怎么理解allan方差

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1、从定义和原理去理解:Allan方差的基本原理如下:设系统采样周期为τ,连续采样N个数据点.Y(i),i=1;2;3…N。

对任意的时间r=mτ,m=1;2…N/2,由式(1)求该组时间内各点的均值序列Y(K),由式(2)求取差值序列D(K).Y(K)=1/MK=1;2…N-M+1(1)D(K)=Y(K+M)-Y(K)K=1;2…N-2M+1(2)普通AlIan方差的定义如式(3)。其中<>表示取均值,σ=1;2,⋯,Round((N/m)-1)。(τ)=1/2<D((P-1)M+1)>(3)Allan方差反映了相邻两个采样段内平均频率差的起伏。它的最大优点在于对各类噪声的幂律谱项都是收敛的;此外每组测量N一2,大大缩短了测量的时间。交叠式Allan方差由式(4)计算:(τ)=1/2<D(P)2>P=1;2…N-2M+1(4)2、Allan方差简介:Allan方差由美国人DavidAIlan于1966年提出。最初该方法是用于分析振荡器的相位和频率不稳定性,高稳定度振荡器的频率稳定度的时域表征目前均采用Allan方差。由于陀螺等惯性传感器本身也具有振荡器的特征,因此该方法随后被广泛应用于各种惯性传感器的随机误差辨识中。

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Allan方差是一种用于衡量数据离散程度的统计量,它通常用于衡量一组数据的离散程度,特别是当这些数据是连续时,如股票价格或气温变化。

Allan方差的计算方式是将每个数据值与平均值之差的平方相加,然后对结果进行求和,最后除以数据个数。公式如下:

S2 =Σ (xi- x̄)2 / n

其中,S2 表示 Allan 方差,xi 表示第 i 个数据点,x̄ 表示数据的平均值,n 表示数据个数。

Allan方差的值越大,表示数据的离散程度越大,即数据越不稳定。通常情况下,Allan 方差在 10% 以内被认为是较小的离散程度,而超过 20% 则被认为是较大的离散程度。

在实际应用中,Allan 方差常常用于风险管理、金融分析等领域,以衡量数据的可靠性和稳定性。

其他答案

频率稳定度最常用的表达式是阿伦方差(Allan variance),根据稳定度时间的长短,分为频率短期稳定度,如lms,lOms,lOOms,ls稳定度等,中长期稳定度,如ls,10s一铮?0000s稳定度等。

频率短期稳定度和中长期稳定度虽然它们的定义是一样的,但反映的却是信号稳定度方面不同的特性。

短期稳定度表征了信号的抖动水平(fluctuation),而中长期稳定度则代表了信号频率随时间的漂移程度(drift)。

时域短期频率稳定度在时测量非常困难,甚至是不可能的,但此时进行频域测量则比较容易,因此,可以将测量的频率短期稳定度即相位噪声转换为时域的阿伦方差实现对时域短稳的间接测量。

相噪理论和统计学认为,频域的相位噪声和时域的阿伦方差是等效的,如果求得了彼此间的换算关系,可以进一步揭示出各表征量的物理性

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