المستخلص: |
في هذا البحث نتعامل مع تمهيد بيز لإيجاد مقدرات تمهيد بيز للإشارة مع وجود ضوضاء، تمهيد هي عملية تخليص البيانات من الاخطاء المتبقي فيها من خلال إعادة النظر في عملية التقدير بالاعتماد على بيانات جديدة للحصول على قيم مقدرة أكثر دقة، أي أن التمهيد هي عملية تصحيح مقدرات الماضية. في البداية قمنا ببناء نموذج لعملية التمهيد للنقطة الثابتة باستخدام طريقة بيز وبعد ذلك تطبيق النموذج على بيانات حقيقية تمثل سرعة الرياح لإيجاد مقدرات تمهيد للنقطة الثابتة (15) باستخدام برنامج (ماتلاب 7). وأظهرت النتائج بأن التميد يقلل التباين بعد اضافة كل مشاهدة جديدة، وهذا يدل على كفاءة النموذج.
In this work we deal with Bayesian smoothing for a time varying system, to find smoothing estimators of signals in present of noise. The smoothing procedure is re-estimating a signal after adding new observations, or in the light of more new observations. This study began with modeling the fixed point smoothing process using Bayesian updating process, and then using this model to find smoohing estimators for the wind speed in Erbil city at the fixed point (t=15), for three month's (October, November, December) using (MATLAB 7). The results showed that the variances are reduced by adding any new observation; this demonstrates that the method works effectively.
|