В этой главе мы остановимся на некоторых основных задачах, возникающих в начальной стадии анализа временных рядов. Данные, которые будут дальше рассматриваться, распадаются по типу на два разных класса — непрерывные (или аналоговые) данные и данные, имеющие по существу цифровой характер.

Для работы более удобны, пожалуй, данные второго типа. К ним можно отнести сведения об уровне цен на бирже, статистику занятости, годовые уровни осадков и многие другие. Даже если поиск и регистрация таких данных могут оказаться утомительным занятием, то со статистической точки зрения или с *точки зрения приложений никаких сложностей не возникает.
Хотите снять квартиру посуточно без посредников вы не пожалеете.
Исследованию же непрерывных данных сопутствует ряд проблем. Среди них измерение данных, передача и (или) их запись, преобразование из аналоговой формы в цифровую.

Вопросам измерений посвящена книга Мэгреба и Бломквиста (1971). Задача здесь сводится, по сути дела, к конструированию или выбору датчика — устройства, преобразующего измеряемую физическую величину в электрический потенциал. Как правило, хотя и не всегда, полученный в результате потенциал пропорционален измеряемой физической величине. К таким приборам относятся микрофоны, гидрофоны, акселерометры и устройства, измеряющие давление.
Качественный Салон красоты для вас все только лучшее.
Обычно датчик выбирается так, чтобы его передаточная функция была линейной в пределах предусмотренного промежутка. Идеальное линейное устройство создать невозможно. Интервал линейности ограничен, и большинству датчиков в большей или меньшей степени присуще наличие гистерезиса. Последнее означает, что при изменении элемента входа от начальной точки до конечной с возвращением в начальную точку две соответствующие траектории выхода, которые должны быть одинаковыми, в точности не совпадут. Такой график называется гистерезисной кривой инструмента. Для ряда хорошо сконструированных аппаратов получающаяся ошибка пренебрежимо мала.
Хороший полет на воздушном шаре вы останетесь довольны.