 |
|
з навчальної дисципліни
ПАКЕТ ТЕСТОВИХ ЗАВДАНЬ
,,Теорія інформації”
?
Інформація деякого повідомлення є максимальною, коли:
- ймовірності можливих станів не рівні;
+ ймовірності можливих станів рівні;
- ймовірності можливих станів довільні;
- інша відповідь.
?
Інформація означає:
- безпорядок;
+ порядок;
- хаос;
- інша відповідь.
?
Комунікація означає створення:
- безпорядка з порядка;
- безпорядка з хаоса;
+ порядка з безпорядка.
- інша відповідь.
?
Комунікація сприяє:
- зменшенню степеня впорядкованості;
- тому, що степень впорядкованості не змінюється;
+ збільшенню степеня впорядкованості;
- інша відповідь.
?
Посля отримання повідомлення степінь невизначеності:
+ зменшується;
- не змінюється;
- збільшується;
- інша відповідь.
?
Сінусоїдальний сигнал:
- переносить інформацію;
+ не переносить інформацію;
- частково переносить інформацію;
- інша відповідь.
?
Для передачі будь-якого інформаційного повідомлення:
- необхідно використати всі літери абетки;
+ необов’язково використовувати всі літери абетки;
- недостатньо тільки літер;
- можна задіяти тільки одну літеру.
?
Ентропія завжди:
+ невід’ємна;
- може бути від’ємною;
- від’ємна у випадку повної визначеності;
- інша відповідь.
?
При проходженні синусоїдального сигнала через лінійну систему:
- може змінитись частота сигнала;
- сигнал може стати постійним;
- може змінитись частота і фаза сигнала;
+ може змінитись амплітуда і фаза сигналу.
?
Процес виділення модулюючої функції сигнала називається:
- селекція;
+ детектування;
- згортка;
- тренд.
?
Лінійчаті спектри належать:
- випадковим сигналам;
- хаотичним сигналам;
- аперіодичним сигналам;
+ періодичним сигналам.
?
Суцільні спектри належать:
- періодичним сигналам;
- гармонійним сигналам;
- квазіперіодичним сигналам;
+ неперіодичним сигналам.
?
Чи дозволяє функція автокореляції з’ясувати періодичність сигналу:
+ так
- ні;
- в деяких випадках;
- в певних умовах.
?
Функція автокореляції будь-якого сигнала:
- є завжди періодичною фукцією;
- є непарною функцією;
+ є парною функцією;
- є комплексною функцією.
?
Фур’є-перетворення згортки двох функцій дорівнює:
- сумі перетворень Фур’є цих функцій;
+ добутку перетворень Фур’є цих функцій;
- лінійнй комбінації перетворень Фур’є цих функцій;
- інша відповідь.
?
Фур’є-перетворення суми двох функцій дорівнює:
- сумі цих функцій;
- добутку перетворень Фур’є цих функцій;
+ сумі перетворень Фур’є цих функцій;
- добутку цих функцій.
?
- Перетворення Фур’є, що застосовано двічі до певної функції дорівнює:
- самій функції плюс константа;
+ самій функції;
- самій функції, взятій з протилежним знаком;
- самій функції, помноженій на константу.
?
Фур’є-перетворення дельта-функції дорівнює:
+ одиниці;
- числу Піфагора;
- числу Ейлера;
- нулю.
?
Теорема відліків Котєльнікова справедлива для:
- довільних функцій;
- періодичних функцій;
- фінітних функцій;
+ функцій, що мають обмежений спектр.
?
Для відтворення сигнала, що містить частоти від 0 до 4000 гц необхідно брати:
- 4000 відліків;
+ хоча б 8000 відліків;
- скільки завгодно відліків;
- 1000 відліків.
?
Теорема Парсеваля зв’язує:
- спектр сигнала з відліками;
- частоту сигнала з відліками;
- амплітуду сигнала з відліками;
+ потужності сигнала в часовій та частотній областях.
?
Твердження, що потужності сигнала в часовій та частотній областях рівні - це:
+ теорема Парсеваля;
- теорема Котєльнікова;
- теорема згортки сигналів;
- теорема Фур’є.
?
Суперпозиція двох лінійних перетворюючих систем:
- є нелінійною системою;
- немає однозначної відповіді;
+ залишається лінійною системою;
- може бути все, що завгодно.
?
Постійний сигнал переводиться лінійною системою:
- в сінусоїдальний сигнал;
- в косинусоїдальний сигнал;
- в експоненційний сигнал;
+ в постійний сигнал.
?
Сінусоїдальний сигнал переводиться лінійною системою:
+ в синусоїдальний сигнал;
- в постійний сигнал;
- в імпульсний сигнал;
- в експоненційний сигнал.
?
При проходженні через лінійну систему сінусоїда може змінити:
- частоту і фазу;
- амлітуду і частоту;
- частоту;
+ лише амплітуду і фазу.
?
Коефіцієнти ряду Фур’є при синусоідах називаються:
- гармоніками;
+ спектром сигналу;
- фазорами;
- спектром амплітуд сигналу.
?
Сигнал має обмежений спектр, якщо:
- всі коефіцієнти спектру дорівнюють нулю;
+ всі коефіцієнти спектру, починаючи с певного номера дорівнюють нулю;
- всі коефіцієнти спектру з парними номерами дорівнюють нулю;
- всі коефіцієнти спектру з непарними номерами дорівнюють нулю.
?
Для правильного відтворення сигналу необхідно щоб:
- інтервал дискретизації виборки був меньший за період;
- інтервал дискретизації виборки був більший за період;
- інтервал дискретизації виборки був більший за половину періода;
+ інтервал дискретизації виборки був меньший за половину періода.
?
Ряд Фур’є непарної функції містить тільки:
+ сінуси;
- косінуси;
- і сінуси і косінуси;
- інша відповідь.
?
Ряд Фур’є парної функції містить тільки:
- сінуси і косінуси;
- нульові складові;
- сінуси;
+ косінуси.
?
Якщо змінити сигнал в деяке число разів, то:
- зміниться спектр амплітуд і фаз;
- зміниться лише спектр фаз;
+ зміниться лише спектр амплітуд;
- спектри амплітуд і фаз залишаться незмінними.
?
Якщо змінити час спостереження сигналу, то:
- зміниться спектр амплітуд;
+ спектр фаз зміниться;
- зміниться спектр амплітуд і фаз;
- спектри амплітуд і фаз залишаться незмінними.
?
Якщо змінити час спостереження сигналу, то:
- спектр фаз не зміниться;
+ спектр потужності не зміниться;
- зміниться спектр потужності і фаз;
- спектри потужності і фаз залишаться незмінними.
?
Спектр амплітуд вказує:
- періодичність сигналу;
- парність сигналу;
- стаціонарність сигналу;
+ долю відповідних складових частот в сигналі.
?
Інтерполяцією сигналу називають обчислення значень сигналу:
- в даній точці;
- при заданому значенні часу за межами інтервалу між відліками;
+ при заданому значенні часу в інтервалі між відліками;
- при невідомому значенні часу в інтервалі між відліками.
?
Екстраполяцією сигналу називають обчислення значень сигналу:
- в певній точці;
+ при заданому значенні часу за межами інтервалу між відліками;
- при заданому значенні часу в інтервалі між відліками;
- при невідомому значенні часу в інтервалі між відліками.
?
Важливою особливістю Паде-апроксимації є:
- можливість точного наближення періодичних функцій;
+ можливість точного наближення розривних функцій;
- можливість точного наближення тригонометричних функцій;
- інша відповідь.
?
Важливою особливістю Фур’є-апроксимації є:
+ можливість точного наближення періодичних функцій;
- можливість точного наближення розривних функцій;
- можливість точного наближення імпульсних функцій;
- інша відповідь.
?
Спектральний аналіз цифрового сигналу дозволяє:
+ знаходити періодичні складові цифрового сигналу;
- знаходити лаги усередині цифрового сигналу;
- видаляти високочастотні складові;
- згладжувати цифрового сигналу.
?
Згладжування і фільтрація часових рядів призначені для:
+ видалення високочастотних або сезонних коливань;
- знаходження періодичних складових часового ряду;
- апроксимації часового ряду;
- виявлення лагів усередині інформаційного процесу.
?
Кореляційний аналіз цифрового сигналу дозволяє:
- згладжувати цифрового сигналу;
- фільтрувати цифрового сигналу;
- видаляти низькочастотні складові;
+ виявляти періодичні або аперіодичні залежності.
?
Інтерполяцією називають обчислення значень однієї величини від іншої при фіксованому значенні незалежної змінної:
+ в певному інтервалі між відліками цифрового сигналу;
- за межами деякого інтервала цифрового сигналу;
- в певній точці деякого інтервала;
- інша відповідь.
?
Екстраполяцією називають обчислення значень однієї величини від іншої при відомому значенні незалежної змінної:
- в деякому інтервалі між відліками цифрового сигналу;
+ за межами певного інтервала між відліками цифрового сигналу;
- в певній точці деякого інтервала цифрового сигналу;
- інша відповідь.
?
Спектральний аналіз сигналу дозволяє:
+ знаходити періодичні складові сигналу;
- знаходити лаги усередині інформаційного сигналу;
- видаляти високочастотні складові;
- згладжувати сигнал.
?
Екстраполяція дозволяє:
- згладжувати цифровий сигнал;
- фільтрувати цифровий сигнал;
+ прогнозувати поведінку цифровий сигнал в певних межах;
- виявляти аперіодичні залежності.
?
Для чисельної апроксимації в Maple треба звернутись до:
+ numapprox;
- dfieldplot;
- statplots[scatterplot];
- readlib(FFT).
?
Для Паде-апроксимації в Maple треба звернутись до:
- autonomous;
+ pade(f,x=a, [m,n]);
- DEnormal;
- regularsp.
?
Для наближеного представлення функції степеневим рядом в Maple можна звернутись до:
- convrtsys;
- dfieldplot;
- translate;
+ powseries.
?
Паде-апроксимація поліномами Чебишова в Maple будується командою:
- convertAlg;
+ chebpade;
- PDEplot;
- fourier.
?
Апроксимація сигнала рядом Тейлора в Maple може бути здійснена за допомогою:
- spacecurve;
- densityplot;
- ODEplot;
+ taylor.
?
Конвертація в поліном відрізку степеневого ряду в середовищі Maple може бути здійснена за допомогою:
- uniform;
- gradplot;
- Digits;
+ convert.
?
Оцінка точності апроксимації сигналу в середовищі Maple може бути здійснена за допомогою команд:
+ evalf, abs;
- inverse;
- compose;
- solve.
?
Поліноміальна інтерполяція сигналу, представленого таблицею в середовищі Maple може бути проведена за допомогою:
- statsplots;
+ interp;
- unapply;
- random.
?
Кореляцію між цифровими сигналами можна обчислити в середовищі Maple за допомогою:
- kurtosis;
- meandeviation;
- moment;
+ linearcorrelation.
?
Спектральний аналіз оцифрованого сигналу в середовищі Maple проводять з пакетом:
- LinearAlgebra;
+ FFT;
- DEtools;
- PDEtools.
?
Апроксимацію цифрових данних в середовищі Maple може бути зроблено за допомогою:
+ підбібліотеки fit;
- підбібліотеки statevalf;
- підбібліотеки describe;
- підбібліотеки transform.
?
В середовищі Maple для мінімаксна апроксимація реалізується командою:
- CurveFitting;
- plots;
- inttrans;
+ minimax.
?
В середовищі Maple інтегральне перетворення аналогового сигналу здійснюється за допомогою:
- LeastSquares;
+ inttrans;
- add;
- int.
?
Пряме перетворення Лапласа сигнала в середовищі Maple здійснюється за допомогою:
- rectangle;
+ laplace;
- multiply;
- err.
?
Переведення сигналу з часової області в частотну область в середовищі Maple здійснюється за допомогою:
- reflect;
+ fourier;
- describe;
- curtosis.
?
Переведення сигналу з частотної області в часову область в середовищі Maple здійснюється за допомогою:
- Dirac;
+ invfourier;
- mellin;
- addtable.
?
Пряме і обернене перетворення Фур’є в середовищі Maple здійснюється за допомогою пакету:
- plot;
- Product;
- Sum;
+ inttrans.
?
Косінусний інтеграл Фур’є в середовищі Maple обчислюється за допомогою:
- cos;
- diff;
+ fouriercos;
- tan.
?
Сінусний інтеграл Фур’є в середовищі Maple обчислюється за допомогою:
- sin;
+ fouriersin;
- frobenius;
- eigenvals.
?
Для сплайн-апроксимації в Maple треба звернутись до:
- data;
+ spline;
- simplex;
- maximize.
?
Для лінійної сплайн-апроксимації сигнала в Maple в опціях відповідної команди треба вказати:
- pivot;
+ linear;
- matrix;
- minimize.
?
Для квадратичної сплайн-апроксимації сигнала в Maple в опціях відповідної команди треба вказати:
+ quadratic;
- binomial;
- randcomb;
- polytools.
?
Для кубічної сплайн-апроксимації сигнала в Maple в опціях відповідної команди треба вказати:
- stepsize;
- powseries;
- numapprox;
+ cubic.
?
Для перетворення сигналу в Maple треба звернутись до пакету:
- DEtools;
- RandomTools;
- LinearAlgebra;
+ DiscreteTransforms.
?
Швидке перетворення Фур’є сигналу в Maple можна зробити з:
- Int;
+ FFT;
- stats;
- factor.
?
Згенерувати будь-який сигнал в Maple можливо, якщо звернутись до пакету:
- DEtools;
+ RandomTools;
- LinearAlgebra;
- DiscreteTransforms.
?
Дослідити статистичні характеристики масиву в Maple можна, якщо звернутись до:
+ describe;
- Matrix;
- transpose;
- adjoint.
?
Графічне представлення даних в Maple можна зробити, якщо звернутись до:
+ statplots;
- transform;
- evalm;
- decile.
?
Регресійний аналіз даних в Maple можна зробити, якщо звернутись до:
- array;
- transform;
- statevalf;
+ fit.
?
Отримати чисельні оцінки масиву даних в Maple можна з:
+ statevalf;
- randomize;
- rand;
- FFT.
?
Отримати випадкові числа із заданими статистичними характеристиками в Maple можна з:
- evalf;
+ random;
- simplify;
- jacobian.
?
Перетворити інформаційний масив даних в Maple можна з:
- array;
+ transform;
- statevalf;
- fit.
?
Підрахувати кількість елементів масиву даних в Maple можна з:
- expand;
- define;
- evalfb;
+ count.
?
Діапазон даних поділити на десять відрізків в Maple можна з:
- unary;
+ decile;
- binary;
- expand.
?
Середне арифметичне інформаційного масиву в Maple можна знайти з:
+ mean;
- range;
- median;
- identity.
?
Середне геометичне інформаційного масиву в Maple можна знайти з:
+ geometricmean;
- range;
- median;
- identity.
?
Кореляцію інформаційних масивів в Maple можна дослідити з:
+ linearcorrelation;
- kurtosis;
- divide;
- degree.
?
Медіану інформаційних масиву в Maple можна знайти з:
- mean;
- fsolve;
- solve;
+ median.
?
Моду розподілу інформаційного масиву в Maple можна знайти з:
- mean;
- median;
+ mode;
- rsolve.
?
Діапазон інформаційного масиву в Maple можна знайти з:
- rank;
- area;
+ rang;
- midpoint.
?
Діапазон інформаційного масиву в Maple можна знайти з:
- rank;
- area;
+ rang;
- midpoint.
?
Центральний момент 2-го порядку масиву даних в Maple можна знайти з:
+ variance;
- distance;
- rand;
- rang.
?
Центральний момент 2-го порядку масиву даних в Maple можна знайти з:
- angle;
+ standarddeviation;
- projection;
- radius.
?
Двовимірний масив даних можна візуалізувати в Maple, звернувшись до:
- seq;
+ scatterplot;
- boxplot;
- histogram.
?
Яким чином визначається операція, яку треба зробити після виконання чергового кроку алгоритма:
+ однозначно;
- неоднозначно;
- випадково;
- немає значення.
?
Функцію, значення якої обчислюються за допомогою певного алгоритма називають:
- елементарною функцією;
- однозначною функцією;
+ обчислювальною функцією;
- складеною функцією.
?
Кодування – ототожнювання символів одного алфавіта:
- виключно з цифрами;
- виключно з літерами;
+ з символами іншого алфавіта за певними правилами;
- виключно з точками та тіре.
?
Чи припускає алгоритм идею „правильності” обчислень?
+ ні;
- так;
- в певних випадках;
- інша відповідь.
?
Чи може алгоритм доводити теореми?
- ні;
+ так;
- в певних випадках;
- інша відповідь.
?
Теорія називається несуперечливою, якщо:
- в цій теорії можуть бути доведені дві протилежні теореми;
- в цій теорії можна довести все, що завгодно;
+ в цій теорії не можуть бути доведені дві протилежні теореми;
- інша відповідь.
?
Під теорією достатньо розуміти:
+ аксіоматику, правила виводу, формули, що можуть бути доведені;
- тільки аксіоматику;
- тільки правила виводу формул;
- інша відповідь.
?
Всяка періодична функція, що задовольняє умовам Дірихле:
+ може бути розвинена в ряд Фур’є;
- не може бути розвинена в ряд Фур’є;
- є постійною;
- інша відповідь.
?
Неперіодична абсолютно інтегрована функція, що задовольняє умовам Дірихле:
- не може бути представлена інтегралом Фур’є;
+ може бути представлена інтегралом Фур’є;
- є постійною;
- інша відповідь.
?
Фур’є-перетворення згортки двох функцій дорівнює:
- сумі перетворень Фур’є цих функцій;
+ добутку перетворень Фур’є цих функцій;
- добутку цих функцій;
- сумі цих функцій.
?
Чи може лінійна система детектувати сигнал?
- так;
+ ні;
- залежить від того, який сигнал;
- інша відповідь.