Статистический анализ и моделирование аудиосигналов
Реферат, 13 Февраля 2014
В результате моделирования получены и прослушаны аудиосигналы со спектром, соответствующим заданному. Так же были найдены статистические характеристики полученных сигналов: оценки плотностей вероятности, математические ожидания, дисперсии и среднеквадратические отклонения. В результате анализа звучания и сопоставления с оригиналом можно сделать вывод о том, что наиболее хорошее соответствие наблюдается у аудиосигналов с законом распределения близким к нормальному (оркестр, электроорган, электрогитара). Наименьшее соответствие наблюдалось при моделировании дикторской речи.
Статистическое моделирование
Сайт-партнер: yaneuch.ru
Курсовая работа, 13 Декабря 2012
Цель данной семестровой работы: изучить и проанализировать статистическое моделирование и прогнозирование.
Задачи:
1. Изучение теоретических аспектов статистического моделирования и прогнозирования.
2. Изучение методов статистического моделирования и прогнозирования.
3. Анализ и прогнозирование промышленного производства Республики Бурятия.
Метод статистического моделирования систем
Сайт-партнер: student.zoomru.ru
Реферат, 25 Марта 2013
Метод моделирования широко применяют в таких областях, как автоматизация проектирования и организации в автоматизированных системах научных исследований, в системах исследования и проектирования, в системах массового обслуживания, анализ различных сторон деятельности человека, автоматизированное управление производственными и другими процессами. Важно подчеркнуть, что моделирование используется при проектировании, создании, внедрении, эксплуатации систем, а также на различных уровнях их изучения, начиная от анализа работы элементов и кончая исследованием системы в целом при их взаимодействии с окружающей средой.
Методы статистического моделирования надежности
Сайт-партнер: myunivercity.ru
Доклад, 11 Ноября 2012
Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний) - численный метод решения различных задач при помощи моделирования случайных событий. В приложении к физике M.-К. м. можно определить как метод исследования физ. процесса путём создания и эксплуатации стохастической модели, отражающей динамику данного процесса.(4)
M.-К. м. был сформулирован в 1949 в работах Дж. Неймана (J. Neumann), С. Улама (S. Ulam), H. Метрополиса (N. Metropolis).
Моделирование и статистическая обработка выборки
Сайт-партнер: yaneuch.ru
Лабораторная работа, 30 Марта 2013
Получение выборки объема n нормального распределения случайной величины.
Метод получения: моделирование в Excel.
Число случайных чисел: n=100+35
Распределение: нормальное
Параметры:
среднее значение = 5 (последняя цифра номера зачетки)
стандартное отклонение = 3 (предпоследняя цифра номера зачетки)
Метод статистического моделирования (метод Монте-Карло)
Сайт-партнер: referat.yabotanik.ru
Контрольная работа, 12 Декабря 2014
Метод статистического моделирования, известный в литературе также
под названием метода Монте-Карло, дает возможность конструировать для
ряда важных задач алгоритмы, хорошо приспособленные к реализации на
компьютерах. Возникновение метода Монте-Карло связывают обычно с
именами Дж.Неймана, С.Улама, Н.Метрополиса, а также Г.Кана и Э.Ферми; все они в 40-х годах работали в Лос-Аламосе (США) над созданием первой
атомной бомбы. Название "Монте-Карло" произошло от города Монте-Карло
(княжество Монако), известного своими казино, ибо одним из простейших
приборов для генерирования случайных чисел служит рулетка.
Метод статистического моделирования (метод Монте-Карло)
Сайт-партнер: yaneuch.ru
Контрольная работа, 26 Декабря 2014
Метод статистического моделирования, известный в литературе также
под названием метода Монте-Карло, дает возможность конструировать для
ряда важных задач алгоритмы, хорошо приспособленные к реализации на
компьютерах. Возникновение метода Монте-Карло связывают обычно с
именами Дж.Неймана, С.Улама, Н.Метрополиса, а также Г.Кана и Э.Ферми; все они в 40-х годах работали в Лос-Аламосе (США) над созданием первой
атомной бомбы.
Метод статистического моделирования (метод Монте-Карло)
Сайт-партнер: myunivercity.ru
Контрольная работа, 04 Января 2014
В этом случае в основе имитационного моделирования лежит метод статистического моделирования (метод Монте-Карло), позволяющий воспроизводить на компьютере случайные величины с заданными законами распределения. Так как отдельные реализации этих случайных величин получены искусственно, то их реализации называют псевдослучайными числами. Процедуры получения псевдослучайных чисел называют датчиками псевдослучайных чисел.