маткад учебник

mod(x, y) – остаток от деления x на y. Результат имеет тот же самый знак, что и x;

angle(x, y) – угол (в радианах) между положительной полуосью x и вектором (x, y) в плоскости XY. Аргументы должны быть вещественны. Возвращает значение между 0 и 2π .

Рис. 14. Создание функций округления

На рис. 14 показано, как из этих функций могут быть сформированы функции округления.

4.4.Дискретное преобразование Фурье

ВMathcad входят два типа функций для дискретного прямого и обратного преобразования Фурье: fft/ifft и cfft/icfft. Эти функции дискретны: они берут в качестве аргументов и возвращают векторы и матрицы. Они не могут быть использованы с другими функциями.

Используйте функции fft и ifft, если выполнены два следующих условия: аргументы вещественны, и вектор данных имеет 2m элементов.

Первое условие необходимо, потому что функции fft/ifft используют тот факт, что для вещественных данных вторая половина преобразования Фурье является комплексно сопряженной с первой. Mathcad отбрасывает вторую половину вектора-результата. Это сохраняет время и память при вычислениях.

Пара функций cfft/icfft не использует симметрию в преобразовании. По этой причине необходимо использовать их для комплексных данных.

41

Второе условие требуется, потому что пара функций fft/ifft использует высоко эффективный алгоритм быстрого преобразования Фурье. Для этого вектор аргумента, используемого с fft, должен иметь 2m элементов. В функциях cfft/icfft использован алгоритм, который допускает в качестве аргументов как матрицы, так и векторы произвольного размера. Когда эта пара функций используется с матрицей в качестве аргумента, вычисляется двумерное преобразование Фурье.

Следует иметь в виду, что если для прямого преобразования использована функция fft, то для обратного преобразования необходимо использовать функцию ifft. Аналогично используются функции cfft/icfft.

4.5. Преобразование Фурье в вещественной области

Для вещественных векторов с 2m элементами предпочтительно использовать функции fft/ifft. Функция fft(v) возвращает дискретное преобразование Фурье, векторный аргумент которой можно интерпретировать как результат измерений через равные промежутки времени некоторого сигнала. Вектор v должен содержать 2m элементов. Результат – комплекснозначный вектор размерности 1 + 2m–1. Если v имеет размерность, отличную от 2m, Mathcad выдает сообщение об ошибке "неверный размер вектора".

Элементы вектора, возвращаемого fft, вычисляются по формуле

n−1

Cj n k∑=0 vk e2π i( jn)k .

Вэтой формуле n – число элементов в v, i – мнимая единица. Элементы в векторе, возвращенном функцией fft, соответствуют различным частотам. Чтобы восстановить фактическую частоту, необходимо знать частоту измерения исходного сигнала. Если v есть n-мерный вектор, переданный функции fft, и частота измерения исходного сигнала – fs, то частота, соответствующая Ck

fk = k fs. n

Обратите внимание, что это делает невозможным обнаружить частоты выше частоты измерения исходного сигнала. Это ограничение, налагаемое не Mathcad, а самой сутью проблемы. Чтобы правильно восстановить сигнал по его преобразованию Фурье, необходимо произвести

42

43

измерения исходного сигнала с частотой, по крайней мере, вдвое большей, чем ширина полосы частот. Подробное обсуждение этой проблемы содержится в специальных курсах.

Функция ifft(v) возвращает обратное дискретное преобразование Фурье. Вектор v должен иметь 1 + 2m элементов, где m – целое. Результат есть вектор размерности 2m+1.

Аргумент v – вектор, подобный созданному функцией fft. Чтобы вычислить результат, Mathcad сначала создает новый вектор w, комплексно сопряженный v, и присоединяет его к вектору v. Затем Mathcad вычисляет вектор d, элементы которого вычисляются по формуле

Это та же самая формула, что и для fft, кроме знака минус в функции экспоненты. Функции fft и ifft – точные обращения. Для всех вещественных v справедливо ifft(fft(v)) = v.

Пример использования прямого и обратного преобразований Фурье приведен на рис. 15.

4.6. Альтернативные формы преобразования Фурье

Определения преобразования Фурье, рассмотренные выше, не являются единственно возможными. Например, часто используются следующие определения прямого и обратного преобразований Фурье:

Эти определения реализованы во встроенных функциях FFT/IFFT и ICFFT. Они отличаются от быстрого преобразования Фурье следующим:

вместо коэффициента 1 n перед обеими формулами стоит коэф-

фициент 1/n и коэффициент 1 в обратном преобразовании;

знак минус появляется в показателе экспоненты прямого преобразования и исчезает в формуле обратного.

4.7. Кусочно-непрерывные функции

Кусочно-непрерывные функции полезны для управления ветвлениями и остановками вычислительных процессов. Имеются пять функций

44

45

Mathcad, относящихся к этому классу. Функция if полезна для выбора одного из двух значений, определяемого условием. Ступенчатая функция Хевисайда Ф(х) и символ Кронекера δ(m, n) во многом аналогичны функции if. Функция until используется, чтобы управлять процессом итераций.

Функция if(cond, tval, fval) возвращает значение tval, если cond отличен от 0 (истина) и возвращает fval, если cond равен 0 (ложь). Обычно в качестве аргумента cond выбирается булево выражение вида w = z, x > y, x < y, x ≥ y, x ≤ y, w ≠ z. Можно объединять булевы операторы, чтобы записать более сложные условия.

Например, условие

(x < 1) (x > 0)

действует подобно логическому "и", возвращающему 1, только если x заключено между 0 и 1.

Аналогично выражение

(x > 1) + (x < 0)

действует подобно логическому "или", возвращающему 1, если x > 1, или x < 0, и 0, если x заключено между 0 и 1.

Функция until (x, z) возвращает z, пока выражение x не становится отрицательным; должно содержать дискретный аргумент. Функция until позволяет останавливать вычисления для последовательных значений дискретного аргумента. Функция until полезна в итеративных процессах с определенным условием сходимости.

На рис. 16 приведены примеры использования функций if и until. Функция Хевисайда эквивалентна следующей функции:

Ф(x):= if (x <0,0,1)

Символ Кронекера δ(m, n) возвращает 1, если m = n; иначе 0. Оба аргумента должны быть целочисленными. Символ Кронекера эквивалентен функции

δ(m, n): =if (m = n,1,0)

Ступенчатая функция Хевисайда может быть использована для создания импульса шириной w:

pulse (x, w ):= Ф(x) − Ф(x − w)

Можно определить также две полезные функции lowpass и highpass. Они обе являются фильтрами – умножение на них какого-либо сигнала

46

вырезает из этого сигнала кусок вокруг точки x, имеющий ширину 2w. Разница состоит в том, что lowpass оставляет только вырезанный кусок, highpass – все, кроме вырезанного куска.

lowpass (x, w ):= pulse (x+w, 2 w ) highpass (x, w ):= 1 − pulse (x+w, 2 w )

4.8. Статистические функции

Для вычисления статистических оценок случайных совокупностей чисел в Mathcad могут использоваться следующие функции:

mean(A) – возвращает среднее значение элементов массива А размерности m × n по формуле

m−1 n−1

mean(A) = 1 ∑ ∑ Aij ; mn i=0 j=0

var(A) – возвращает дисперсию элементов массива А размерности m × n согласно формуле

m−1 n−1

2

var(A) = 1 ∑ ∑ Aij − mean(A) ; mn i=0 j=0

stdev(A) - возвращает среднеквадратичное отклонение (квадратный корень из дисперсии) элементов m × n массива А

stdev(A) = var(A).

4.9. Плотности распределения вероятности

Эти функции показывают отношение вероятности того, что случайная величина попадает в малый диапазон значений с центром в заданной точке, к величине этого диапазона. В Mathcad имеются функции семнадцати плотностей вероятностей. Отметим только некоторые из них: dnorm(x, µ, σ ) – возвращает плотность вероятности нормального рас-

пределения

47

в котором µ и σ есть среднее значение и среднеквадратичное отклонение, σ > 0;

dunif(x, a, b) – вычисляет плотность вероятности равномерного распределения

вкотором a и b являются граничными точками интервала, a < b.

4.10.Функции распределения

Эти функции возвращают вероятность того, что случайная величина меньше или равна определенному значению. Функция распределения вероятности – это функция плотности вероятности, проинтегрированная от минус бесконечности до определенного значения.

Приведем две из них:

pnorm(x, µ, σ ) – возвращает функцию нормального распределения со средним µ и среднеквадратическим отклонением σ (σ > 0);

punif(x, a, b) – возвращает функцию равномерного распределения. a и b есть граничные значения интервала (a < b).

Mathcad имеет ряд функций для генерирования случайных чисел, имеющих разнообразные распределения вероятностей. Приведем две из них:

rnorm(m, µ, σ ) – возвращает вектор m случайных чисел, имеющих нормальное распределение (σ > 0);

runif(m, a, b) – возвращает вектор m случайных чисел, имеющих равномерное распределение, в котором a и b являются граничными точками интервала (a < b).

Остальные встроенные статистические функции и их описания можно посмотреть, выбрав команду Функция из меню Вставка.

4.11. Интерполяция и функции предсказания

Интерполяция заключается в использовании значений некоторой функции, заданных в ряде точек, чтобы предсказать значения между ними. В Mathcad можно или соединять точки данных прямыми линиями (линейная интерполяция) или соединять их отрезками кубического полинома (кубическая сплайн-интерполяция).

48

В отличие от функций регрессии, обсуждаемых в следующем разделе, функции интерполяции определяют кривую, точно проходящую через заданные точки. Из-за этого результат очень чувствителен к ошибкам данных. Если данные зашумлены, следует рассмотреть возможность использования регрессии вместо интерполяции.

Для линейной интерполяции используется функция linterp(vx, vy, x), которая по векторным данным vx и vy возвращает линейно интерполируемое значение y, соответствующее третьему аргументу x. Аргументы vx и vy должны быть векторами одинаковой длины. Вектор vx должен содержать вещественные значения, расположенные в порядке возрастания. Эта функция соединяет точки данных отрезками прямых, создавая, таким образом, ломаную линию. Интерполируемое значение для конкретного x есть ордината y соответствующей точки ломаной.

Пример линейной интерполяции показан на рис. 17.

Кубическая сплайн-интерполяция позволяет провести кривую через набор точек таким образом, что первые и вторые производные кривой непрерывны в каждой точке. Эта кривая образуется путем создания ряда кубических полиномов, проходящих через наборы из трех смежных точек. Кубические полиномы состыковываются друг с другом, чтобы образовать одну кривую.

Чтобы провести кубический сплайн через набор точек:

создайте векторы vx и vy, содержащие координаты x и y, через которые нужно провести кубичный сплайн. Элементы vx должны быть расположены в порядке возрастания;

вычислите вектор vs:=cspline(vx, vy). Вектор vs содержит вторые производные интерполяционной кривой в рассматриваемых точках.

Чтобы найти интерполируемое значение в произвольной точке, скажем х0, вычислите interp(vs, vx, vy, x0), где vs, vx и vy – векторы, описанные ранее.

Обратите внимание, что можно сделать то же самое, вычисляя interp(cspline(vx, vy),vx,vy, x0).

Пример использования кубической сплайн-интерполяции приведен на рис. 17 внизу.

49

01.268·10–3

40.823

Рис. 17. Примеры интерполяции

50