Re^2: Адаптивная "дискретизация"

From

Andrey Balandin (2:5010/148.63)

To

Oleg Gritsinevich

Date

2002-12-13T21:29:06Z

Area

RU.ALGORITHMS

                              Привет, Oleg!

 Как-то 07 декабря 2002 г. в 17:16 некто *Oleg Gritsinevich* написал(а) что-то *Valentin Davydov'у* по теме _Re: Адаптивная   "дискретизация"_:

 >>> минимальный шаг по частоте d_f, который может реализовать управляемый
 >>> генератор (максимальное разрешение по частоте); о действительной АЧХ
 >>> исследуемого объекта известно то, что это дифференцируемая и
 >>> интегрируемая на отрезке [f_max, f_min] ф-ция.

 OG>     Моя задача сводится к построению алгоритма, который бы
 OG> определял, при заданных в первом письме условиях, и уже имеющихся n
 OG> отсчётах по частоте, в какой ещё точке по частоте ему нужно произвести
 OG> измерение, чтобы минимизировать 2-ую погрешность. Причём этих точек
 OG> должно быть как можно меньше, но достаточно для того, чтобы не
 OG> пропустить какой-нибудь важный участок АЧХ.
У меня существует аналогичная задача.  Хотелось бы узнать твои идеи.

 OG>     Мне кажется, что это должно быть как-то завязано на производную
 OG> экспериментальной кривой: чем больше по модулю производная на данном
 OG> участке, тем с более мелким шагом по частоте его надо исследовать. Я
 OG> прав?
ПИД-регулятор?

Сейчас я разбираюсь с возможностью применения нейронной сети для управления. С помощью генетического алгоритма подбираются парметры нейронов (веса и смещения) таким образом, чтобы было минимальное время измерения и минимальная ошибка между измеренной сетью АЧХ и реальной АЧХ (измеренной с минимальной скоростью).

 OG>     В конечном итоге хотелось бы иметь алгоритм "перепрыгивания" по
 OG> частотам для точной аппроксимации действительной АЧХ.

  С наилучшими пожеланиями,  Андрей.           21:29, 13 декабря 2002.

---
 * Origin: Unix is user friendly. It's just selective about who (2:5010/148.63)