 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
1 при (2n+1/2)?,
–1 при (2n–1/2)?
и
0 во всех остальных точках,
будет содержать синусоидальную составляющую с частотой 1 и не будет иметь косинусоидальной
составляющей. Оба распределения будут содержать также составляющие с частотами N; но поскольку
исходная наша кривая не содержит или почти не содержит таких частот, эти члены будут незаметны.
Это значительно упрощает наше гетеродинирование, так как нам нужно умножать лишь на множители
+1 или –1.
Мы нашли метод гетеродинирования очень полезным при гармоническом анализе мозговых волн, когда
в распоряжении имеются лишь ручные средства и когда объем работы становится подавляющим, если
выполнять все шаги гармонического анализа без помощи гетеродинирования. Все паши первые
исследования по гармоническому анализу спектров мозга выполнены методом гетеродинирования. Но
поскольку со временем появилась возможность применять цифровую вычислительную машину, для
которой объем работы не столь существен, многие из последующих анализов были проведены прямыми
методами, без гетеродинирования. Однако еще немало работы придется делать в местах, где нет
цифровых вычислительных машин, и я не считаю метод гетеродинирования устаревшим в
практическом отношении.
Я привожу здесь куски одной автокорреляционной кривой, полученной при наших исследованиях.
Ввиду того, что она охватывает большую серию данных, воспроизвести ее полностью затруднительно, и
мы даем только се начало, в окрестности
=0 и один из дальнейших кусков.
Рис. 11 изображает результат гармонического анализа автокорреляционной кривой, часть которой
показана на рис. 9. В данном случае результат был получен на быстродействующей цифровой
вычислительной машине
, [c.278] но мы обнаружили хорошее согласие между этим спектром и
вычисленным ранее вручную методами гетеродинирования, по крайней мере вблизи сильной части
спектра.
Рис. 11. Спектр
Рассматривая кривую, мы обнаруживаем замечательное падение мощности в окрестности частоты 9,05
гц. Точка, в которой спектр по существу исчезает, выражена весьма отчетливо и дает объективную
величину, которая может быть проверена с гораздо большей точностью, чем любая величина,
