Обработка и распознавание сигналов. Современное состояние проблемы В.В. Мисюра, В.И. Мисюра
|
|
- Леонид Пономарёв
- 2 лет назад
- Просмотров:
Транскрипт
1 Обработка и распознавание сигналов. Современное состояние проблемы В.В. Мисюра, В.И. Мисюра Как правило, под сигналом понимают информационную функцию, которая несет сообщение о физических свойствах, состоянии или поведении каких-либо объекта, среды, физической системы. Целью обработки сигналов является извлечение определенной информации и преобразование ее в форму, удобную для восприятия и дальнейшего использования. Предсказать точно изменения значения информативного параметра невозможно, поскольку источник сигнала выдает информацию с некоторой вероятностью. Таким образом, аналитической моделью сигнала может быть только случайный процесс, который имеет детерминированные или меняющиеся во времени вероятностные характеристики. Но как такового «чистого» сигнала не существует, искажение сигнала происходит за счет присутствия помех и шумов. Шумы, как собственно и сигналы, имеют случайный (стохастический) характер. Принятый сигнал является смесью переданного сигнала и помехи, что является основанием применения аппарата теории вероятностей. Задачи обработки и фильтрации случайных сигналов, как отображения случайных явлений, развивающихся во времени решает теория случайных процессов. Теория случайных процессов это наука, изучающая закономерности случайных явлений в динамике их развития. Понятие случайного процесса появилось в начале прошлого века и было связано с трудами А.Н.Колмогорова ( ), А.Я.Хинчина ( ), Е.Е.Слуцкого ( ), Н.Винера ( ), Дж. Дуба ( ), П.Леви ( ), В.Феллера ( ) и многих других ученых. В наши дни понятие случайного процесса является одним из центральных не только в теории
2 вероятностей, но и в теории связи, естествознании, инженерном деле, экономике, производстве. Одной из основных задач первичной обработки сигналов является выделение полезных составляющих из общей суммы зарегистрированных зашумленных сигналов, а так же максимальное подавление помех и шумов в информационном сигнале при сохранении его полезных составляющих является. За последнее десятилетие накоплен значительный опыт решения задач обработки и фильтрации сигналов, основные научные результаты хорошо представленные в научной литературе и получили свое подтверждение на практике. Под сигналом обычно понимается случайный процесс задается уравнение диффузии dx α dt β dw = +, t [ T] X0 t t t t X t, который 0,, = 0, (1) с детерминированными или со случайными предсказуемыми коэффициентами, удовлетворяющими условию Липшица по переменной t почти всюду. В уравнении Wt - стандартное броуновское движение [1]. При рассмотрении задачи фильтрации предполагается существование пары случайных векторов ( Y, X ), которые стохастически связанных между собой. Вектор X наблюдаемый вектор, вектор Y вектор, подлежащий вычислению. Вектор X при наличии шума представим в виде X = Y + N, где N шум. Задача фильтрации сигнала состоит в том, чтобы отделить шум от сигнала, т.е. найти наилучшую оценку Y, основанную на наблюдениях X. Для решения задач обработки и фильтрации сигнала, разработаны методы, хорошо представленные в научной литературе и получившие свое подтверждение на практике (см. [2], [3], [4], [5], [6], [7]). При постановке задачи фильтрации должен быть определен критерий «наилучшей» оценки. Понятно, что критерий оптимальности зависит от
3 практического характера рассматриваемой задачи. Но с точки зрения математической теории преимущественно развиты методы решения поставленной задачи, основанные на минимизации среднеквадратической ошибки. 2 δ = M ( Y f( X)) (2) Задача состоит в определении функции f такой, что (2) принимает минимальное значение. Как показано в [5] более простой постановкой задачи, приводящей в ряде случаев к аналитически доступным и законченным решениям, является задача отыскания оптимального приближения в классе линейных функций. Наилучшим линейным приближением к случайному вектору является тот вектор, который находится на кратчайшем расстоянии от него. Следует отметить работы [8], [9], которые содержат основы теории оптимальной фильтрации случайных процессов. В теории обработки сигналов очень эффективным оказался метод математического описания случайных сигналов описанных уравнением (1). Например, фильтр Калмана-Бьюси (фильтр был разработан в 1960 г. Калманом, а в 1961 г. Калманом и Бьюси) позволяет оценивать состояние системы, удовлетворяющей «зашумленному» линейному стохастическому дифференциальному уравнению, на основе использованного ряда зашумленных наблюдений. Заметим, что проблема линейной последовательной фильтрации по критерию минимума дисперсии ошибки к системам с одним входом и одним выходом была решена Винером. Классический фильтр Винера получается в предположении, что коэффициенты уравнения (1) константы, классический фильтр Калмана получается в предположении, что коэффициенты детерминированы [8]. В связи с диффузионными процессами обобщение фильтра Калмана на
4 наиболее общий случай сделано в работе [9], в которой он обобщил теорию фильтрации Винера. Общая теория нелинейной фильтрации описана в работе [10], которая как частный случай включает в себя и теорию линейной фильтрации. Многие задачи обработки сигналов при действии разнообразных помех и шумов были решены благодаря аппарату нелинейной фильтрации и получили свое развитие в дальнейших исследованиях. Статистических характеристиках полезного сигнала и помехи различаются, что широко используется в любой системе обработки сигналов. Если априорная информация об этих характеристиках является неполной или если значения характеристик изменяются с течением времени, широко применяют разнообразные адаптивные методы фильтрации. [11]. С целью увеличения точности оценивания параметров сигнала на основе текущих наблюдений производится их подстройка. При использовании адаптивных методов фильтрации погрешность оценок параметров сигнала зависит от соотношения между скоростью настройки фильтра и скоростью изменения характеристик сигнала. На практике различные измерительные системы работают в условиях скачкообразного изменения характеристик сигнала, которые возникают в случайные моменты времени. Уравнение dx t = αtdt + βtdwt + γtdcpt, где CP независящий от W составной процесс Пуассона используют для описания процесса со скачками. Процессам со скачками (процессам Леви, аддитивным процессам и др.) уделяется в современных исследованиях значительное внимание. Ряд результатов по фильтрации случайных процессов со скачками представлен в работах [12], [13], [14], [15]. Задачи оценивания параметров процессов с пуассоновской статистикой потока переключений со случайной скачкообразно изменяющейся структурой рассматривались в работах [15]. Теория случайных процессов, а вместе с ней и методы и алгоритмы обработки и фильтрации сигналов, продолжает бурно развиваться, в ней появляются новые направления исследований.
5 Литература: 1. Oksendal B., Sulem A. Applied stochastic control of jump diffusion. [text] / B. Oksendal, A. Sulem New York: Springer Verlag, 2004 p Вайнштейн Л.А., Зубаков В.Д. Выделение сигналов на фоне случайных помех [Текст] / Л.А.Вайнштейн, В.Д.Зубаков М.: Советское радио, с. 3. Мисюра И.В. Один метод фильтрации случайного сигнала [Текст] // Обозрение прикл. и промышл. матем., 2010 т. 17, в.6 С Белицер Э., Еникеева Ф.Н. Адаптивная фильтрация случайного сигнала в гауссовском белом шуме [Текст] // Пробл. передачи информ., 2008 т.44, в.4, С Чернов А.В., Пугачёва О.Ю., Абидова Е.А. Математическое моделирование диагностического сигнала при оценке состояния электроприводной арматуры по сигналу тока двигателя [Электронный ресурс] // «Инженерный вестник Дона», 2011, 3. Режим доступа: (доступ свободный) Загл. с экрана. Яз. рус. 6. Тарасова И.А., Леонова А.В., Синютин С.А. Алгоритмы фильтрации сигналов биоэлектрической природы [Электронный ресурс] // «Инженерный вестник Дона», 2012, 4. Режим доступа: (доступ свободный) Загл. с экрана. Яз. рус. 7. Берестень М.П., Зенов А.Ю. Концепция организации обработки информации в системах диагностики и распознавания [Электронный ресурс] // «Инженерный вестник Дона», 2013, 1. Режим доступа: (доступ свободный) Загл. с экрана. Яз. рус. 8. Липцер Р.Ш., Ширяев А.Н. Статистика случайных процессов [Текст] / Р.Ш. Липцер, А.Н. Ширяев М.:Наука, с.
6 9. Липцер Р. Ш., Ширяев А. Н. Нелинейная фильтрация диффузионных марковских процессов. [Текст] // Труды МИАН им. В.А. Стеклова АН СССР Том 104. С Липцер Р.Ш., Ширяев А.Н. Статистика случайных процессов (нелинейная фильтрация и смежные вопросы) [Текст] / Р.Ш. Липцер, А.Н. Ширяев М.: Наука, с. 11. Фомин В.Н. Рекуррентное оценивание и адаптивная фильтрация. [Текст] / В.Н.Фомин М.: Наука, с. 12. Applebaum D. Lévy Processes and Stochastic Calculus. [text] / D. Applebaum Cambridge: Cambridge University Press, 2004 p Bertoin J. Levy processes. [text] / J. Bertoin Cambridge: Cambridge University Press, 1996 p Лужецкая П.А., Белявский Г.И. Настройка параметров процессов Леви с использованием быстрого преобразования Фурье [Текст] // Обозрение прикладной и промышленной математики, Т.18., в.5. С Параев Ю.И. Введение в статистическую динамику процессов управления и фильтрации [Текст] / Ю.И. Параев М.: Сов. радио, с.
Министерство образования и науки Российской Федерации Санкт-Петербургский государственный университет Математико-механический факультет
Министерство образования и науки Российской Федерации Санкт-Петербургский государственный университет Математико-механический факультет Принято на заседании кафедры статистического моделирования протокол
7. Предельные теоремы в теории вероятностей Классические предельные теоремы в схеме независимых испытаний (локальная и интегральная). 7.2.
Программа вступительных экзаменов в аспирантуру по направлению 01.06.01 математика и механика специальность 01.01.05 теория вероятностей и математическая статистика Раздел 1. Теория вероятностей. 1. Основные
Министерство образования и науки Российской Федерации. Факультет радиоэлектроники и информатики
Министерство образования и науки Российской Федерации РЫБИНСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ АВИАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ ИМЕНИ П.А. СОЛОВЬЕВА Факультет радиоэлектроники и информатики Кафедра «МПО ЭВС» «УТВЕРЖДАЮ»
ЗАДАЧА О РАЗЛАДКЕ ДЛЯ СКАЧКООБРАЗНОГО СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА
ЗАДАЧА О РАЗЛАДКЕ ДЛЯ СКАЧКООБРАЗНОГО СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА Г.И. Салов Введение В монографиях 1, гл. IV] 2, гл. 5, 72], в статьях 3] 4] и др. рассматривались задачи скорейшего обнаружения момента θ появления
ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА 3-й семестр 2013 2014, спец. ИУ3, ИУ6 Виды аудиторных занятий и самостоятельной работы Сроки проведения или выполнения, недели Трудоемкость, часы Лекции
А.В. КРЯНЕВ, Г.В. ЛУКИН МЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ
А.В. КРЯНЕВ, Г.В. ЛУКИН МЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ Рекомендовано УМО в области ядерные физика и технологии в качестве учебного пособия МОСКВА ФИЗМАТЛИТ 2010 УДК 519.2+6 ББК 22.17, 22.19 К85
Вопросы для подготовки к зачету по дисциплине «Моделирование систем и процессов»
Вопросы для подготовки к зачету по дисциплине «Моделирование систем и процессов» Специальность 280102 1. Модель и оригинал. 2. Что такое модель? 3. Что такое моделирование? 4. Для чего необходим этап постановки
Адаптивное подавление артефактов движения при записи ЭКГ лошади. С.А. Синютин, З. А. Коков, М. А Кармов
Адаптивное подавление артефактов движения при записи ЭКГ лошади С.А. Синютин, З. А. Коков, М. А Кармов При записи электрокардиограммы ЭКГ в движении крайне важно минимизировать влияние артефактов движения.
ПРОГРАММА учебной дисциплины
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Академия гражданской защиты Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным
Б а й е с о в с к а я к л а с с и ф и к а ц и я
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени академика С.П.КОРОЛЕВА
ПРОГРАММА вступительного экзамена в аспирантуру по кафедре «Автоматизации»
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС» ПРОГРАММА вступительного экзамена
Д. П. Ветров 1. Спецкурс «Графические модели» Лекция 5. Обучение без учителя. скрытых марковских моделей и. линейных динамических систем.
для Д. П. 1 1 МГУ, ВМиК, каф. ММП Спецкурс «Графические модели» Скрытая Марковская модель () для Скрытая Марковская модель [первого порядка] это вероятностная модель последовательности, которая Состоит
ПРОГРАММА вступительного экзамена в аспирантуру по специальности Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт нефтехимии и катализа Российской академии наук УТВЕРЖДАЮ: ДиректорИнститута нефтехимии и катализа РАН член-корр. РАН У.М. Джемилев (протокол
А. Н. Ширяев. Математический институт РАН им. В. А. Стеклова (отдел теории вероятностей)
А. Н. Ширяев Математический институт РАН им. В. А. Стеклова (отдел теории вероятностей) Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова (механикоматематический факультет, кафедра теории вероятностей)
Методы оценивания для статистически неопределенных систем
Методы оценивания для статистически неопределенных систем Галина Адольфовна Тимофеева Gtimofeeva@mail.ru Уральский государственный университет путей сообщения Доклад в Институте космических исследований,
Относительная оценка частоты приема от центральной частоты канала в телевизионных цифровых наземных вещательных системах
Безруков В.Н. д.т.н, профессор, зав кафедрой телевидения им.с.и. Катаева МТУСИ Власюк И. В. к.т.н., доцент кафедры телевидения им.с.и. Катаева МТУСИ Канев С.А. аспирант МТУСИ Аннотация. В современных вещательных
БИНОМИАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНИВАНИЯ ОПЦИОНОВ. Марк Иоффе
БИНОМИАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНИВАНИЯ ОПЦИОНОВ Марк Иоффе Биномиальная модель оценивания опционов является широко распространенным и с точки зрения прикладной математики достаточно простым и очевидным численным
Занятие 3. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ
Занятие 3. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ Основные этапы построения математической модели: 1. составляется описание функционирования системы в целом; 2. составляется
2 ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
2 ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Учебная программа «Теория вероятности и математическая статистика» разработана для специальности 1-21 06 01-01 «Современные иностранные языки» высших учебных заведений. Целью изучения
Оценивание скорости убывания экспоненциального хвоста распределения
Информационные процессы, Том 9, 3, 2009, стр. 210 215. c 2009 Давиденко. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ Оценивание скорости убывания экспоненциального хвоста распределения М.Г. Давиденко
МНОГОПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ: ОСНОВЫ ТЕОРИИ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ФГБОУ ВПО «АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» А.В. Максимов, Н.М. Оскорбин МНОГОПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ: ОСНОВЫ ТЕОРИИ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ МОНОГРАФИЯ
г., протокол г., протокол 5
РАЗРАБОТАНА кафедрой информационных систем УТВЕРЖДЕНА Ученым советом факультета математики и информационных технологий 14.01.2014 г., протокол 8 13.02.2014 г., протокол 5 ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ИСПЫТАНИЯ
ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Программа составлена на основе федерального государственного образовательного стандарта высшего образования (уровень подготовки кадров высшей квалификации) по направлению подготовки 09.06.01 Информатика
Московский институт электроники и математики Департамент прикладной математики
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" Московский институт электроники
Министерство образования и науки Российской Федерации
Министерство образования и науки Российской Федерации ПРОГРАММА-МИНИМУМ кандидатского экзамена по специальности 05.13.18 «Математического моделирования, численные методы и комплексы программ» по физико-математическим
II. Аннотация 1. Цели и задачи дисциплины 2.Место дисциплины в структуре ООП бакалавриата
II. Аннотация. Цели и задачи дисциплины Целью освоения данной дисциплины является изложение основных сведений о построении и анализе моделей, учитывающих случайные факторы..место дисциплины в структуре
ТЕМА 10. Статистическое оценивание Точечные и интервальные оценки параметров распределения
ТЕМА 10. Статистическое оценивание. Цель контента темы 10 изучить практически необходимые методы нахождения точечных и интервальных оценок неизвестных параметров распределения. Задачи контента темы 10:
1. Цели освоения дисциплины
1. Цели освоения дисциплины Исследование теоретических и практических аспектов применения стохастических методов при построении и интерпретации результатов реализации математических моделей экономических
9 сентября 2006 г. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ АВТОМАТИКИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИ КАФЕДРА АВТОНОМНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ И УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ УТВЕРЖДАЮ Декан АВТФ, проф. В.В.ГУБАРЕВ 9 сентября
Пусть принятый сигнал r(t), 0 t T описывается уравнением. r(t)=s(t)+n(t) (1)
Алгоритм распознавания модуляции с использованием вейвлетпреобразования Предлагается алгоритм распознавания модуляции в условиях присутствия белого шума с использованием вейвлет-преобразования и пика нормализованной
Аннотация к рабочей программе. Математика 8-9 класс. Изучение математики направлено на достижение следующих ЦЕЛЕЙ:
Аннотация к рабочей программе. Математика 8-9 класс. Рабочая программа «Математика» для 8-9 классов составлена в соответствии с требованиями федерального компонента государственного образовательного стандарта,
Цели и задачи дисциплины: 2. Место дисциплины в структуре ООП: 3. Требования к результатам освоения дисциплины: ОК-5: ОК-15: ПК-31 ПК-32 знать уметь
1. Цели и задачи дисциплины: Целью дисциплины «Теория вероятностей и математическая статистика» является успешное освоение студентами материала, закреплѐнного ФГОС высшего профессионального образования
Аннотация 1.1. ЦЕЛЬ ПРЕПОДАВАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ. II. Требования к результатам освоения основной образовательной программы
Аннотация Рабочая программа составлена на основании федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по курсу «Теория вероятностей и математическая по направлению
А - И - Ж У К. УТВЕРЖДАЮ Первый заместитель Министра образования Республики- Беларусь. ' ЕШШшк^-
Министерство образования Республики Беларусь Учебно-методическое объединение высших учебных заведений Республики Беларусь по естественнонаучному образованию УТВЕРЖДАЮ Первый заместитель Министра образования
«Теория вероятностей и математическая статистика»
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова МОСКОВСКАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ «Теория вероятностей и математическая статистика» Шифр дисциплины Для направления 080100
Аннотация к рабочей программе. 7 класс, алгебра
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Аннотация к рабочей программе 7 класс, алгебра Общая характеристика программы Рабочая программа по алгебре для основной общеобразовательной школы 7 класса составлена на основе Федерального
Приборы контроля и системы управления ВЕСТНИК ЮГОРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2013 г. Выпуск 2 (29). С
ВЕСТНИК ЮГОРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА 2013 г. Выпуск 2 (29). С. 96 100 ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ИССЛЕДОВАНИЯ ДИНАМИКИ ИМПУЛЬСНОГО ПОНИЖАЮЩЕГО ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЯ ЭНЕРГИИ Д. О. Тей,
Министерство образования и науки Российской Федерации. Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П.А.
Министерство образования и науки Российской Федерации Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П.А. Соловьева Кафедра МПОЭВС РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УТВЕРЖДАЮ Декан факультета РЭИ
АНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕТОД РАСЧЕТА ПОГРЕШНОСТЕЙ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УГЛОВОЙ ОРИЕНТАЦИИ ПО СИГНАЛАМ СПУТНИКОВЫХ РАДИОНАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ
Цифровая Обработка Сигналов /9 УДК 69.78 АНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕТОД РАСЧЕТА ПОГРЕШНОСТЕЙ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УГЛОВОЙ ОРИЕНТАЦИИ ПО СИГНАЛАМ СПУТНИКОВЫХ РАДИОНАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ Алешечкин А.М. Введение Режим определения
Теория вероятностей и математическая статистика Конспект лекций
Министерство образования и науки РФ ФБОУ ВПО Уральский государственный лесотехнический университет ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ Кафедра высшей математики Теория вероятностей и математическая статистика
ТЕОРЕТИЧНІ ТА ПРИКЛАДНІ ПРОБЛЕМИ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ
ДC TI ТЕОРЕТИЧНІ ТА ПРИКЛАДНІ ПРОБЛЕМИ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ УДК: 59.8 (075.8) АНАЛИЗ КАЧЕСТВА ОЦЕНОК ПРОГНОЗОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА КОМПЛЕКСИРОВАНИЯ П.И. БИДЮК, А.С. ГАСАНОВ,
Серия РАДИОФИЗИКА. Вып
Серия РАДИОФИЗИКА. Вып. 2 195 УДК 621.391 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РАЗЛОЖЕНИЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИОННОЙ МАТРИЦЫ СИГНАЛА ПО СОБСТВЕННЫМ ВЕКТОРАМ В ЗАДАЧЕ УСТОЙЧИВОГО АКУСТИЧЕСКОГО КОДИРОВАНИЯ ВОКАЛИЗОВАННЫХ РЕЧЕВЫХ СИГНАЛОВ
ОПЫТ ПРЕПОДАВАНИЯ ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ СТУДЕНТАМ ФИЗИЧЕСКОГО ФАКУЛЬТЕТА
9435 УДК 519.711; 378.4 ОПЫТ ПРЕПОДАВАНИЯ ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ СТУДЕНТАМ ФИЗИЧЕСКОГО ФАКУЛЬТЕТА А.Ю. Ощепков Пермский государственный национальный исследовательский университет Россия, 614990, Пермь, Данщина
Рабочая программа дисциплины. Теория вероятностей, математическая статистика и случайные процессы
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Саратовский государственный университет имени Н.Г.Чернышевского Факультет компьютерных наук и информационных технологий УТВЕРЖДАЮ 20 г. Рабочая программа
Растекание жидкости во влажной пористой среде
104 АВ Татосов АВ Татосов atatosov@utmnru УДК 5433 Растекание жидкости во влажной пористой среде АННОТАЦИЯ Рассмотрен процесс растекания жидкости во влажной пористой среде вдоль поверхности насыщения SUMMARY
СПРАВОЧНИК ПО ТЕОРИИ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ
СПРАВОЧНИК ПО ТЕОРИИ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ Под редакцией А. А. КРАСОВСКОГО Ш МОСКВА «НАУКА» ГЛАВНАЯ РЕДАКЦИЯ ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 19 8 7. ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие, 13 Глава 1. Пространство
ПРОГРАММА КАНДИДАТСКОГО ЭКЗАМЕНА ПО СПЕЦИАЛЬНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Марийский государственный университет» Физико-математический
ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ АДАПТИВНОГО ЗЕРКАЛА
В.А. Зверев С.А. Родионов и М.Н. Сокольский. Проблемы создания адаптивного зеркала. ПРОБЛЕМЫ СОЗДАНИЯ АДАПТИВНОГО ЗЕРКАЛА В. А. Зверев С. А. Родионов и М. Н. Сокольский ВВЕДЕНИЕ В последнее время большое
квалификации), профильная направленность «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»
1. Аннотация Программа вступительных испытаний в аспирантуру по направлению подготовки 09.06.01 «Информатика и вычислительная техника» (уровень подготовки кадров высшей квалификации), профильная направленность
Конспект лекции «Уменьшение размерности описания данных: метод главных компонент» по курсу «Математические основы теории прогнозирования» 2011
Конспект лекции «Уменьшение размерности описания данных: метод главных компонент» по курсу «Математические основы теории прогнозирования» 2 Проблема анализа многомерных данных При решении различных задач
Рабочая программа по алгебре в 8 классе Моисеевой Е.В. учителя математики (Ф.И.О. учителя с указанием должности)
Муниципальное общеобразовательное учреждение «СОГЛАСОВАНО» Руководитель МО Протокол от 2014 г. / / «СОГЛАСОВАНО» зам. директора по УВР МОУ «КСОШ 6 Графова Е.Н. 2014 г. / / «УТВЕРЖДЕНА» Приказом МОУ «КСОШ
Аннотация к рабочей программе
Аннотация к рабочей программе 8 класс, алгебра ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Рабочая программа по алгебре для основной общеобразовательной школы 8 класса составлена на основе: Федерального компонента государственного
План лекции. 1 Смесь Гауссовских распределений. 2 EM-алгоритм. 3 Информационные методы
План лекции 1 Смесь Гауссовских распределений 2 EM-алгоритм 3 Информационные методы А. А. Бояров, А. А. Сенов (СПбГУ) стохастическое программирование весна 2014 1 / 21 Смешанные модели Пусть W подмножество
Компьютерная технология анализа социологических данных
Компьютерная технология анализа социологических данных Программа курса 36 часов к.филос.н. Н.И. Ростегаева Тема 1 Социальная информатика и современные информационные технологии Понятие о социальной информатике
Рабочая программа дисциплины «Основы стохастической финансовой математики» Направление подготовки Прикладная математика и информатика
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Факультет математики,
ПРОГРАММА ОБУЧЕНИЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ ДЛЯ СТУДЕНТА ( SYLLABUS) Специальность 5B «Математическое и компьютерное моделирование»
Министерство образования и науки Республики Казахстан Карагандинский государственный технический университет «Утверждаю» Председатель Ученого совета, ректор, академик НАН РК Газалиев А.М. 015г. ПРОГРАММА
Обзор методов статистического анализа временных рядов и проблемы, возникающие при анализе нестационарных временных рядов Газизов Д. И.
Обзор методов статистического анализа временных рядов и проблемы, возникающие при анализе нестационарных временных рядов Газизов Д. И. Газизов Данияр Ильдарович / Gazizov Daniyar Ildarovich - студент,
Лекция 12.Байесовский подход
Лекция 12.Байесовский подход Буре В.М., Грауэр Л.В. ШАД Санкт-Петербург, 2013 Буре В.М., Грауэр Л.В. (ШАД) Байесовский подход Санкт-Петербург, 2013 1 / 36 Cодержание Содержание 1 Байесовский подход к статистическому
1. О постановке задач
1. О постановке задач Специфика компьютерного анализа данных почти всегда, так или иначе, заключается в присутствии фактора случайности, поскольку любой эксперимент подразумевает наличие погрешностей и
Раздел 1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Программа вступительного экзамена в аспирантуру по специальности 05.13.18 «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ» выявляет знания соискателем состояния
Основы функционального анализа и теории функций
Основы функционального анализа и теории функций Лектор Сергей Андреевич Тресков 3 семестр. Ряды Фурье. Постановка задачи о разложении периодической функции по простейшим гармоникам. Коэффициенты Фурье
ТЕХНОЛОГИЯ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ОТКАЗОВ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ОТВЕТСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ
7540 УДК 62-192 ТЕХНОЛОГИЯ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ОТКАЗОВ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ОТВЕТСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ ОВ Абрамов Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН Россия 690041 Владивосток
ГАРМОНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ УРАЛЬСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ ПЕРВОГО ПРЕЗИДЕНТА РОССИИ Б. Н. ЕЛЬЦИНА С. Н. Васильев, В. Т. Шевалдин ГАРМОНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ Рекомендовано методическим
ПРОСТЕЙШИЕ ТЕОРЕМЫ НЕПРЕРЫВНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ С БИНАРНО УПРАВЛЯЕМЫМ ОБЪЕКТОМ А. М. Фрумкин
УДК 5179354 ПРОСТЕЙШИЕ ТЕОРЕМЫ НЕПРЕРЫВНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ С БИНАРНО УПРАВЛЯЕМЫМ ОБЪЕКТОМ 015 А М Фрумкин ст науч сотрудник кафедры математического анализа и прикладной математики,
Методы построения и анализа статистических моделей временных рядов. С.Н. Куприянова. методические указания
Методы построения и анализа статистических моделей временных рядов С.Н. Куприянова методические указания Содержание. Определение и структура временного ряда. Классификация и свойства основных стохастических
Белов В.П., Голяков А.Д., Старков С.Я.
Сборник докладов на 9-ой Международной конференции «Радиолокация, навигация и связь», Воронеж, 003, Т.3, С. 806-83. АНАЛИТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОЦЕНКИ НАДЁЖНОСТИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И НАВИГАЦИИ ПОДВИЖНЫХ
Настоящая рабочая программа по алгебре для средней общеобразовательной школы 8 класс составлена на основе:
8 класс Настоящая рабочая программа по алгебре для средней общеобразовательной школы 8 класс составлена на основе: Федерального компонента государственного стандарта начального общего образования, основного
Министерство образования и науки РФ Пензенский государственный университет Политехнический институт
Министерство образования и науки РФ Пензенский государственный университет Политехнический институт ПРОГРАММА вступительных испытаний в магистратуру на направление подготовки 01.04.02 Прикладная математика
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Факультет энергетики УТВЕРЖДАЮ Декан ФЭН профессор,
ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ЭКЗАМЕНА
с. 2 из 6 1 ВВЕДЕНИЕ В соответствии с п. 40 «Положения о подготовке научно-педагогических и научных кадров в системе послевузовского профессионального образования в Российской Федерации», утвержденного
ОСНОВЫ ТЕОРИИ МАРКОВСКИХ ПРОЦЕССОВ для студентов специальности Специальность "Компьтерные науки" всех форм обучения
Министерство образования и науки Украины Севастопольский национальный технический университет Методические указания к выполнению расчетно-графической работы по дисциплине ОСНОВЫ ТЕОРИИ МАРКОВСКИХ ПРОЦЕССОВ
( t) Процесс «нащупывания» равновесия по Вальрасу описывается дифференциальным уравнением с запаздывающим
УДК 59.865 8 В.В. Поддубный ОПТИМАЛЬНАЯ СТАБИЛИЗАЦИЯ РЫНКА, ОПИСЫВАЕМОГО МОДИФИЦИРОВАННОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛЬЮ ВАЛЬРАСА МАРШАЛЛА В ПРОСТРАНСТВЕ ПЕРЕМЕННЫХ «ПРЕДЛОЖЕНИЕ ЦЕНА СПРОС» Рассматривается динамическая
Контрольная работа 1.
Контрольная работа...4. Найти общее решение (общий интеграл) дифференциального уравнения. Сделать проверку. 4 y y y y y y 4 y y y 4 4 Это уравнение Бернулли. Сделаем замену: y y y 4 4 4 z y ; z y y Тогда
ЗАДАЧА ЛИНЕЙНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ C ЧАСТИЧНО ЗАДАННОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ Н.Ю. Таратынова. Введение. f(x) = (c, x) max
ЗАДАЧА ЛИНЕЙНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ C ЧАСТИЧНО ЗАДАННОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ Н.Ю. Таратынова Черноморский Филиал Московского Государственного Университета, отделение прикладной математики ул. Гер.Севастополя, 7, г.севастополь,
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА дисциплины. Строительная информатика (наименование дисциплины в соответствии с учебным планом) Информационно-вычислительные системы
УТВЕРЖДАЮ Проректор по учебной работе С.А. Болдырев 20 г. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА дисциплины Строительная информатика (наименование дисциплины в соответствии с учебным планом) Программа переподготовки Институт/Факультет
РЕКОМЕНДОВАНА К УТВЕРЖДЕНИЮ В КАЧЕСТВЕ ТИПОВОЙ:
2 СОСТАВИТЕЛИ: С.А. Гуцанович, профессор кафедры туризма и гостеприимства Института туризма учреждения образования «Белорусский государственный университет физической культуры», доктор педагогичексих наук,
МОДЕЛЬ ДЕЗАГРЕГИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
Бывшев В.А. Доктор технических наук, профессор кафедры системного анализа и моделирования экономических процессов, Финансовый университет при Правительстве РФ Пахомов Е.В. Кандидат экономических наук,
Знания и навыки, полученные при изучении дисциплины «Эконометрика» могут быть использованы при изучении следующих дисциплин:
1. Цели и задачи дисциплины Цели дисциплины «Эконометрика»: успешное освоение студентами методов построения, анализа и совершенствования эконометрических моделей социально-экономических явления и процессов
(ДВФУ) ИНЖЕНЕРНАЯ ШКОЛА
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Дальневосточный федеральный универс (ДВФУ)
Методы оценки качества фильтрации цифровых изображений
УДК 004.932 Методы оценки качества фильтрации цифровых изображений Волков А.В., студент Россия, 105005, г.москва, МГТУ им. Н.Э.Баумана, Кафедра «Информационные системы и телекоммуникации» Научный руководитель:
101,5 101,2 107,5 107,5 107,7 107,9 107,0 101,0 (IPS) 101, ,1 96,5 93,4 91,1 89,3 (IFT) 70,8 31,1 54,3 60,4 40,3 100,9 76,4 96,1 (IDP)
Попов А. А. Основы проведения факторного анализа социально-экономического развития 81 Канд. техн. наук А. А. Попов ОСНОВЫ ПРОВЕДЕНИЯ ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
Комплексный подход в режиме торговой системе консервативного скальпинга Т.Н. Кондратьева, Е.Н. Сидоренко
Комплексный подход в режиме торговой системе консервативного скальпинга Т.Н. Кондратьева, Е.Н. Сидоренко При анализе рынка наряду с фундаментальным, техническим анализами необходимо учитывать и скальпинговые
Оценка области устойчивости нелинейной системы путем разбиения линейного блока на подсистемы
Оценка области устойчивости нелинейной системы путем разбиения линейного блока на подсистемы АИ Баркин Аннотация Предлагается новый способ вычисления параметрической области устойчивости нелинейной системы
РОССИЙСКО-АРМЯНСКИЙ (СЛАВЯНСКИЙ) ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
РОССИЙСКО-АРМЯНСКИЙ (СЛАВЯНСКИЙ) ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (Формат титульного листа должен соответствовать требованиям, приведенным в приложении) (1) Составлена в соответствии с государственными требованиями
Раздел 2. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ «Число разумных гипотез, объясняющих любое данное явление, бесконечно» (Постулат Персига)
34 Раздел. Элементы теории вероятностей Раздел. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ «Число разумных гипотез, объясняющих любое данное явление, бесконечно» (Постулат Персига) Математическое моделирование дискретных
Пояснительная записка
Пояснительная записка Рабочая программа по алгебре для обучающихся 8 класса составлена на основе федерального компонента государственного образовательного стандарта основного общего образования, программы
Рабочая программа дисциплины Теория и системы управления
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тверской государственный университет» Факультет прикладной математики и кибернетики
Условия Гаусса-Маркова Теорема Гаусса-Маркова Свойства МНК-оценок. Лекция 8
Условия Гаусса-Маркова Теорема Гаусса-Маркова Свойства МНК-оценок Лекция 8 CВОЙСТВА ОЦЕНОК КОЭФФИЦИЕНТОВ РЕГРЕССИИ Для того чтобы полученные по МНК оценки обладали некоторым полезными статистическими свойствами
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ПРОЦЕССОВ СУШКИ УВЛАЖНЕННОЙ ГОРНОЙ МАССЫ В КИПЯЩЕМ СЛОЕ. В.Н. Павлыш, И.В.
УДК 6.794.4.001.57 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ПРОЦЕССОВ СУШКИ УВЛАЖНЕННОЙ ГОРНОЙ МАССЫ В КИПЯЩЕМ СЛОЕ В.Н. Павлыш, И.В. Тарабаева Донецкий национальный технический университет
А.В. Иванов, А.П. Иванова. А.В. Иванов, А.П. Иванова МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН, СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра Прикладная математика-1 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра Прикладная математика-1 А.В. Иванов,
Лекция 25 Показатели и критерии оценки систем
Лекция 25 Показатели и критерии оценки систем Вопросы: 1. Соотношение понятий качества и эффективности 2. Шкала уровней качества системы 3. Показатели и критерии эффективности систем Автоматизированные
МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕПОЛНОЙ АПРИОРНОЙ ИНФОРМАЦИИ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса»
УДК : АЛГОРИТМ ВЕКТОРИЗАЦИИ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ОБЩЕМ ВИДЕ. С.Ю. Сташевский
124 УДК 519.876.5:621.865.8 АЛГОРИТМ ВЕКТОРИЗАЦИИ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ОБЩЕМ ВИДЕ С.Ю. Сташевский Данная работа посвящена процессам автоматизации обработки растровых изображений с целью преобразования
Диагностика технического состояния и прогнозирование работоспособности технологического оборудования
УДК 621.9.06: 681.3.06 Диагностика технического состояния и прогнозирование работоспособности технологического оборудования Д.Н. Русаков, д.т.н. С.В. Лукина, А.С. Твердохлебов, М.И. Владимиров Университет
1. ОБЗОР МЕТОДОВ КОМПЬЮТЕРНОГО АНАЛИЗА СИСТЕМ Сингулярные числа и сингулярные векторы матриц
. ОБЗОР МЕТОДОВ КОМПЬЮТЕРНОГО АНАЛИЗА СИСТЕМ.. Сингулярные числа и сингулярные векторы матриц Понятия сингулярных чисел и собственных векторов возникли в матричной алгебре и нашли широкое применение в
Кафедра «Математика и моделирование»
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Саратовский государственный технический университет» им. Гагарина Ю.А. Кафедра «Математика и моделирование» РАБОЧАЯ
ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ИСПЫТАНИЯ ПО ПРЕДМЕТУ «ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА»
ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ИСПЫТАНИЯ ПО ПРЕДМЕТУ «ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА» Тема 1. Множества. Введение в логику. Понятие функции. Кривые второго порядка. Основные понятия о множествах. Символика, ее использование.
Пояснительная записка к рабочей программе алгебра 8 класс (Количество учебных часов 175 ч./5 часов в неделю)
Пояснительная записка к рабочей программе алгебра 8 класс (Количество учебных часов 175 ч./5 часов в неделю) Рабочая программа по алгебре в 8 «А» классе составлена на основе следующих нормативных документов
Численное моделирование и сравнение двух цифровых фильтров нестационарных параметров управляемых процессов
Д.В. Дятлов, А.А. Светлаков. Численное моделирование и сравнение двух цифровых фильтров 5 УДК 6.39.83 Д.В. Дятлов, А.А. Светлаков Численное моделирование и сравнение двух цифровых фильтров нестационарных