎÏ×ÌÅÎÎÙÅ ÚÎÁÞÅÎÉÑ ÆÕÎËÃÉÉ ÍÏÖÎÏ ÐÒÅÄÓÔÁ×ÉÔØ ×
×ÉÄÅ $y=y\pm delta$, Ô.Å. ÏÃÅÎÉÔØ ÁÂÓÏÌÀÔÎÕÀ ÐÏÇÒÅÛÎÏÓÔØ ×ÏÓÓÔÁÎÏ×ÌÅÎÉÑ ÍÏÖÎÏ ÐÒÉ ÐÏÍÏÝÉ
ËÏÍÁÎÄÙ \verb'mean(delta)'.
îÁÊÄÅÍ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÙ ÍÏÄÅÌØÎÏÊ ÚÁ×ÉÓÉÍÏÓÔÉ. ðÕÓÔØ $y=7.15x+4.22$. ðÏÓÔÒÏÉÍ
×ÅËÔÏÒÙ, ÓÏÏÔ×ÅÔÓÔ×ÕÀÝÉÅ ÁÒÇÕÍÅÎÔÕ É ÆÕÎËÃÉÉ:
$$
\verb'x = [0:100]; y = 7.15*x + 4.22;'
$$
úÁÛÕÍÉÍ ÓÉÇÎÁÌ ÄÌÑ ÐÏÌÕÞÅÎÉÑ ÒÁÚÂÒÏÓÁ ÔÏÞÅË~$y_i$:
$$
\verb"y1 = awgn(y,10,'measured');"
$$
ïÔÏÂÒÁÚÉÍ ÎÁ ÜËÒÁÎÅ ÏÂÁ ÒÑÄÁ: \verb"plot(x,y,x,y1,'o')" (ÚÁÐÉÓØ \verb"'o'"
ÏÚÎÁÞÁÅÔ, ÞÔÏ ÇÒÁÆÉË ÂÕÄÅÔ ÏÔÏÂÒÁÖÁÔØÓÑ ËÒÕÖË\'ÁÍÉ). òÁÚÂÒÏÓ ÄÁÎÎÙÈ
ÄÏÓÔÁÔÏÞÎÏ ×ÅÌÉË. ïÐÒÅÄÅÌÉÍ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔ ËÏÒÒÅÌÑÃÉÉ: \verb'corr(x,y1)'.
ïÎ ÄÏ×ÏÌØÎÏ ÂÌÉÚÏË Ë ÅÄÉÎÉÃÅ, ÓÌÅÄÏ×ÁÔÅÌØÎÏ, ÍÙ ÍÏÖÅÍ ÐÏÐÙÔÁÔØÓÑ ÐÏÌÕÞÉÔØ
ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÙ ÌÉÎÅÊÎÏÊ ÚÁ×ÉÓÉÍÏÓÔÉ É ×ÏÓÓÔÁÎÏ×ÉÔØ ÆÕÎËÃÉÀ:
\begin{verbatim}
[p,S] = polyfit(x,y1,1); % ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÙ a É b
[y2, delta] = polyval(p,x,S); % ×ÏÓÓÔÁÎÏ×ÌÅÎÎÙÊ ×ÅËÔÏÒ
plot(x,y1,'o',x,[y;y2]) % ×ÓÅ ÔÒÉ ÇÒÁÆÉËÁ
legend("noicy", "original", "fitted");
mean(delta) % ÁÂÓÏÌÀÔÎÁÑ ÏÛÉÂËÁ
mean(delta)/mean(y) % ÏÔÎÏÓÉÔÅÌØÎÁÑ ÏÛÉÂËÁ
\end{verbatim}
\subsection{}
íÏÖÎÏ ÎÁÊÔÉ ÐÒÉÂÌÉÖÅÎÉÅ ÍÅÔÏÄÏÍ ÎÁÉÍÅÎØÛÉÈ Ë×ÁÄÒÁÔÏ× É ÄÒÕÇÉÍ ÓÐÏÓÏÂÏÍ. ðÕÓÔØ
$Y$~-- ×ÅËÔÏÒ--ÓÔÏÌÂÅà ÚÎÁÞÅÎÉÊ ÆÕÎËÃÉÉ, $A=(a,b)^{\rm Tr}$~-- ×ÅËÔÏÒ--ÓÔÏÌÂÅÃ
ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÏ×
ÒÁÚÌÏÖÅÎÉÑ. ôÏÇÄÁ ÕÓÌÏ×ÉÅ $y_i=ax_i+b$ ÍÏÖÎÏ ÐÒÅÄÓÔÁ×ÉÔØ × ×ÉÄÅ ÍÁÔÒÉÞÎÏÇÏ
ÐÒÏÉÚ×ÅÄÅÎÉÑ $Y=XA$. ÷ÔÏÒÏÊ ÓÔÏÌÂÅà ÍÁÔÒÉÃÙ~$X$ ÃÅÌÉËÏÍ ÓÏÓÔÏÉÔ ÉÚ ÅÄÉÎÉÃ, Á
× ÐÅÒ×ÏÍ ÎÁÈÏÄÉÔÓÑ ÐÏÓÌÅÄÏ×ÁÔÅÌØÎÏÓÔØ ÚÎÁÞÅÎÉÊ~$x_i$. ÷ ÜÔÏÍ ÓÌÕÞÁÅ ÎÁÈÏÖÄÅÎÉÅ
ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÏ× Ó×ÏÄÉÔÓÑ Ë ÒÅÛÅÎÉÀ ÓÉÓÔÅÍÙ ÌÉÎÅÊÎÙÈ ÕÒÁ×ÎÅÎÉÊ $y_i=ax_i+b$,
ÄÁÀÝÅÍÕ ÍÉÎÉÍÁÌØÎÕÀ ÎÅ×ÑÚËÕ. ôÁËÏÅ ÒÅÛÅÎÉÅ ÎÁÈÏÄÉÔÓÑ ÐÒÉ ÐÏÍÏÝÉ ÏÐÅÒÁÃÉÉ
ÌÅ×ÏÓÔÏÒÏÎÎÅÇÏ ÍÁÔÒÉÞÎÏÇÏ ÄÅÌÅÎÉÑ: $X\backslash Y$. òÅÛÉÍ ÐÒÅÄÙÄÕÝÉÊ ÐÒÉÍÅÒ ÔÁËÉÍ
ÓÐÏÓÏÂÏÍ.
\begin{verbatim}
X = [x' ones(size(x'))]; % ÓÏÚÄÁÅÍ ÍÁÔÒÉÃÕ ÁÒÇÕÍÅÎÔÁ
% (Ô.Ë. x É y1 - ÓÔÒÏËÉ, ÔÒÁÎÓÐÏÎÉÒÕÅÍ ÉÈ)
A = X\y1' % ÎÁÈÏÄÉÍ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÙ
% É ÏÔÏÂÒÁÖÁÅÍ ÉÈ ÎÁ ÜËÒÁÎÅ
\end{verbatim}
ðÏÌÕÞÅÎÎÙÅ ÚÎÁÞÅÎÉÑ ÄÏÌÖÎÙ ÂÙÔØ ÐÒÉÍÅÒÎÏ ÒÁ×ÎÙ ÎÁÊÄÅÎÎÙÍ ÐÒÅÄÙÄÕÝÉÍ ÓÐÏÓÏÂÏÍ.
ëÁË ÍÙ Õ×ÉÄÉÍ ÄÁÌÅÅ, ÔÁËÏÊ ÓÐÏÓÏ ÎÁÈÏÖÄÅÎÉÑ ËÏÒÎÅÊ ÁÐÐÒÏËÓÉÍÁÃÉÉ ÐÒÉÇÏÄÅÎ ÎÅ
ÔÏÌØËÏ ÄÌÑ ÐÏÌÉÎÏÍÉÁÌØÎÙÈ, ÎÏ É ÄÌÑ ÍÎÏÇÉÈ ÄÒÕÇÉÈ ÆÕÎËÃÉÊ.
\subsection{}
ðÏÐÒÏÂÕÅÍ ÓÏÚÄÁÔØ Ë×ÁÄÒÁÔÉÞÎÕÀ ÚÁ×ÉÓÉÍÏÓÔØ É ÁÐÐÒÏËÓÉÍÉÒÏ×ÁÔØ ÅÅ ÍÅÔÏÄÏÍ ÎÁÉÍÅÎØÛÉÈ Ë×ÁÄÒÁÔÏ×.
ðÕÓÔØ ÚÁ×ÉÓÉÍÏÓÔØ ÎÁ ÏÔÒÅÚËÅ $[0,100]$ ÉÍÅÅÔ ×ÉÄ $y=2.4x^2-0.87x+2.13$. óÏÚÄÁÄÉÍ ÓÏÏÔ×ÅÔÓÔ×ÕÀÝÉÅ
ÍÁÓÓÉ×Ù ÄÁÎÎÙÈ, ÄÏÂÁ×ÉÍ ÛÕÍ Ó SNR=20\,Äâ É ÏÔÏÂÒÁÚÉÍ ÏÂÁ ÓÉÇÎÁÌÁ ÎÁ ÇÒÁÆÉËÅ:
\begin{verbatim}
x = [1:100];
y = 2.4*x.^2-0.87*x+2.13;
y1 = awgn(y,20,'measured');
plot(x,[y;y1]);
\end{verbatim}
ôÅÐÅÒØ ÓÏÚÄÁÄÉÍ ×ÅËÔÏÒ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÏ× ÁÐÐÒÏËÓÉÍÁÃÉÉ ÐÏÌÉÎÏÍÏÍ ×ÔÏÒÏÊ ÓÔÅÐÅÎÉ
×ÏÓÓÔÁÎÏ×ÉÍ ÆÕÎËÃÉÀ É ÏÔÏÂÒÁÚÉÍ ÎÁ ÇÒÁÆÉËÅ:
\begin{verbatim}
[p, S] = polyfit(x, y1, 2);
[y2, DELTA] = polyval(p, x, S);
plot(x,[y;y2]);
legend("original", "restored")
\end{verbatim}
ïÔÏÂÒÁÚÉÍ ÎÁ ÜËÒÁÎÅ ÎÁÊÄÅÎÎÙÅ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÙ:
\verb'p'. òÁÓÓÞÉÔÁÅÍ ÓÒÅÄÎÅÅ Ë×ÁÄÒÁÔÉÞÎÏÅ ÏÔËÌÏÎÅÎÉÅ ÁÐÐÒÏËÓÉÍÁÃÉÉ (\verb'mean(DELTA)').
ôÁËÖÅ ÒÁÓÓÞÉÔÁÅÍ ÏÔÎÏÓÉÔÅÌØÎÕÀ ÏÛÉÂËÕ ÁÐÐÒÏËÓÉÍÁÃÉÉ \verb'mean(DELTA)/mean(y1)'.
é ×ÔÏÒÏÊ ÓÐÏÓÏÂ:
\begin{verbatim}
X = [(x.^2)' x' ones(size(x'))];
A = X\y1'
\end{verbatim}
\subsection{}
ïÄÎÁËÏ, ÞÁÝÅ ×ÓÅÇÏ ÆÕÎËÃÉÏÎÁÌØÎÙÅ ÚÁ×ÉÓÉÍÏÓÔÉ ÉÍÅÀÔ ÉÎÙÅ ×ÉÄÙ ÚÁ×ÉÓÉÍÏÓÔÉ. äÏÐÕÓÔÉÍ, ÎÁÍ
ÉÚ×ÅÓÔÎÏ, ÞÔÏ ÉÚÍÅÒÑÅÍÁÑ ×ÅÌÉÞÉÎÁ ÉÚÍÅÎÑÅÔÓÑ ÐÏ ÚÁËÏÎÕ
\begin{equation}
y=a_0+a_1\e^{-t}+a_2te^{-t}.
\label{exp_y}
\end{equation}
äÌÑ ÁÐÐÒÏËÓÉÍÁÃÉÉ ÔÁËÏÊ ÆÕÎËÃÉÅÊ ÍÏÖÎÏ ÐÒÅÄÓÔÁ×ÉÔØ ÕÒÁ×ÎÅÎÉÅ~\eqref{exp_y} × ÍÁÔÒÉÞÎÏÍ
×ÉÄÅ $Y=TA$, ÇÄÅ $T$~-- ÆÕÎËÃÉÏÎÁÌØÎÁÑ ÍÁÔÒÉÃÁ, Õ ËÏÔÏÒÏÊ × ÐÅÒ×ÏÍ ÓÔÏÌÂÃÅ
ÒÁÚÍÅÝÅÎÙ ÅÄÉÎÉÃÙ (ÓÏÏÔ×ÅÔÓÔ×ÕÅÔ ÕÍÎÏÖÅÎÉÀ ÎÁ~$a_0$), ×Ï ×ÔÏÒÏÍ~--- ÆÕÎËÃÉÑ
$\e^{-t}$, Á × ÔÒÅÔØÅÍ~--- $t\e^{-t}$. îÁÊÔÉ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÙ~$A$ ÍÏÖÎÏ ÐÒÉ ÐÏÍÏÝÉ
ÏÐÅÒÁÔÏÒÁ ÌÅ×ÏÇÏ ÄÅÌÅÎÉÑ: $A=T\backslash Y$.
\begin{verbatim}
t = [0 0.3 0.8 1.1 1.6 2.3]'; % ÓÒÁÚÕ ××ÏÄÉÍ ÄÁÎÎÙÅ × ÓÔÏÌÂÃÁÈ
y = [0.6 0.67 1.01 1.35 1.47 1.25]';
T = [ones(size(t)) exp(-t) t.*exp(-t)];
A = T\y
\end{verbatim}
ôÅÐÅÒØ ÏÔÏÂÒÁÚÉÍ ÄÁÎÎÙÅ ÎÁ ÇÒÁÆÉËÅ:
\begin{verbatim}
x = [0:0.1:2.5]';
Y = [ones(size(x)) exp(-x) x.*exp(-x)]*A;
plot(x,Y, t,y,'o')
\end{verbatim}
\subsection{}
äÌÑ ËÏÒÒÅËÃÉÉ ÎÁ×ÅÄÅÎÉÑ É ÓÏÐÒÏ×ÏÖÄÅÎÉÑ ÔÅÌÅÓËÏÐÏ× ÉÓÐÏÌØÚÕÅÔÓÑ óëî~--- ÓÉÓÔÅÍÁ ËÏÒÒÅËÃÉÉ
ÎÁ×ÅÄÅÎÉÑ, ËÏÔÏÒÁÑ ÕÞÉÔÙ×ÁÅÔ ÒÁÚÌÉÞÎÏÇÏ ÒÏÄÁ ÏÛÉÂËÉ (ÇÎÕÔÉÅ ÏÓÅÊ É ÎÅÐÅÒÐÅÎÄÉËÕÌÑÒÎÏÓÔØ ÏÓÅÊ É
Ô.Ð.). õ âôá ÄÁÎÎÙÅ ÏÛÉÂËÉ ×ÙÒÁÖÁÀÔÓÑ ÐÏÌÉÎÏÍÁÍÉ:
$$dA = K_0 + K_1\frac{1}{\tg Z} + K_2\frac{1}{\sin Z} - K_3\frac{\sin A}{\tg Z}
+K_4\frac{\cos\delta\cos P}{\sin Z},$$
$$dZ = K_5 + K_6\sin Z + K_7\cos Z + K_3\cos A + K_4 \cos\phi\sin A.$$
úÄÅÓØ:
\begin{description}
\item[$dA$, $dZ$] ÐÏÇÒÅÛÎÏÓÔÉ ÎÁ×ÅÄÅÎÉÑ ÐÏ ÁÚÉÍÕÔÕ É ÚÅÎÉÔÎÏÍÕ ÒÁÓÓÔÏÑÎÉÀ;
\item[$K_x$] ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÙ ÏÛÉÂÏË;
\item[$\phi$] ÛÉÒÏÔÁ ÍÅÓÔÁ ÎÁÂÌÀÄÅÎÉÑ;
\item[$t$] ÞÁÓÏ×ÏÊ ÕÇÏÌ;
\item[$P$] ÐÁÒÁÌÌÁËÔÉÞÅÓËÉÊ ÕÇÏÌ.
\end{description}
äÌÑ ÐÏÌÕÞÅÎÉÑ ÜÔÉÈ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÏ× ÎÅÏÂÈÏÄÉÍÏ ÐÒÏ×ÅÓÔÉ ÎÁÂÌÀÄÅÎÉÅ × ÎÅÓËÏÌØËÉÈ ÄÅÓÑÔËÁÈ ÒÁ×ÎÏÍÅÒÎÏ
ÒÁÓÐÒÅÄÅÌÅÎÎÙÈ ÐÏ ÎÅÂÅÓÎÏÊ ÐÏÌÕÓÆÅÒÅ ÔÏÞÅË (ÚÁ ÉÓËÌÀÞÅÎÉÅÍ ÏÂÌÁÓÔÅÊ ÚÁÐÒÅÔÁ, $Z<5\degr$, É ÏËÏÌÏ
ÇÏÒÉÚÏÎÔÁ, $Z>70\degr$). äÁÌÅÅ × ËÁÖÄÏÍ ÐÏÌÅ ×ÙÞÉÓÌÑÅÔÓÑ ÁÓÔÒÏÍÅÔÒÉÑ É ÏÐÒÅÄÅÌÑÅÔÓÑ ÐÏÇÒÅÛÎÏÓÔØ
ÎÁ×ÅÄÅÎÉÑ. óÏÓÔÁ×ÌÑÅÔÓÑ ÔÁÂÌÉÃÁ (ÎÁÐÒÉÍÅÒ, \t{2015\_09\_30\_pf.tab}, ÐÏ ËÏÔÏÒÏÊ É ÎÅÏÂÈÏÄÉÍÏ
×ÙÞÉÓÌÉÔØ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÙ. ÷ÙÞÉÓÌÑÔØ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÙ ÂÕÄÅÍ ÓÌÅÄÕÀÝÉÍ ÓËÒÉÐÔÏÍ:
\verbatiminput{Materials4Pract/03/getSKNcoeff.m}
úÁÐÕÓËÁÅÍ: \t{SKN = getSKNcoeff('2015\_09\_30\_pf.tab')}. óÔÒÏÑÔÓÑ ÇÒÁÆÉËÉ ÏÓÔÁÔÏÞÎÙÈ ÎÅ×ÑÚÏË É
×Ù×ÏÄÑÔÓÑ ÚÎÁÞÅÎÉÑ ×ÓÅÈ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÏ×.
éÚ-ÚÁ ÌÉÎÅÊÎÏÊ ÚÁ×ÉÓÉÍÏÓÔÉ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÏ× ÚÁÄÁÞÁ ÉÈ ×ÙÞÉÓÌÅÎÉÑ Ñ×ÌÑÅÔÓÑ ÎÅËÏÒÒÅËÔÎÏÊ, Á ××ÉÄÕ
ÍÁÌÏÓÔÉ ÏÂßÅÍÁ ÜËÓÐÅÒÉÍÅÎÔÁÌØÎÏÇÏ ÍÁÔÅÒÉÁÌÁ, ÒÅÛÁÔØ ÚÁÄÁÞÕ ÂÕÄÅÍ ÉÔÅÒÁÃÉÑÍÉ, ÎÁ ËÁÖÄÏÍ ÛÁÇÅ
ÉÚÂÁ×ÌÑÑÓØ ÏÔ ×ÙÂÒÏÓÏ×.
\section{úÁÄÁÎÉÑ ÄÌÑ ÓÁÍÏÓÔÏÑÔÅÌØÎÏÇÏ ×ÙÐÏÌÎÅÎÉÑ}
\begin{enumerate}
\item îÅËÏÔÏÒÁÑ ÓÏ×ÏËÕÐÎÏÓÔØ ÓÏÓÔÏÉÔ ÉÚ ÔÒÅÈ ÇÒÕÐÐ:~$X_1$, $X_2$, É~$X_3$. çÒÕÐÐÙ
ÉÍÅÀÔ ÓÌÅÄÕÀÝÉÅ ÚÎÁÞÅÎÉÑ:
\begin{verbatim}
X1 = 35.04 35.45 35.01 34.94 34.63 35.11 34.41 35.29 35.69
34.69 35.36 35.53 34.30 34.36 35.23
X2 = 34.30 34.80 34.86 34.81 35.08 34.79 35.04 33.93 34.48
34.41 33.74 34.60 34.00
X3 = 35.17 34.21 34.78 34.65 34.16 33.62 34.53 34.12 34.82
34.77 35.29 34.81 34.28 34.72 34.12 34.55 34.53 34.55
\end{verbatim}
îÁÊÄÉÔÅ: ÇÒÕÐÐÏ×ÙÅ ÓÒÅÄÎÉÅ (35,00, 34.53, 34.54), ÏÂÝÅÅ ÓÒÅÄÎÅÅ (34.69), ÇÒÕÐÐÏ×ÙÅ
ÄÉÓÐÅÒÓÉÉ (0.19, 0.19, 0.16), ÇÅÎÅÒÁÌØÎÕÀ ÄÉÓÐÅÒÓÉÀ (0.22).
\item õÓÏ×ÅÒÛÅÎÓÔ×ÕÊÔÅ ÓËÒÉÐÔ \verb'three_s.m' ÔÁË, ÞÔÏÂÙ ÐÏÍÉÍÏ ÏÓÎÏ×ÎÙÈ
×ÙÞÉÓÌÅÎÉÊ ÎÁ ÜËÒÁÎÅ ÏÔÏÂÒÁÖÁÌÉÓØ ÓÒÅÄÎÅÅ ÁÒÉÆÍÅÔÉÞÅÓËÏÅ ÚÎÁÞÅÎÉÅ ÍÁÓÓÉ×Á Ó
ÄÁÎÎÙÍÉ, Á ÔÁËÖÅ 95\%-Ê ÄÏ×ÅÒÉÔÅÌØÎÙÊ ÉÎÔÅÒ×ÁÌ ÐÏ ËÒÉÔÅÒÉÀ óÔØÀÄÅÎÔÁ.
\item ïÐÒÅÄÅÌÉÔÅ ÄÁ×ÌÅÎÉÅ × ÃÉÌÉÎÄÒÅ Ó ÇÁÚÏÍ, ÉÓÈÏÄÑ ÉÚ ÚÁËÏÎÁ íÅÎÄÅÌÅÅ×Á--ëÌÁÐÅÊÒÏÎÁ:
$pV=mRT/\mu$, ÅÓÌÉ ÉÚ×ÅÓÔÎÏ, ÞÔÏ ÍÁÓÓÁ ÇÁÚÁ $m=2\,$ÇÒÁÍÍÁ, $\mu=29\,$Ç/ÍÏÌØ, $R=8.31$, Á ÏÂßÅÍ É
ÔÅÍÐÅÒÁÔÕÒÕ ÇÁÚÁ ÉÚÍÅÒÑÌÉ × ÔÅÞÅÎÉÅ ÍÉÎÕÔÙ, ÐÏÌÕÞÉ× ÓÌÅÄÕÀÝÉÅ ÚÎÁÞÅÎÉÑ:
\begin{center}\small
\begin{tabular}{|c||c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|}
\hline
÷ÅÌÉÞÉÎÁ &\multicolumn{10}{|c|}{úÎÁÞÅÎÉÅ}\\
\hline
$V$, Ì&2.27&2.27&2.26&2.25&2.26&2.27&2.29&2.28&2.25&2.28\\
$T$, ë&399.4&399.1&399.3&396.8&399.5&400.2&400.6&403.0&399.2&401.3\\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
óÞÉÔÁÊÔÅ, ÞÔÏ ÚÁ ÜÔÏ ×ÒÅÍÑ ÄÁ×ÌÅÎÉÅ ÇÁÚÁ ÎÅ ÕÓÐÅÌÏ ÓËÏÌØ-ÎÉÂÕÄØ ÚÎÁÞÉÔÅÌØÎÏ ÉÚÍÅÎÉÔØÓÑ.
ïÐÒÅÄÅÌÉÔÅ ÐÏÇÒÅÛÎÏÓÔÉ ÉÚÍÅÒÅÎÉÑ ×ÅÌÉÞÉÎ~$V$ É~$T$. óÞÉÔÁÑ, ÞÔÏ ÏÓÔÁÌØÎÙÅ ×ÅÌÉÞÉÎÙ Ñ×ÌÑÀÔÓÑ
ÐÏÓÔÏÑÎÎÙÍÉ, ÏÐÒÅÄÅÌÉÔÅ ËÏÓ×ÅÎÎÕÀ ÐÏÇÒÅÛÎÏÓÔØ ÉÚÍÅÒÅÎÉÑ~$p$.
äÌÑ ÕÄÏÂÓÔ×Á ×ÙÞÉÓÌÅÎÉÊ ÓÏÚÄÁÊÔÅ ÓËÒÉÐÔ, ÐÏÚ×ÏÌÑÀÝÉÊ ÄÌÑ ÚÁÄÁÎÎÏÇÏ ÒÑÄÁ ÄÁÎÎÙÈ
ÐÏÌÕÞÉÔØ ÍÁÔÅÍÁÔÉÞÅÓËÏÅ ÏÖÉÄÁÎÉÅ, ÓÒÅÄÎÅË×ÁÄÒÁÔÉÞÎÏÅ ÏÔËÌÏÎÅÎÉÅ É ÏÔÎÏÓÉÔÅÌØÎÕÀ
ÏÛÉÂËÕ.
úÁÐÉÛÉÔÅ ÒÅÚÕÌØÔÁÔ × ×ÉÄÅ $p=\mean{p}\pm\sigma_p$ ($p=101\pm1\,$ËðÁ).
\item äÌÑ ÏÐÒÅÄÅÌÅÎÉÑ ÅÍËÏÓÔÉ~$C$ ÎÅÉÚ×ÅÓÔÎÏÇÏ ËÏÎÄÅÎÓÁÔÏÒÁ ÐÒÉ ÐÏÍÏÝÉ ÏÓÃÉÌÌÏÇÒÁÆÁ ÉÓÓÌÅÄÏ×ÁÌÉ
ÚÁÔÕÈÁÀÝÉÊ ÉÍÐÕÌØÓ, ×ÏÚÎÉËÁÀÝÉÊ ÐÒÉ ÒÁÚÒÑÄËÅ ËÏÎÄÅÎÓÁÔÏÒÁ ÞÅÒÅÚ ÒÅÚÉÓÔÏÒ~$R=3\,$ËïÍ.
ðÏ ÐÏËÁÚÁÎÉÑÍ ÏÓÃÉÌÌÏÇÒÁÆÁ ÂÙÌÉ ÚÁÐÉÓÁÎÙ ÓÌÅÄÕÀÝÉÅ ÚÎÁÞÅÎÉÑ ÔÏËÁ:
\begin{center}\small
\begin{tabular}{|c||c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|}
\hline
$t$, Ó&0.0&0.1&0.2&0.3&0.4&0.5&0.6&0.7&0.8&0.9&1.0\\
$I$, á&1.00&0.72&0.52&0.37&0.26&0.19&0.14&0.10&0.07&0.04&0.03\\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
éÚ×ÅÓÔÎÏ, ÞÔÏ ÐÏÇÒÅÛÎÏÓÔØ ÁÍÐÅÒÍÅÔÒÁ ÓÏÓÔÁ×ÌÑÅÔ
$\sigma_I=0.01\,$á. ëÒÏÍÅ ÔÏÇÏ, ÉÚ×ÅÓÔÎÏ ÞÔÏ ÓÏÐÒÏÔÉ×ÌÅÎÉÅ ÒÅÚÉÓÔÏÒÁ ÉÚ×ÅÓÔÎÏ Ó ÔÏÞÎÏÓÔØÀ~5\%.
éÚ ÆÏÒÍÕÌÙ $I=I_0\exp(-t/[RC])$ ÏÐÒÅÄÅÌÉÔÅ ÐÏÇÒÅÛÎÏÓÔØ ÉÚÍÅÒÅÎÉÑ ÅÍËÏÓÔÉ ËÏÎÄÅÎÓÁÔÏÒÁ.
íÅÔÏÄÏÍ ÎÁÉÍÅÎØÛÉÈ Ë×ÁÄÒÁÔÏ× ÏÐÒÅÄÅÌÉÔÅ ÚÎÁÞÅÎÉÅ ÅÍËÏÓÔÉ ËÏÎÄÅÎÓÁÔÏÒÁ, ÉÓÈÏÄÑ ÉÚ
ÕÒÁ×ÎÅÎÉÑ $t=-RC\ln I$ (97\,ÍËæ). úÁÐÉÛÉÔÅ ÏÔ×ÅÔ × ×ÉÄÅ $C=\aver{C}\pm\sigma_C$.
äÌÑ Õ×ÅÌÉÞÅÎÉÑ ÔÏÞÎÏÓÔÉ ÜËÓÐÅÒÉÍÅÎÔÁ ÂÙÌÏ ÐÒÏ×ÅÄÅÎÏ ÅÝÅ ÏÄÎÏ ÉÚÍÅÒÅÎÉÅ, ÒÅÚÕÌØÔÁÔÙ
ËÏÔÏÒÏÇÏ ÎÅÓËÏÌØËÏ ÏÔÌÉÞÁÌÉÓØ ÏÔ ÐÒÅÄÙÄÕÝÉÈ:
\begin{center}\small
\begin{tabular}{|c||c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|}
\hline
$t$, Ó&0.0&0.1&0.2&0.3&0.4&0.5&0.6&0.7&0.8&0.9&1.0\\
$I$, á&1.00&0.75&0.56&0.41&0.30&0.23&0.17&0.12&0.10&0.07&0.05\\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
ðÒÏ×ÅÒØÔÅ ÎÕÌÅ×ÕÀ ÇÉÐÏÔÅÚÕ Ï ÒÁ×ÅÎÓÔ×Å ÓÒÅÄÎÉÈ × ÏÂÏÉÈ ÏÐÙÔÁÈ. ïÐÒÅÄÅÌÉÔÅ ×ÅÌÉÞÉÎÕ ÅÍËÏÓÔÉ
×Ï ×ÔÏÒÏÍ ÓÌÕÞÁÅ (112\,ÍËæ).
óÔÏÌØ ÂÏÌØÛÏÅ ÒÁÚÌÉÞÉÅ ÅÍËÏÓÔÅÊ, ÐÏÌÕÞÅÎÎÙÈ × ÒÅÚÕÌØÔÁÔÅ Ä×ÕÈ ÎÅÚÁ×ÉÓÉÍÙÈ ÜËÓÐÅÒÉÍÅÎÔÏ×,
ÚÁÓÔÁ×ÉÌÏ ÐÒÅÄÐÏÌÏÖÉÔØ, ÞÔÏ × ÒÅÚÕÌØÔÁÔÅ ÄÌÉÔÅÌØÎÏÊ ÜËÓÐÌÕÁÔÁÃÉÉ ÒÅÚÉÓÔÏÒ~$R$ ÎÁÇÒÅÌÓÑ, ÞÔÏ
×ÙÚ×ÁÌÏ Õ×ÅÌÉÞÅÎÉÅ ÅÇÏ ÓÏÐÒÏÔÉ×ÌÅÎÉÑ. óÞÉÔÁÑ ÅÍËÏÓÔØ ËÏÎÄÅÎÓÁÔÏÒÁ ÐÒÅÖÎÅÊ, ÏÐÒÅÄÅÌÉÔÅ ÓÏÐÒÏÔÉ×ÌÅÎÉÅ
ÒÅÚÉÓÔÏÒÁ ×Ï ×ÔÏÒÏÍ ÓÌÕÞÁÅ (3.5\,ËïÍ).
\item îÁÊÄÉÔÅ ÏÂÏÉÍÉ ÓÐÏÓÏÂÁÍÉ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÙ $a$ É~$b$ ÄÌÑ ÔÁÂÌÉÞÎÏ ÐÒÅÄÓÔÁ×ÌÅÎÎÏÊ
ÚÁ×ÉÓÉÍÏÓÔÉ $y(x)$, ÐÒÅÄÐÏÌÁÇÁÑ, ÞÔÏ ÏÎÁ ÉÍÅÅÔ ÌÉÎÅÊÎÙÊ ×ÉÄ. îÁÊÄÉÔÅ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔ ËÏÒÒÅÌÑÃÉÉ~$x$
É~$y$,
äÁÎÎÙÅ ÐÒÅÄÓÔÁ×ÌÅÎÙ × ÔÁÂÌÉÃÅ:
% a=5.15, b=2.74
% ÄÏÌÖÎÏ ÐÏÌÕÞÉÔØÓÑ: a=5.0644, b=3.4020
\begin{center}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|}
\hline
\bf x&1&2&3&4&5&6&7&8&9&10\\
\hline
\bf y&7.7 & 13.7 & 22.0 & 23.1 & 23.7 & 36.7 & 35.6 & 47.8 &
50.2 & 52.1\\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
($a=5.1$, $b=3.4$).
\item éÚ×ÅÓÔÎÏ, ÞÔÏ ÎÅËÏÔÏÒÁÑ ÚÁ×ÉÓÉÍÏÓÔØ (ÓÍ. ÔÁÂÌÉÃÕ ÎÉÖÅ) ÉÍÅÅÔ ×ÉÄ
$y=ax\sin(x)-b\ln(x)$. ïÐÒÅÄÅÌÉÔÅ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÙ~$a$ É~$b$ É ÐÏÓÔÒÏÊÔÅ
ÄÁÎÎÕÀ ËÒÉ×ÕÀ Ó ÂÏÌÅÅ ÄÅÔÁÌØÎÙÍ ÏÔÏÂÒÁÖÅÎÉÅÍ (ÎÁ ×ÅËÔÏÒÅ \verb'[1:0.05:10]').
ðÏÄÓËÁÚËÁ: ÓÒÁÚÕ ÖÅ ÚÁÄÁÊÔÅ ×ÅËÔÏÒÁ~$x$ É~$y$ ËÁË ÓÔÏÌÂÃÙ; ÍÁÔÒÉÃÁ~$X$ ÚÁÄÁÅÔÓÑ
ËÏÍÁÎÄÏÊ \verb'X=[x.*sin(x) -log(x)]'.
\begin{center}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|}
\hline
\bf x&1&2&3&4&5&6&7&8&9&10\\
\hline
\bf y&-0.68 & 8.41 & -23.0 & -37.2 & -73.2 & -39.7 & 9.14 & 21.0 &
7.97 & -72.5\\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
($a=7.72$, $b=14.8$).
\item óÏÓÔÁרÔÅ ÍÏÄÅÌØ ÜËÓÐÅÒÉÍÅÎÔÁ ÐÏ ÉÚÍÅÒÅÎÉÀ
ÁÍÐÌÉÔÕÄÙ ÎÁÐÒÑÖÅÎÉÑ × ËÏÎÔÕÒÅ, ÉÓÐÙÔÙ×ÁÀÝÅÍ ËÏÌÅÂÁÎÉÑ Ó ÏÓÎÏ×ÎÏÊ ÞÁÓÔÏÔÏÊ
$\Omega=1000\,$çÃ É Ä×ÕÍÑ ÇÁÒÍÏÎÉËÁÍÉ $\Omega\pm\omega$, ÇÄÅ $\omega=74\,$çÃ.
éÚ×ÅÓÔÎÏ, ÞÔÏ ÓÕÍÍÁÒÎÏÅ ËÏÌÅÂÁÎÉÅ ÏÐÉÓÙ×ÁÅÔÓÑ ÐÒÉÂÌÉÖÅÎÎÏÊ
ÆÏÒÍÕÌÏÊ $U=a\sin(\Omega t)+b\sin(\omega t)-c\cos(\omega t)$.
óÏÚÄÁÊÔÅ ÉÎÔÅÒ×ÁÌ ×ÒÅÍÅÎ {\tt t=[0: 0.06: 120]}. äÌÑ ÐÏÌÕÞÅÎÉÑ ÉÄÅÁÌØÎÙÈ
ÚÎÁÞÅÎÉÊ~$U$ ÐÏÌÏÖÉÔÅ $a=361$, $b=117$, $c=92$. ïÔÎÏÛÅÎÉÅ ÓÉÇÎÁÌ/ÛÕÍ ÐÒÉ
ÐÏÌÕÞÅÎÉÉ ÚÁÛÕÍÌÅÎÎÏÇÏ ÓÉÇÎÁÌÁ ×ÙÂÅÒÉÔÅ ÒÁ×ÎÙÍ~20\,Äâ.
÷ÏÓÓÔÁÎÏ×ÉÔÅ ÚÎÁÞÅÎÉÑ ËÏÜÆÆÉÃÉÅÎÔÏ×~$a$, $b$ É~$c$.
\end{enumerate}
\end{document}