Как можно получить информацию. Vip-Как получать информацию с помощью Вселенских Сфер? Как уберечься от мошеннических действий с объектом недвижимости

Как и где получить информацию о недвижимости?

Как и где получить информацию о недвижимости? Могу ли я узнать, кто интересовался сведениями о моей квартире? Можно ли получать информацию о недвижимости?

Начальник отдела предоставления информации о зарегистрированных правах на объекты недвижимости Управления Росреестра по Новосибирской области Дмитрий Владимирович Шеин в ходе «горячей» телефонной линии ответил на вопросы горожан о порядке получения информации о зарегистрированных правах на недвижимость.

Можно ли получать информацию о недвижимости?

Единый государственный реестр прав на недвижимое имущество и сделок с ним (ЕГРП) — государственный информационный ресурс (включающий в себя документы на бумажных и электронных носителях, дела и систему записей по установленной форме в книгах учёта, производимых государственным регистратором), который содержит данные о существующих и прекращенных правах на объекты недвижимого имущества, а также данные об объектах недвижимого имущества, сведения о правообладателях, наличие обременений, арестов и т. д. на территории РФ.

Сведения из ЕГРП являются открытыми и общедоступными, не относятся к государственной тайне и должны предоставляться любому лицу органом, осуществляющим государственную регистрацию прав на недвижимое имущество, за плату и в объёме, установленном законом. На сегодняшний день — это Федеральная служба государственной регистрации, кадастра и картографии (Росреестр).

Какая информация предоставляется Управлением?

Все сведения предоставляемые из ЕГРП делятся на общедоступные сведения и сведения ограниченного доступа.

К общедоступным сведениям относятся:

Выписка из ЕГРП о зарегистрированных правах на объект недвижимого имущества.

Выписка содержит описание объекта, зарегистрированные права на него, а также ограничения (обременения) прав, сведения о существующих на момент выдачи выписки правопритязаниях, и заявленных в судебном порядке требованиях в отношении данного объекта.

К сведениям ограниченного доступа относятся:

Выписка, содержащая сведения о переходе прав на объекты недвижимости.
Выписка, содержащая обобщенные сведения о правах отдельного лица на имеющиеся или имевшиеся у него объекты недвижимого имущества.
Справка, содержащая сведения о содержании правоустанавливающих документов.
Выписка, содержащая сведения о признании правообладателя недееспособным или ограниченно дееспособным.

Сведения ограниченного доступа предоставляются только самим правообладателям или их законным представителям, физическим и юридическим лицам, получившим доверенность от правообладателя или его законного представителя, нотариусам, а также государственным органам установленным законом.

Могу ли я узнать, кто интересовался сведениями о моей квартире?

Орган, осуществляющий государственную регистрацию прав, обязан по запросу правообладателя предоставлять ему информацию о лицах, получивших сведения об объекте недвижимого имущества, на который он имеет права.

Как можно запросить сведения из ЕГРП не выходя из дома?

Запросить любую выписку можно в электронном виде, причём выписку по объекту можно получить не имея электронной цифровой подписи. Любой человек из офиса или из дома может зайти в интернет, на сайт Росреестра (www.rosreestr.ru), обратиться в раздел предоставления сведений из ЕГРП и заполнить несложную форму, отразив в ней все сведения о желаемой выписке по объекту. Главное - необходимо указать, каким способом заявитель желает получить ответ. Предусмотрено три варианта. Первый - Управление отправляет сведения посредством обычной почты. Второй - заявитель приходит за ответом в Управление сам. Третий способ - заявитель получает сведения в электронном виде на электронную почту.

Стоимость получения информации

В зависимости от запрашиваемой информации размер платы за предоставление сведений из ЕГРП для заявителя варьируется от 200 до 1500 рублей. В качестве примера можно сказать, что размер платы за выписку в отношении любого объекта, расположенного в границах Новосибирской области, для физического лица будет равно 200 рублей.

Есть ли способ получать сведения из ЕГРП более оперативно?

С недавних пор появился ещё один способ получения сведений посредством доступа к информационным ресурсам, содержащим информацию из ЕГРП. Теперь любое лицо- будь то физическое или юридическое, может написать запрос в Управление на предоставление уникального ключа доступа к информационным ресурсам. На основании этого запроса Управление выдаёт ключ - внешне он представляет из себя набор цифр и букв. На этом же сайте (www.rosreestr.ru) в разделе "Дополнительные услуги" есть ссылка - "Доступ к информационному ресурсу". Необходимо набрать пароль (то есть ввести ключ), войти в личный кабинет. Благодаря этой услуге заявитель может получать сведения из ЕГРП по любому объекту, находящемуся на территории России, но только для просмотра. То есть у заявителя будут актуальные достоверные сведения, однако, без предоставления соответствующего документа. При нормальной работе портала сведения можно получить в течение нескольких минут.

Какова стоимость данной услуги?

Сам по себе ключ бесплатный, он выдаётся на год по соответствующему заявлению. Заявитель оплачиваете только доступ. Так, например, доступ к ста объектом для физического лица будет стоить 250 рублей, к тысяче - 1000 рублей. Для юридических лиц всё в два раза дороже. Сейчас в среднем таких ключей Управление выдаёт порядка десяти в день. Услуга новая, многие об том ещё не знают. Но, я думаю, проще научить человека пользоваться ключом один раз, чем постоянно выдавать ему информацию. Это удобно как для Управление, так и для наших заявителей.

Фото с сайта www.rb.ru

Так как стоимость таковой недвижимости, особенно в черте города, достаточно велика. Со всеми особенностями лучше всего будет ознакомиться предварительно. Одним из самых важных этапом приобретения жилья является не передача средств и заключение договора купли-продажи, а проверка документов на недвижимость. Необходимо максимально внимательно отнестись к данному этапу. Так как в данной сфере работает очень большое количество недобросовестных риелторов и просто мошенников. Соответственно, получение точной актуальной информации о собственники жилья, его технических параметров – приоритетная задача. Причем получить таковые данные о собственнике возможно разными способами. Один из самых простых и быстрых – через интернет.

Официально достоверный способ узнать собственников квартиры

В ней указываются полное имя собственника участка и список его ограничений в праве собственности при наличии таковых. Как по адресу узнать собственника квартиры Выписку из государственного реестра о наличии и имени собственника можно получить уже через 5 дней. Для этого необходимо предоставить в Росреестр:

паспорт заявителя;
адрес квартиры;
квитанцию об оплате госпошлины.

Если в полученном документе объект недвижимости имеет статус бесхозного, требуется обратиться в поселковую или городскую администрацию.

Выписка из архива будет предоставлена бесплатно. В ней будет указано юрлицо-владелец. Более подробные данные о таком владельце можно запросить при обращении в налоговую инспекцию по месту получения выписки.

Как узнать собственника квартиры? описание способов

Можно ли узнать собственника квартиры по адресу?

Уточнив сведения о владельцах недвижимости, вы можете быть уверены в том, что приобретаете жилье у надежных продавцов.

Совет № 1. Обращаясь в Росреестр, вы получите подробную информацию о собственниках квартиры. Сведения можно получить в электронном виде.
Совет № 2.
У вас должна быть четко сформулированная причина, по которой вам нужно узнать по адресу квартиры, ее владельца. В противном случае вам могут просто отказать.
Совет № 3. Управляющая компания жилищного фонда обладает информацией обо всех жильцах.
Туда можно обратиться за получением документа.

Вы не пожалеете о том, что проделали кропотливую работу. В результате вы будете точно знать, кто является владельцем жилья, которое вы станете приобретать, или уточните с кем нужно решать конфликтные ситуации.

Узнать фио владельца квартиры по адресу

Внимание

В частности, там есть сведения, находится ли интересующий объект в залоге, есть ли на нем аресты, кем и когда аресты были наложены, есть ли судебные производства в отношении соответствующего объекта недвижимости. Право оформления ЕГРН-выписки существует у каждого заинтересованного лица. Информация может предоставляться по абсолютно любому зарегистрированному объекту жилой недвижимости, независимо от его адресного расположения на российской территории.

Инфо

После поступления платы госпошлины запрашиваемая документация о квартире быстро становится доступна заказчику. Понятный интерфейс сайта Росреестра помогает быстро, беспроблемно получить требуемую информацию. Заинтересованному лицу при этом не требуется предоставлять какую-либо документацию.

Где и как можно выяснить, кому принадлежит квартира?

В некоторых случаях необходима проверка собственника квартиры. Например, с ее помощью можно избежать ситуации, когда после оформления бумаг на покупку квартиры оказывается, что она вовсе не принадлежала продавцу или была заложена. Узнать данные владельца можно в короткие сроки, воспользовавшись специальным Интернет-сервисом, заплатив небольшую госпошлину и не обращаясь к посредникам. Содержание

В каких случаях необходим запрос?
Где можно узнать?
Личное обращение в Росреестр
Электронный запрос
Какую информацию можно получить?
Сроки и стоимость
Видео: Инструкция по получению информации о собственниках недвижимости в Росреестре

В каких случаях необходим запрос? Существует ряд ситуаций, в которых важно знать имя собственника недвижимости, в том числе и квартиры.

Как уберечься от мошеннических действий с объектом недвижимости?

Если сведений об объекте нет в ЕГРН, целесообразно настаивать на получении справки из органа, который осуществлял регистрацию прав до начала деятельности на территории соответствующего субъекта Российской Федерации учреждения юстиции по регистрации (например, в отношении жилых помещений информацию может предоставить ОТИ/БТИ). Как наложить запрет на совершение регистрационных действий с объектом недвижимости без личного участия собственника Если Вы опасаетесь за принадлежащие Вам на праве собственности объекты недвижимости, вы можете обратиться в офис Кадастровой палаты или МФЦ с заявлением о невозможности государственной регистрации перехода, ограничения (обременения), прекращения права на принадлежащие Вам объекты недвижимости без Вашего личного участия или участия Вашего законного представителя. В этом случае в ЕГРН вносится запись о таком заявлении.

Узнать собственника квартиры по адресу бесплатно онлайн

Опять же существуют специалисты, которые помогут при необходимости выявить проблемную квартиру. Определить собственника квартиры по адресу онлайн бесплатно можно буквально за несколько минут. Но прежде, чем обратиться на какой-либо конкретный сайт, следует ознакомиться с некоторыми важными основополагающими вопросами:

способы получения информации;
что может понадобится;
узнаем кадастровый номер;
работа сайта Росреестр.

Способы получения информации Существенно упрощает процесс получения информации именно то, что существует несколько ресурсов, позволяющих определить владельца конкретной недвижимости.

2 метода проверить собственника в 2018 году?

На данный момент к таковым относится следующее: Через официальный сайт Росреестра Располагается данный ресурс по адресу Через специальный сайт Ктотам Таковой не является официальным, представленные с него выписки юридической силы не имеют, но информация подлинная Оптимальным решение будет использование именно официального ресурса – Росреестра. Но при этом важном учесть, что процесс таковой подразумевает достаточное существенное количество времени. В большинстве случаев предоставление информации должно будет осуществляться в течение 48 часов.
Именно поэтому как альтернативу возможно будет использовать сайт «Ктотам». Информация с такового предоставляется на порядок быстрее, нередко выписка формируется буквально за пару часов. При этом установлен максимальный срок в течение которого осуществляется оформление на уровне 24 часов.
Обращаясь с жалобой на нерадивых соседей в официальную инстанцию или с исковым заявлением в суд, вам придется в качестве ответчика привлекать собственника квартиры. Сам собственник документы на квартиру вам вряд ли покажет, да и информацию давать в конфликтной ситуации не станет, поэтому добывать ее придется самому. Столкнувшись с такой проблемой, важно знать, что информация о собственнике квартиры является открытой и получить ее может любой гражданин РФ, которому она необходима.
Есть несколько инстанций, владеющих информацией о собственниках квартиры:

ЖЭК. Информация обо всех собственниках, а также лицах, прописанных в квартирах, в полном объеме хранится в жилищно-эксплуатационных компаниях. Обратившись туда, при наличии весомой причины вы можете получить интересующие вас сведения.
Минусом этого способа является то, что ЖЭК не обязан выдавать такие сведения.

Порядок получения выписки из ЕГРП следующий:

обратиться в регистрационную палату с заявлением;
оплатить госпошлину (200 рублей);
получить у сотрудника палаты расписку о том, что данные приняты на обработку, и согласовать дату получения выписки;
в согласованный день, имея на руках паспорт, получить выписку.

С помощью посреднических компаний. Подобрать компанию, оказывающую данный вид услуг, можно через интернет, и, заполнив соответствующую форму, сделать заказ онлайн. Этот способ несколько дороже, однако необходимый документ курьер принесет вам прямо на дом или в указанное вами место.
На официальном сайте Росреестра www.rosreestr.ru.

Можно ли получить информацию о собственнике недвижимости

Вводим в поиск адрес квартиры или кадастровый номер и выбираем её из списка, либо нажимаем “Найти квартиру” 2) Внизу страницы выбираем пункт “Сведения о ФИО владельца объекта недвижимости” и переходим к заказу 3) Заполняем свой E-mail — на него будет выслан отчет о проверке, если нужна SMS, то указываем номер телефона, выбираем способ оплаты и оплачиваем выписку. 4) В течение 30-40 мин. на почту поступит отчёт содержащий, ФИО текущего владельца квартиры, серия и номер свидетельства о регистрации, вид и дата правообладания. В Росреестре содержится информация из бывшего ЕГРП и ГКН, где сведения региструются и ведутся с 1998 года, если сделка была совершена раннее, то информации может не быть. Так же если объект является государственным, муниципальным, административным.

Современные квартиры имеют запись в реестре о собственнике. В случае, если возникли трудности, сделайте обращение в тех.

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 увеличениемстатистическая 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)

Очевидно, 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

Вероятность 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
, котораяопределяется, 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.

Можно ли получать информацию о недвижимости?

Единый государственный реестр прав на недвижимое имущество и сделок с ним (ЕГРП) - государственный информационный ресурс (включающий в себя документы на бумажных и электронных носителях, дела и систему записей по установленной форме в книгах учёта, производимых государственным регистратором), который содержит данные о существующих и прекращенных правах на объекты недвижимого имущества, а также данные об объектах недвижимого имущества, сведения о правообладателях, наличие обременений, арестов и т. д. на территории РФ.

Сведения из ЕГРП являются открытыми и общедоступными, не относятся к государственной тайне и должны предоставляться любому лицу органом, осуществляющим государственную регистрацию прав на недвижимое имущество, за плату и в объёме, установленном законом. На сегодняшний день - это Федеральная служба государственной регистрации, кадастра и картографии (Росреестр).

Какая информация предоставляется Управлением?

Все сведения предоставляемые из ЕГРП делятся на общедоступные сведения и сведения ограниченного доступа.

К общедоступным сведениям относятся:

Выписка из ЕГРП о зарегистрированных правах на объект недвижимого имущества.

К сведениям ограниченного доступа относятся:

Выписка, содержащая сведения о переходе прав на объекты недвижимости.
Выписка, содержащая обобщенные сведения о правах отдельного лица на имеющиеся или имевшиеся у него объекты недвижимого имущества.
Справка, содержащая сведения о содержании правоустанавливающих документов.
Выписка, содержащая сведения о признании правообладателя недееспособным или ограниченно дееспособным.

Могу ли я узнать, кто интересовался сведениями о моей квартире?

Как можно запросить сведения из ЕГРП не выходя из дома?

Запросить любую выписку можно в электронном виде, причём выписку по объекту можно получить не имея электронной цифровой подписи. Любой человек из офиса или из дома может зайти в интернет, на сайт Росреестра (www.rosreestr.ru), обратиться в раздел предоставления сведений из ЕГРП и заполнить несложную форму, отразив в ней все сведения о желаемой выписке по объекту. Главное - необходимо указать, каким способом заявитель желает получить ответ. Предусмотрено три варианта. Первый - Управление отправляет сведения посредством обычной почты. Второй - заявитель приходит за ответом в Управление сам. Третий способ – заявитель получает сведения в электронном виде на электронную почту.

Стоимость получения информации

Есть ли способ получать сведения из ЕГРП более оперативно?

Какова стоимость данной услуги?

Было время, на страницах сайт вы учились: «Как войти в роль Штирлица и овладеть навыками сбора «косвенных улик» и «чтения между строк». Подобные «шпионские игры» абсолютно законны и более чем оправданны». Теперь осваиваем роль Штирлица в личной жизни, ведь она важнее работы.

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