Откуда можно получить информацию. Получение информации
Советы, полученные вами из книги Джеймса О. Пайл и Марианн Каринч «Как получить от человека нужную вам информацию в любое время: секреты ведения допроса от ветерана разведки», конечно же не раскроют секреты государственной важности, но научат строить разговор с собеседником в такой форме, чтобы тот непроизвольно дал ответы на интересующие вас вопросы.
«Есть две вещи, которые люди не предоставят вам бесплатно: это деньги и информация» – считает г-н Пайл, служивший в сухопутных войсках США, разведывательном центре сухопутных войск, а также объединенном разведывательном управлении ВС Пентагона. В своей книге он рассказывает читателю о том, что в ходе беседы человеку необходимо задавать «контрольные» вопросы, ответы на которые вам заведомо известны. Такие вопросы помогут понять: «врет вам человек, или он просто не знает, или не обращает на это внимание» – говорит автор.
Также существуют «persistent» questions, необходимые для того, чтобы спросить об одном и том же, но в разной интерпретации. Данные вопросы «помогут прозондировать интересующий вопрос со всех сторон».
Важно помнить, что не стоит вести беседу в форме допроса. Не надо давать человеку понять, что вы хотите узнать от него какую-то информацию, напротив, «вашей целью является дозированное получение сведений в ходе разговора», – советует автор. Это значит, что вы также должны сообщать определенную информацию о себе, заинтересованно реагируя на реплики вашего собеседника.Вот конкретные ситуации правильного ведения разговора от эксперта разведки.
Как узнать от девушки на первом свидании – планирует ли она иметь детей?
Это достаточно деликатный вопрос и не стоит задавать его «в лоб» на первом свидании. В данной ситуации можно посоветовать сказать что-либо о себе и посмотреть реакцию человека. К примеру, если вы хотите узнать был ли ваш собеседник женат, то просто скажите, что вы были замужем и посмотрите на его реакцию. «Глаза человека о многом вам расскажут», – говорит Джеймс О. Пайл. Внимательно проследите, как человек отреагирует на ваше заявление, сравните данное поведение с тем, когда вы не будете затрагивать личные темы в ходе беседы.
Что касается вопроса о детях, то здесь автор книги советует использовать подход «третьего лица». Если поблизости есть ребенок, то вы можете воскликнуть: «Боже, посмотри, какой милый мальчик!». Конечно, вы не получите точный ответ на свой вопрос, но определенно узнаете отношение человека к детям: «Да, но детям не место в дорогих ресторанах» или «Да, у меня самой две маленькие дочурки и я очень скучаю по ним».
Мой коллега зарабатывает больше чем я?
Невоспитанно спрашивать человека о его зарплате. А вот если вы в ходе разговора пойдете на маленькую хитрость, то без труда добьетесь желаемого результата.
Можно построить разговор следующим образом: «Если бы я мог хотя бы наполовину быть похожим на тебя, я бы зарабатывал вдвое больше, чем сейчас». Итак, вы запустили удочку. Теперь ждем ответа: «Нет, я не так уж много зарабатываю». Теперь можно аккуратно продвигаться дальше: «Ну, ты хотя бы, наверно, зарабатываешь (…) тысяч долларов». На что вы, скорее всего, получите ответ: «Нет, это слишком много для меня». Строим разговор дальше и заявляем совсем низкую планку зарплаты, на что человек ответит: «Нет, побольше». Обычно в этот момент собеседник признается, сколько он получает. Но даже если этого не произойдет, то вы уже будете иметь достаточно представлений о доходе коллеги.
Что делает няня с моим ребенком, когда я на работе? Выполняет ли она то, о чем я ее прошу?
Если, к примеру, ваша няня не ходит на ежедневные прогулки с ребенком, как вы ее просили, то, конечно же, она вам об этом не скажет. Здесь вам пригодятся различные вопросы, которые помогут понять, врет она или говорит правду.
Джеймс О. Пайл советует в этом случае не задавать вопросы, ответы на которые подразумевают только «да» или «нет». Вы можете построить свою беседу с няней следующим образом: «Как вы сегодня погуляли? Где были? Что делали»? Как показывают данные исследований, проведенных сотрудниками ФБР, человек попытается свести к минимуму общение или попытается переключить разговор на другую тему, если он врет: «Хорошо, погуляли во дворе, и пошли домой».
Если вы находите данный ответ подозрительным, продолжайте разговор дальше: «Во сколько вы вышли гулять? Что видели? Кого встретили?». Потом можно подвести итог беседе и выпустить одну важную деталь или, наоборот, добавить того, чего не было. Если человек не уловит ошибки и не исправит вас – это верный признак того, что он лжет.
Может быть, в ходе беседы вы подловите собеседника на несостыковке каких-либо фактов. Если почувствуете напряжение в разговоре, то стоит разрядить ситуацию. Можно на время перевести разговор в другое русло и сказать: «Как вкусно пахнет! Что вы приготовили на ужин?». Через некоторое время можно опять вернуться к прежней теме.
Мои родители уже довольно в преклонном возрасте. Интересно, сколько у них имеется сбережений на случай, если им потребуется постоянный уход?
«Мои родители не хотят даже разговаривать на тему их сбережений, не говоря уже о том, чтобы я мог знать, какими деньгами они располагают, где они хранятся. Я даже не знаю, оформляли ли они документы на право пользования сбережениями в случае их смерти» – такие вопросы озадачивают многих людей.
В данной ситуации Джеймс О. Пайл советует следующее: скажите родителям, как сильно вы их любите и что вы очень благодарны им за все, что они сделали для вас. Затем расскажите о том, как у вашей соседки случился инсульт, но ей не смогли оказать своевременную медицинскую помощь, потому что она не оформляла письменной доверенности на своих родственников. После этого скажите: «Я хочу вас кое о чем спросить, не из любопытства, а чтобы иметь возможность оказать вам помощь в трудную минуту». Затем можете спрашивать.
«Я думаю, это сработает», – считает Джеймс О. Пайл. Если нет, то скажите: «Почему бы нам не поговорить на эту тему».
В любом случае ваша настойчивость принесет плоды. Это касается и пятилетнего ребенка, у которого вы спрашиваете, что он ел на обед и военнопленного, который должен дать признательные показания. Нужно лишь продолжать спрашивать: «Что еще?» до тех пор, пока человек не скажет: «Это все». Нужно уметь правильно начать разговор и ваш собеседник может даже не понять, что он сообщает нужную вам информацию. «Насильно мил не будешь, – считает г-н Пайл. – Но можно чуть-чуть схитрить».
Франсин Руссо, журналист в « TIME », оратор, автор книги They"re Your Parents, Too! How Siblings Can Survive Their Parents" Aging Without Driving Each Other Crazy.
По материалам сайта healthland.time.com
Cервисы, поисковые операторы и интересные трюки.
Мы продолжаем рассказывать о продвинутых способах поиска в сети. Начали мы со статьи:
Уверена, что многие приемы станут для вас откровением. Например, знаете, как узнать номер квартиры девушки по ее домашнему телефону?
1. Как найти страницы человека сразу во всех соцсетях?
Несколько лет назад компания «Яндекс» запустила сервис для поиска личных страниц людей. Он доступен по адресу yandex.ru/people . В настоящий момент поиск осуществляется по 16 соцсетям:
Искать можно не только по имени и фамилии, но и по никнейму:
Если вы сомневаетесь в том, как человек называет себя в интернете, то можно использовать логический оператор ИЛИ (обозначается вертикальной чертой):
2. Как найти последние записи человека во всех соцсетях сразу?
12. Не хранит ли аська каких-нибудь любопытных сведений о бурной юности?
14. Как узнать местонахождение по IP?
Способ не дает гарантии достоверности информации. Ведь существует много способов скрыть свой настоящий адрес, которые применяются как провайдерами, так и пользователями. Но попробовать стоит.
1. Взять письмо от человека и посмотреть его оригинальный текст:
2. Найти в нем IP-адрес отправителя:
3. Ввести его в форму на сервисе ipfingerprints.com :
15. Как узнать номер квартиры человека по номеру домашнего телефона?
Последняя фишка производит неизгладимое впечатление на женщин:
1. Провожаете новую девушку до подъезда. Невзначай спрашиваете номер ее домашнего телефона;
2. Между делом заходите в мобильное приложение «Сбербанка» и идете в раздел для оплаты услуг МГТС;
3. Вбиваете номер телефона и узнаете номер квартиры;
4. Перед тем как попрощаться, рассказываете про троюродного дядю, который участвовал в «Битве экстрасенсов» и предлагаете угадать ее номер квартиры;
5. Называете нужный номер;
Получение (восприятие) информации – процесс целенаправленного извлечения и анализа информации в какой-либо физической системе.
Подобно живым организмам, воспринимающим информацию из внешней среды с помощью специальных органов (обоняния, осязания, слуха, зрения), технические системы воспринимают информацию с помощью специальных устройств – датчиков, чувствительных элементов, анализаторов (восприятие зрительной, акустической и другой информации).
Система восприятия информации может представлять собой довольно сложный комплекс программных и технических средств, обеспечивающих несколько этапов первичной переработки поступающей информации.
Простейший тип восприятия – различение двух противоположных (альтернативных) ситуаций: «ДА» и «НЕТ»; «+» и «-»; «замкнуто» и «разомкнуто», «1» и «0».
Более сложный вид восприятия – измерение, т.е. получение внешней информации и сравнение ее с некоторыми эталонами. В результате происходит определение измеряемых величин в статистике или в динамике (в их изменении во времени и пространстве). В последнем случае особо выделяют системы восприятия, функционирующие в реальном времени, т.е. в том же темпе, в котором происходят изменения физической системы.
Последующие этапы восприятия (в случае необходимости): анализ, распознавание, прогнозирование ситуаций. При этом применяются различные практические и теоретические приемы: аналитические, статистические, логические, эвристические и др.
Критерием качества (эффективности) восприятия может быть количество полученной информации при обеспечении высокой достоверности (малой вероятности ошибки) восприятия.
Устройства, воспринимающие информацию от физической системы (датчики, анализаторы и др.), обычно выражают входную информацию в виде эквивалентных физических сигналов (механических, электрических и др.)
В связи с этим перейдем к рассмотрению понятия «сигнал». «Сигнал» - это материальный носитель информации, средство перенесения информации в пространстве и времени. Носителем сигнала могут быть звук, свет, электрический ток, магнитное поле и т.п.
Все многообразие сигналов в природе можно разделить на две основные группы – детерминированные и случайные. Все сигналы в свою очередь делятся на непрерывные и дискретные. Рассмотрим эти понятия более подробно.
Сигналы детерминированные и случайные.
Детерминированным называется сигнал, значения которого в любые моменты времени являются известными величинами. В противном случае сигнал называют случайным или стохастическим (от греческого слова stochastic– догадка). Каждый конкретный вид случайного сигнала Х(t), представляющего собой функцию времени, называют реализацией. Каждую реализацию можно представить бесконечной совокупностью зависимых или независимых случайных величин.
Случайный сигнал описывается статистически с помощью различных вероятностных характеристик.
Предположим, что имеется Nреализаций случайного сигнала. Зафиксировав аргументt(t=t i) получимNзначений случайной величины ξ.
Задание вероятностей ее возможных значений эквивалентно заданию так называемой функции распределения (интегрального закона) F ξ (x,t i). Значение функции распределенияF ξ (x,t i) в точке х есть вероятность того, что случайная величина ξ примет значение меньшее или равное х, т.е.
Рис. 1.1. Функция распределения случайной величины (интегральный закон)
Для получения одной ординаты функции
распределения, например F(x j ,t i)
для x=x j (рис. 1.1) нужно
подсчитать отношение числа разn,
когда значение ξ во всехNреализациях оказывались меньше или
равными заданной величиныx j ,
к общему числуNзначений
ξ, т.е.n/N.
Это отношение называется частотой, а
предел этого отношения приN∞
называется вероятностью того, что
случайная величина ξ будет меньше или
равной величиныx j ,
т.е.
.
Очевидно, что если менять значения х,
то и частота (вероятность) будет меняться,
причем при х-∞F ξ (-∞,t i)=0,
а при х∞F ξ (∞,t i)
=1 (n=N), т.е.
.
Функция распределения является полным
статистическим описанием случайной
величины в том смысле, что по ней можно
определить все возможные значения
случайной величины и соответствующие
им вероятности. Например, вероятность
того, что случайная величина ξ находится
в интервале {x 1 ,x 2 }
Случайная величина ξ описывается также плотностью распределения (дифференциальным законом)
В качестве примера на рис. 1.2 показана функция f ξ (x,t i). ИмеяNзначений случайной величины можно построить ступенчатую функцию – гистограмму распределения случайной величины (ступенчатая функция на рис. 1.2). Для этого область изменения х разделяют на определенное число интервалов ∆х и каждому интервалу ставят в соответствие отношениеn/Nдля этого интервала. При уменьшении интервала ∆х функция будет приближаться к непрерывной.
Рис. 1.2. Плотность распределения случайной
величины (дифференциальный закон)
Из (1.2) следует, что
или
,
т.е. площадь, ограниченная функцией f ξ (x,t i) и осью х равна 1. С помощью функцииf ξ (x,t i) можно приближенно подсчитать вероятность того, что в момент времениt i случайная величина ξ находится в интервале {x,x+∆x}:
(заштрихованная площадь на рис. 1.2).
Отметим, что случайные величины, функции распределения которых дифференцируемы по х при любых х, называются непрерывными.
В ряде случаев нет необходимости полного описания случайной величины ее функцией распределения. Большинство практических задач можно решать с помощью немногих усредненных характеристик распределения m , образующихся из моментовνпорядка случайной величины ξ относительно числа а – т.е. математического ожидания случайной величины (ξ-а) ν .
m =M(ξ-а) ν , (1.3)
где М – обозначает операцию математического ожидания. Начальный момент первого порядка (ν=1) определяется относительно а = 0 и называется математическим ожиданием случайной величины ξ, т.е. m 1 =M(ξ)=a.
Центральный момент второго порядка (ν=2) определяется относительно центра распределения и называется дисперсией случайной величины ξ, т.е. D ξ =M(ξ-a) 2 .
Математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины ξ определяются по формулам:
(1.4)
(1.5)
В случае непрерывной величины ξ:
(1.6)
, (1.7)
где
обозначает среднеквадратичное отклонение
случайной величины.
Математическое ожидание M ξ и дисперсия D ξ являются функционалами, описывающими свойства распределения случайной величиныξ:M ξ характеризует «средневзвешенное» положение величины ξ, а D ξ – ее рассеяние относительно математического ожидания.
Рассмотренные характеристики F ξ (x,t i) иf ξ (x,t i) являются одномерными, т.к. они получены при фиксированном значении аргументаt=t i . Более полной характеристикой случайного сигнала х(t) является двумерный закон распределенияf ξ (x,t 1 ;x,t 2), заключающий в себе связь между значениями функции в два момента времени. Очевидно, что наиболее полной характеристикой случайного процесса мог бы служить только «бесконечномерный» (n-мерный) закон распределения (в силу непрерывности аргумента – времени)f(x,t 1 ;x,t 2 ;…x,t n). Однако на практике существуют и лучше изучены некоторые типы случайных сигналов, свойства которых полностью определяются законом распределения при малом числеn(обычно дляn< 3). К такому классу случайных сигналов относятся чисто случайные сигналы, характеризующиеся независимостью значений х(t) в различные моменты времени (для таких сигналовf ξ (x,t 1 ;x,t 2 ,…,x,t n)=f ξ (x,t 1)·f (x,t 2)·…f ξ (x,t n). Чисто случайный процесс является идеализацией, т.к. в реальных процессах всегда существует статистическая связь между значениями х(t) в достаточно близкие моменты времени. Другим примером являются марковские (по имени математика А.А. Маркова) случайные сигналы, для которых, в силу их безынерционности, любаяn– мерная плотность вероятности их значений может быть получена из двумерной плотности вероятности.
Получение многомерной плотности вероятности в общем случае представляет собой весьма трудную задачу. Поэтому для многих практических областей применения при определении статистических характеристик случайного сигнала, как и случайной величины, вполне достаточно знания некоторых интегральных (усредненных) характеристик, но вместо моментов порядка ν в случае случайных величин, моментных функций различных порядков ν
(1.8)
При
(1.9)
Эта функция времени называется математическим ожиданием случайного сигнала х (t ). Очевидно, что математическое ожидание случайного сигнала представляет собой некоторую среднюю кривую, около которой располагаются его возможные реализации.
Сигналы вида
обычно называют центрированными.
Начальная моментная функция второго
порядка (ν=2) характеризует математическое
ожидание квадрата процесса, т.е.M,
а центральная моментная функция второго
порядка (ν=2)
носит название дисперсии
Корреляционной (автокорреляционной, автоковариационной) функцией называют математическое ожидание произведения
Случайные сигналы принято разделять на нестационарные (статистические характеристики зависят от начала отсчета времени) и стационарные. Строго говоря, стационарные случайные сигналы, как и стационарные физические системы, не существуют. Однако, стационарные случайные сигналы являются очень «удобной» идеализацией и в практических задачах играют чрезвычайно большую роль. Стационарными случайные сигналы могут быть в «большей или меньшей степени»: в узком и широком смысле. Стационарность в узком смысле – полная стационарность; в этом случае все плотности вероятности значений случайного сигнала не зависят от положения начала отсчета, т.е. не зависят от одинакового временного сдвига t 0 всех точекt 1 ,t 2 …t n вдоль оси времени:
Стационарность в широком смысле
предполагает, что на случайный сигнал
накладывается наименьшие ограничения.
Это сигнал, статистические характеристики
которого не зависят от времени, –
математическое ожидание постоянно, а
корреляционная функция зависит только
от аргумента
,
т.е.
.
В дальнейшем изложении, если не будет сделано специальных оговорок, речь будет идти о стационарных, в широком смысле, сигналах.
Среди стационарных случайных сигналов выделяют особую группу эргодических сигналов, которые подчиняются эргодическое теореме. Эта теорема гласит о том, что для эргодических сигналов результаты усреднения по множеству реализаций совпадают с их средними значениями на бесконечно большом интервале времени одной единственной реализации. Отсюда следует вывод о том, что для эргодических сигналов всегда можно выбрать такую конечную длину реализации, результаты усреднения по которой, совпадут с выборочной средней оценкой, полученной по заданному числу реализаций. Последнее положение особенно важно в области измерений статистических характеристик случайных сигналов, поскольку измерительная процедура и аппаратурная реализация различных алгоритмов в этом случае значительно упрощаются.
Математическое ожидание определяется как среднее по времени
.
(1.13)
Дисперсия (мощность)
(1.14)
Корреляционная функция
Для центрированных сигналов корреляционная функция:
При аппаратурном определении числовых характеристик случайных сигналов часто пользуются приближенным значением – оценкой (здесь и далее для обозначения оценок используется знак «звездочка»):
(1.17)
(1.18)
(1.19)
или для
центрированного сигнала
(1.20)
Выражение (1.17) определяет оценку математического ожидания – среднего значения случайного сигнала. Наиболее близким к нему, в случае сигнала, заданного Nзначениями х i , является среднее арифметическоеNзначений случайного сигнала или выборочное среднее (рис. 1.3)
(1.21)
Рис 1.3. Оценка математического ожидания случайного сигнала
Выражение (1.18) дает оценку дисперсии
,
которая характеризует разброс значений
х i от
математического ожидания. Наиболее
близким к нему в случае сигнала, заданногоNзначениямиx i ,
является среднее арифметическое
квадратовNцентрированных
значений случайного сигнала или
выборочная дисперсия
(1.22)
где
-
среднеквадратическое отклонение.
Выражение (1.19) дает оценку корреляционной
функции. Практически, для нахождения
одного ее значения например,
для
,
по одной реализации случайного сигнала
х(t) (рис. 1.4а) нужно взять
определенное количество произведений
значений х(t), отстоящих
друг от друга на величину
,
и найти их среднее арифметическое, т.е.
Рис. 1.4. Построение корреляционной функции R XX (τ), для значения τ=τ 1
Величина
(рис. 1.4б) показывает среднюю силу
статистической связи случайных значений
сигналов х 2 и х 1 , х 4 и
х 3 , х 6 и х 5 и т.д., отстоящих
друг от друга на интервал
.
Если величина
большая – то и сила связи большая (зная
одно значение сигнала можно предсказать
другое), если величина
мала – то и статистическая связь этих
значений мала (зная одно значение
сигнала, например х 1 , трудно
прогнозировать другое – х 2).
Аналогичным образом могут быть определены
значения корреляционной функции для
других значений
.
Для автоматического измерения множества
ординат автокорреляционной функций
используются специальные приборы –
коррелометры.
Из (1.19), (1.20) следует, что
является
четной функцией, т.е.
=
При
максимальна
и равна оценке дисперсии, т.е.
.
С увеличением
статистическая связь между двумя
значениями случайного сигнала ослабевает
и при
.
Размерность корреляционной функции,
как следует из (1.19) (1.20) равна квадрату
размерности случайного сигнала.
Практически это не всегда удобно
(например, при сравнении корреляционных
функций двух различных сигналов). Поэтому
пользуются понятием нормированной
(безразмерной) корреляционной функции
,
получаемой делением корреляционной
функции на дисперсию:
(1.23)
О
чевидно,
что
.
При
;
при
.
Примерный вид нормированной корреляционной
функции показан на рис. 1.5.
Рис. 1.5. Нормированная корреляционная функция
Для случайных сигналов можно найти
такой интервал времени
,
что при
значения
сигналовx(t)
иx(t+τ) можно
считать независимыми. Интервал времени
,
называемый интервалом корреляции, - это
значение аргумента τ нормированной
корреляционной функции, для которого
(и всех больших значений) выполняется
неравенство
где ε - любая, сколь угодно малая положительная величина. Практически значение τ k определяют, задавая ε значение, равное 0,05.
Интервал корреляции используется при определении шага дискретизации по времени при аналого-цифровом преобразовании и передаче сигналов, при оценке энтропии сигнала, при прогнозировании сигналов, при анализе и синтезе автоматизированных информационных систем.
Эквивалентное число Nпрактически независимых отсчетов,
обработанных за времяTнаблюдения за сигналом (например, при
оценке математических ожиданий,
корреляционных функций и др.) определяется
частным от деления времени наблюдения
Т на интервал корреляции
,
т.е.
(1.24)
Среди различных случайных процессов выделяют нормальный или гауссов процесс, полностью определяемый заданием математического ожидания и корреляционной функции. Такой процесс имеет место при действии большого числа независимых и непревалирующих факторов. Одномерная плотность вероятностей значений центрированного сигнала имеет вид
В
ероятность
непопадания случайной величины в зону
составляет
менее 0,05 (рис. 1.6).
Рис. 1.6. Плотность вероятностей нормального процесса
Практически часто встречаются случаи, когда исследуется не один случайный сигнал x(t), а система, состоящая из двух случайных сигналовx(t) иy(t). Одномерная функция распределения такой системы случайных величин
(1.25)
Одномерная плотность вероятностей
(1.26)
При этом в общем случае
где
при условии, что значение сигналаy(t)
равноy(t j);
- одномерная плотность вероятностей
при условии, что значение сигнала х(t)
равно х(t j).
В частном
случае – независимых случайных сигналов
х(t) иy(t)
одномерная плотность вероятности
не зависит от значенияy(t j)
и
Нахождение одномерной плотностей вероятности (1.27) представляет собой достаточно сложную задачу. Еще более сложную задачу – нахождение двумерной и более плотности вероятности системы двух случайных сигналов. Поэтому на практике используются более простые, хотя и менее информативные, рассмотренные выше числовые характеристики случайных сигналов. Для оценки взаимной корреляции двух случайных сигналов x(t) иy(t) пользуются понятием взаимной корреляционной (кросскорреляционной) функцииR xy (τ), которая характеризует силу статистической связи случайных значений этих сигналов, отстоящих друг от друга на интервал τ.
По аналогии с (1.19), (1.20):
Или для центрированных сигналов x(t) иy(t)
(1.30)
При t=0
максимальна
и равна оценке взаимной дисперсии
,
т.е..При
,
что означает независимость значений
сигналовx(t)
иy(t).
Размерность
равна произведению размерностейx(t)
иy(t), что
неудобно при сравнении взаимных
корреляционных функций двух пар случайных
сигналов. Кроме того
характеризует не только статистическую
связьx(t) иy(t) но и
разброс значений этих сигналов
относительно их математических ожиданий.
Поэтому практически пользуются
нормированной (безразмерной) взаимной
корреляционной функцией:
(1.31)
Очевидно, что
(при τ=0
при
)
Отметим, что корреляционная функция
R z ()
случайного сигнала
,
являющегося суммой (разностью) двух
стационарных сигналовx(t)
иy(t)
(1.32)
При этом математическое ожидание суммы (разности) случайных сигналов равно сумме (разности) их математических ожиданий. В случае независимых сигналов (взаимная корреляционная функция равна нулю) корреляционная функция
(1.33)
При анализе информационных систем часто ставится задача определения периода измерения (дискретизации) Т входного x(t) и выходногоy(t) случайного сигналов и определения времени сдвига δ t * измерений значений выходного сигнала по отношению к значениям входного сигнала.
Первая часть задачи решается путем
нахождения интервалов корреляции
(дляx(t)) и
(дляy(t)), и
выбору из них наибольшего,
т.е.
(1.34)
Вторая часть задачи решается путем
построения взаимной корреляционной
функции
.
Определение величины
для
одного значения временного сдвига,
например
для
(рис. 1.7а,б) практически осуществляется
в соответствии с (1.29) путем вычисления
среднего арифметического произведений
Рис. 1.7. Построение взаимной корреляционной функции R XY (δt)
Аналогичным образом могут быть получены
величины
для других значений
и в конечном счете – взаимная корреляционная
функция
(рис. 1.7б)) Максимуму этой функции
соответствует интересующий нас временной
сдвиг
,
при котором действие значенийx(t)
(на входе системы) на значенияy(t)
(на выходе системы) проявляется с
наибольшей статистической силой.
Значение
дает сдвиг по времени измерения значенийy(t) по
отношению к измерению значенийx(t).
На рис. 1.8 показаны входной x(t)
и выходнойy(t)
случайные сигналы, период дискретизации
Т и сдвиг
между измерениями значений выходного
и входного сигналов. Измеряемыми
(дискретизируемыми) будут значения х 1 ,y 1 ;x 2 ,y 2 ;x 3 ,y 3 и т.д. .
При анализе случайных процессов наряду
с корреляционными функциями широко
применяются спектральные функции,
которые характеризуют распределение
энергии по частотным составляющим
случайного сигнала. Наиболее широкое
распространение среди таких функций
получила спектральная плотность мощности
,
которая
определяется, как производная по частоте
от средней мощности (дисперсии) случайного
процесса, определяемой выражением
(1.14),
Рис 1.8. К определению измеряемых значений входного и выходного сигналов
(1.35)
Очевидно, что средней мощностью (средней
интенсивностью, средним квадратом)
процесса будет интеграл от спектральной
плотности
,
т.е.
(1.36)
Из определения (1.35) ясно, что функция
характеризует плотность, с которой
дисперсии отдельных гармонии (частотных
составляющих) случайного процесса
распределяются по спектру частот.
Например, теоретически возможен случайный
сигнал с постоянной спектральной
плотностью
в неограниченной полосе частот. Такой
случайный сигнал называется белым или
функциональным шумом. Реально такой
сигнал создать нельзя. Поэтому практически
ограничивают полосу частот, в пределах
которых спектральную плотность можно
считать постоянной. Практически считают,
что если ширина частотного диапазона,
в пределах которого спектральная
плотность постоянна, по крайней мере
на порядок больше полосы пропускания
исследуемой системы, то этот источник
для данной системы можно считать
эквивалентом источника белого шума.
Спектральная плотность мощности
и корреляционная функция
для стационарного процесса, принимающего
только действительные значения, связаны
между собой прямым и обратным
преобразованием Фурье
(1.37)
(1.38)
Спектральная плотность представляет собой четную неотрицательную функцию частоты. Это обстоятельство дает возможность использовать на практике видоизмененные зависимости
(1.39)
(1.40)
Из приведенных выше взаимных преобразований Фурье следует:
(1.41)
где f- частота, Гц
Аналогично значение спектральной плотности на нулевой частоте определяется как
(1.42)
Из приведенных формул следует, что для стационарных случайных процессов имеет место равенство
(1.43)
Одной из общих характеристик случайных сигналов является ширина их энергетического спектра, определяемая отношением
(1.44)
Практически при моделировании различных стохастических систем средствами вычислительной техники часто возникает необходимость в специальных приборах - генераторах для получения реальных моделей случайных сигналов, имеющих заданные статистические характеристики – одномерную плотность вероятности и спектральную плотность (корреляционную функцию).
В связи с трудностями создания «специализированных» генераторов, воспроизводящих случайные сигналы с заданными статистическими характеристиками, обычно создают генераторы, воспроизводящие «типовые» случайные сигналы, а с помощью линейных и нелинейных преобразований обеспечивают получение случайных сигналов с заданными статистическими характеристиками.
Выбор для типового случайного сигнала нормального закона распределения обусловлен тем, что этот закон наиболее широко встречается при анализе реальных систем, его проще всего воспроизводить и преобразовывать. Одномерная плотность вероятностей случайного сигнала и его спектральная плотность взаимосвязаны. При преобразовании одной из этих характеристик обычно изменяется и другая. Одним из наиболее важных исключений из этого правила является прохождение сигнала, имеющего нормальное распределение, через линейный фильтр. При этом закон распределения остается нормальным, а его спектральная плотность изменяется. Это свойство сигнала, имеющего нормальное распределение и используется в случае необходимости изменения его спектральной плотности.
Выбор для типового случайного сигнала характеристики спектральной плотности, постоянной в заданном диапазоне частот (белый шум) также обусловлен тем, что такой случайный сигнал может быть использован при анализе многих реальных систем, удобен при математическом описании стохастических задач; в то же время из такого сигнала могут быть получены случайные сигналы с различными спектральными характеристиками
Таким образом задача получения случайного сигнала Z(t), имеющего заданную спектральную плотность и одномерную плотность вероятности практически сводится к последовательному преобразованию типового сигналаx(t) генератора белого шума в 2 этапа:
1. получение на выходе линейного фильтра случайного сигнала y(t) с заданной спектральной плотностью и нормальным законам распределения;
2. получение на выходе нелинейного преобразователя случайного сигнала Z(t) с заданной одномерной плотностью вероятностей и полученной на 1-м этапе спектральной плотностью (рис.1.9).
Рис. 1.9. Блок-схема формирования случайного сигнала Z(t) с заданными спектральной плотностью и одномерной плотностью вероятностей
1. Для получения случайного сигнала с заданной спектральной плотностью используется зависимость спектральной плотности стационарного случайного сигнала S вых (ω) на выходе линейной системы от спектральной плотности входного сигналаS вх (ω) и частотной характеристики Ф(jω) линейной системы
Отсюда частотная характеристика Ф(jω) фильтра, обеспечивающего требуемую спектральную плотность на выходеS вых (ω) при известной спектральной плотностиS вх (ω) сигнала на входе фильтра
(1.46)
Для входного сигнала, представляющего собой белый шум
(1.47)
Используя соотношения (1.39),(1.40), характеризующие функциональную связь корреляционной функции и спектральной плотности, можно однозначно связать параметры формирующего фильтра с параметрами корреляционной функции. После определения требуемой частотной характеристики Ф(jω) графическим или аналитическим методом и построения по ней передаточной функции фильтра он может быть реализован на различной элементной базе.
2. Преобразование непрерывного стационарного сигнала х(t) с одномерной плотностью вероятностейf(x) в сигналy(t) с заданной плотностью вероятностей может быть осуществлено с помощью нелинейного преобразования
(1.48)
где y– однозначная функция х.
Вероятности преобразования обоих сигналов в интервалах dxиdyодинаковы, поэтому
(1.49)
(1.50)
Чтобы определить зависимость (1.48) необходимо найти такие значения у, которые при каждом значении х будут удовлетворять уравнениям (1.49) или (1.50). Определение зависимости (1.48) может быть выполнено аналитическим и графическим способами.
Корреляционные функции и спектральные плотности широко применяются в информатике при преобразовании, анализе, прогнозировании, идентификации и различении случайных сигналов, а также при анализе и синтезе автоматизированных информационных систем.
В жизни мы порою контактируем с людьми, которых видим впервые. Если собеседник нам интересен, хочется о нем знать больше, хочется строить беседу таким образом, чтобы тоже интересовать его. Для бизнеса наличие информация – это деньги. И чем больше владеешь информацией, чем меньше неизвестности, легче прийти к цели.
Как же получить информацию от оппонента и об оппоненте?
Я предлагаю некоторые наблюдения, способы, которые люди чаще всего используют в бизнесе для раскрутки оппонента на информацию.
Не всегда эти способы честные, иногда это осознанная манипуляция, иногда неосознанная. Я сторонник ситуации «выигрыш – выигрыш».
Но, согласитесь, лучше знать способы, чтобы быть вооруженным и не выдавать какую-то секретную информацию, когда кто-то их использует.
Либо понимать, каким оружием сам владеешь, и применять его по назначению и в нужных ситуациях.
Данная статья для тех, кто хочет узнать, как, какими способами люди влияют друг на друга, чтобы получить желанную информацию.
Способы раскрутки на информацию
1. Выдавать вариант возможного действия, решения оппонента за действительное
с применением утвердительных словосочетаний «Я знаю
», «Вы наверняка
… (делаете так-то, такой-то человек, чувствуйте то-то…)»
И внимательно фиксировать реакцию оппонента.
Чем более неверный вариант, особенно предположение о чувствах собеседника (разговор о чувствах неосознанно отключает частично или полностью логику), тем более откровенная его реакция.
Иногда приводят несколько вариантов решений от имени собеседника, хотя он их не озвучивал. Информацию получают, сравнивая реакции на обе ситуации.
Перечислять проблемы, которые скорее всего есть.
«Наверняка…» И спросить оппонента, что и списка интересно, а что не имеет значения? Задать альтернативный вопрос: или это или это интересно?
Даже если человек не угадал – оппонент чаще раскрывается, когда ему приписывают не то, что есть.
Говорить, что является причинами отказа.
Но при этом сделать вызов: «Если я скажу, что к нам это все не относится и докажу, Вы подпишите?»
2. Заводить с собеседником тему, которая опосредовано связана с интересующей темой.
Переход с безопасной близкой темы на нужную легче сделать, и часто информацию можно получить, слушая убеждения оппонента.
Например, кто-то хочет узнать о проблеме человека, начинает разговор о том, что ее вызывает
.
Хотят узнать заболевания человека? Начинают говорить о еде, о курении, о стрессе…
Хотят знать о ценах конкурента? Начинают разговор о дороговизне поставок, о рынке труда…
Начать разговор о конкурентах. О их клиентах, о их ценах…
Об отличиях и преимуществах оппонента с ними. О рыночной ситуации на данном сегменте.
Иногда описывают подобную ситуацию, которая якобы или в действительности произошла у него с конкурентом оппонента.
Затрагивать в разговоре тему персонала.
Она всегда актуальна для руководителя, как и продажи. Начать говорить о новинках в этих вопросах. Часто оппонент сам начинает говорить о планах.
Разговор о мечтах, рисование желаемого образа.
Часто руководители легко говорят о планах, которые в мечтах, т.е. идеальных, а не реальных. Но если внимательно слушать и побуждать разговору, человек сам переходит на реальные планы и возможности.
3. Находить общее с собеседником.
«Я знаю, что…» «Я тоже имел подобный опыт…» «Я сталкивался с…» «Я из этой же области, поэтому знаю, какие проблемы бывают…» «Я разговаривал со всеми подобными Вам, и они имеют…»
Понятно, что переживания сближают, дают больше понимание и доверия. А информацию дают тем, кто безопасен и кому доверяют.
Ссылка на авторитет.
Порою легче делать то, что кто-то уже делал до Вас. И если это был авторитет…
4. Вводить собеседника в эмоциональное состояние.
Это можно сделать через эмоциональную тему или тему «другого уровня» общения.
Эмоциональная тема – тема, которая «переносит», «переключает» человека в сферу «эмоций». Причем как приятных, так и неприятных. Если довести оппонента до крика, и начать задавать нужные вопросы, он может ответить, т. к. контроль над логикой резко снижен.
Эмоциональные темы – это темы, которые могут волновать Вашего собеседника. Деньги, престиж, его статус, езда на дорогах и марки машин, экстремальные виды спорта, отношения (в том числе с персоналом, конкурентами)…
Вызвать на обсуждение спорной темы в области оппонента, где нет правых 50% на 50%.
Можно в виде запроса у оппонента совета. «Вы опытный человек, хотел узнать мнение специалиста по такому спорному вопросу…»
Теперь расскажу про использование разных уровней общения для получения информации в бизнесе
.
Есть одна система, которая выделяет 3 уровня общения: деловой, дружеский и сексуальный.
Каждый уровень общения подразумевает свое определенное поведение, свой лексикон слов, свои темы, свои жесты, разрешенные позы, даже свое дыхание…
Деловой уровень предполагает разговор о фактах, дружеский – о чувствах, сексуальный – об ощущениях.
Чтобы ввести оппонента в транс, или на время снять контроль над основной темой, достаточно использовать в основе разговора один уровень, а какой-то элемент вставить из другого уровня.
Например, мужчины могут говорить о серьезных вещах, используя лексикон уровня сексуального или дружеского.
Даже фразы подчиненной женщине при заключении серьезного договора «Я хочу тебя» или при заключении договора поставок «Я люблю большие размеры» могут неосознанно переключать оппонента на другой уровень, который уже предполагает другое отношение. И не важно, согласен ли оппонент перейти на другой уровень, важно, что он переключился и появившиеся мысли сбили его с основной темы, а при потере контроля люди могут выдавать информацию.
5. Делать оригинальные и в тему комплименты.
Признать преимущества оппонента.
«Я знаю, что Вы имеете и без меня решение. Но все мои клиенты тоже имели решение. И отказывались, т.к. …Но их интересовало…Вам интересно для развития …?»
Этот метод действует по правилу – дай собеседнику возможность выиграть, признав достоинства, и он будет готов и Вам дать.
6. Зафиксировать отрицательную, или непонятную для Вас реакцию оппонента
(молчание человека, его «сопротивление»), пусть на уровне «Ваших ощущений», и описать эту реакцию вслух собеседнику.
Например, «Я вижу, что Вы молчите. Вам неинтересно? Что же важно Вам?» «Я вижу, что Вы не хотите разговаривать. Что мне сделать по-другому?»
При озвучивании собственных чувств или угадывании чувств другого происходит интересный факт – «разделение ответственности» за возникновение этих чувств.
Чтобы проверить это, попробуйте сказать вслух «сильно болит голова» или «душно в комнате», и окружающие скорее всего начнут предлагать решения Вашей проблемы или вдруг начнут злиться, т.к. появление чувства вины, что не могут помочь может вызвать и такую реакцию. 🙂
7. Вызвать любопытство, интерес через обещание или раскрытие собственной тайны.
Например «У меня есть несколько вариантов решения, несколько предложений, но я не знаю, какое Вас заинтересует? Чтобы Вы не теряли время, я хочу узнать ответ на один вопрос, после этого я расскажу именно то, что интересно Вам…»
Любопытство действует на уровне инстинктов, сложно отказаться от нахождения ответа. И когда человек открывает тайны, он будто сдает оружие, становится более безопасным. А когда бояться нечего, люди расслабляются больше и меньше контроля и напряжения в отношениях.
Не обязательно выдавать тайны, раскрытие которых может принести неприятности Вам или кому-либо, есть просто некие откровения или новая информация для оппонента.
8. Сыграть роль клиента. Задать вопросы, как если бы Вы были клиентом оппонента, который собирается приобрести его товар, услугу.
Продать товар все хотят и охотно говорят на эту тему.
Вопросы лучше строить на основе возможных проблем с данным товаром или услугой.
«А это в сроки делается?» «А как качество Вашего товара проверить?» «А если будет…?»
9. Узнать критерии в понимании оппонента «хороший клиент», Его выгоду
т. е. «Что важно Вам в этом продукте? (в данном вопросе?»). «Я могу долго рассказывать, чем могу быть полезен, но для экономии времени, хочу услышать ответ на один вопрос»
Это самый честный и эффективный способ!!!
P.S. Для желающих получить описание дополнительных наблюдений «игр» в бизнес среде, просьба написать мне .
С уважением, Гордеева Екатерина, коуч-бизнес-консультант
Фактрум публикует отличную статью издания Iphones.ru о том, как эту информацию добыть.
1. Как найти страницы человека сразу во всех соцсетях?
Несколько лет назад компания «Яндекс» запустила сервис для поиска личных страниц людей. Он доступен по адресу yandex.ru/people . В настоящий момент поиск осуществляется по 16 соцсетям:
Искать можно не только по имени и фамилии, но и по никнейму:
Если вы сомневаетесь в том, как человек называет себя в интернете, то можно использовать логический оператор ИЛИ (обозначается вертикальной чертой):
2. Как найти последние записи человека во всех соцсетях сразу?
12. Не хранит ли аська каких-нибудь любопытных сведений о бурной юности?
14. Как узнать местонахождение по IP?
Способ не дает гарантии достоверности информации. Ведь существует много способов скрыть свой настоящий адрес, которые применяются как провайдерами, так и пользователями. Но попробовать стоит.
1. Взять письмо от человека и посмотреть его оригинальный текст:
2. Найти в нем IP-адрес отправителя:
3. Ввести его в форму на сервисе ipfingerprints.com :
15. Как узнать номер квартиры человека по номеру домашнего телефона?
Последняя фишка производит неизгладимое впечатление на женщин:
1. Провожаете новую девушку до подъезда. Невзначай спрашиваете номер ее домашнего телефона;
2. Между делом заходите в мобильное приложение «Сбербанка» и идете в раздел для оплаты услуг МГТС;
3. Вбиваете номер телефона и узнаете номер квартиры;
4. Перед тем как попрощаться, рассказываете про троюродного дядю, который участвовал в «Битве экстрасенсов» и предлагаете угадать ее номер квартиры;
5. Называете нужный номер;
Японцы никогда не орут на своих детей, и те вырастают уравновешенными и самостоятельными
Родителям на заметку
Почему люди улыбаются, когда их фотографируют?
