Пусть принятый сигнал r(t), 0 t T описывается уравнением. r(t)=s(t)+n(t) (1)

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "Пусть принятый сигнал r(t), 0 t T описывается уравнением. r(t)=s(t)+n(t) (1)"

Транскрипт

1 Алгоритм распознавания модуляции с использованием вейвлетпреобразования Предлагается алгоритм распознавания модуляции в условиях присутствия белого шума с использованием вейвлет-преобразования и пика нормализованной гистограммы. Данный алгоритм позволяет определять ФМ-2, ФМ-4, ФМ-8, ФМ-16, КАМ-2, КАМ-4, КАМ-8, КАМ-16, ММС и ЧМ. Математическая модель Пусть принятый сигнал r(t), 0 t T описывается уравнением r(t)=s(t)+n(t) (1) где s(t) переданный сигнал, n(t)- аддитивный гауссовский белый шум. Сигнал s(t) может быть представлен в комплексной форме как (2) где ωс несущая частота, а Өс фаза несущей частоты. В общем виде комплексная огибающая s(t) в уравнении 1 может быть выражена для всех видов модуляции как (3) где φ(t;a) представляет изменяющуюся во времени фазу несущей частоты, а все возможные значения информационной последовательности {ak}. В случае двоичных символов ak =+/-1. Для анализа нестационарного сигнала необходимо применение методов, позволяющих рассматривать частотные параметры на периоде времени. Использование преобразования Фурье позволяет рассматривать или частотные, или временные параметры. Вейвлет-преобразование позволяет провести многомасштабный анализ (multi-resolution analysis, MRA), рассматривая как частотные, так и временные составляющие. Вейвлетпреобразование уравнения (3) описывается уравнением

2 (4) Где - экспоненциальный интеграл, у=-jt(2πf-2πfc) и выражение (4) не сокращается до упрощенной формы и должно рассчитываться в численной величине по абсолютному значению C(a,τ). Распознавание классов сигналов Для распознавания сигналов класса I (М-мерная ФМ и М-мерная КАМ) с сигналами класса II (ММС и М-мерная ЧМ) используется пик нормализованной гистограммы коэффициентов вейвлет-преобразования. Если ni количество появления конкретной величины, тогда нормализованная гистограмма (вероятность появления) процесса описывается уравнением Где n общее количество появлений в частном процессе. Сигналы класса I имеют постоянные переходные характеристики и единичный пик нормализованной гистограммы. А сигналы класса II имеют многочастотные компоненты и, соответственно, множественные пики в нормализованной гистограмме. Основываясь на пиках гистограммы можно отнести тип модуляции к классу I или II. Распознавание различных типов модуляции может быть сформулировано с использованием статистических параметров, таких как моменты и средние. Моменты статистики высшего порядка имеют основное значение в нестационарных сигналах. Таким образом, они могут быть использоваться как критерий классификации данных сигналов. Момент n-ого порядка для р(хi), где i=0,1,2 N-1 описывается уравнением

3 (6) Где: - среднее статистического процесса. Момент второго порядка (дисперсия) дискретного вейвлет-преобразования может быть рассчитан по формуле: (7) Где N длина анализируемого оцифрованного сигнала. Тогда задача распознавания может быть сформулирована как задача бинарного дерева испытания гипотез. Пусть Нj будет i-й тип модуляции, отнесенный к принятому сигналу, где i относится к множеству {М-мерная ФМ,j}, а j относится к М-ной КАМ. Для статистического решения требуется функция распределения плотности вероятности тестовой статистики, обусловленной соответствующим сигналом с цифровой модуляцией. Принимая шум в уравнении (1) аддитивным белым гауссовским шумом, коэффициенты вейвлет-преобразования C(a,τ) носят характер случайных переменных, полученных линейной комбинацией синусоидального сигнала и гауссовского шума с гауссовской функцией плотности вероятности. Две условные гауссовские функции плотности вероятности позволяют установить пороговое значение принятия решения об отнесении модуляции к ФМ или КАМ при заданной вероятности ложного распознавания. Условная функция плотности вероятности описывается уравнением

4 (8) Если гипотеза HM-PSK верна, вероятность ошибочного определения ФМ является вероятностью того, что μ1, M-PSK - х> μ1, M-PSK Т1, т.е. μ1 <Т1. Вероятность ошибочного определения ФМ описывается уравнением (9) Где erc(f) описывается как Таким же образом, если принято, что гипотеза HM-QAM верна, вероятность ошибочного определения КАМ является вероятностью того, что х-μ1, M-PSK>Т1 - μ2, M-PSK, т.е. μ1>т1. Вероятность ошибочного определения КАМ описывается уравнением (10) Где erc(f) описывается той же формулой. Очевидно, что при увеличении гауссовского шума снижается значение среднего для ФМ и КАМ до точки, где вероятность ошибочного определения этих модуляций выравниваются. Таким образом, Р(е/ HM-PSK)= Р(е/ HM-QAM)=0.01 и условие для оптимального значения порога Т1 может быть получено приравниванием гауссовского распределения к нулю. Тогда соответствующее значение порога получается равным

5 (11) Основываясь на значении среднего может быть осуществлено различение ФМ и КАМ. Распознавание М-мерной ФМ Метод, описанный выше, используется для определения значения порога ТРr (где r=1,2,3, обозначает кратность ФМ 2,4,8, соответственно) и дальнейшая классификация подкласса I может осуществляться на основе статистического момента второго или высшего порядка. Принятие решения об отнесении модуляции к ФМ-2, ФМ-4, ФМ-8, ФМ-16 и т.д. осуществляется сравнением статистического момента высшего порядка с рассчитанным порогом и для ФМ-2 и ФМ-4 описывается уравнением (12) и т.д. Подобным образом рассчитываются пороговые значения ТР2, ТР3, ТР4 Распознавание М-мерной КАМ Распознавание М-мерной КАМ осуществляется аналогичным способом, для определения кратности модуляции используется сравнение значения дисперсии (отклонения) с пороговым значением. Порог для отличения КАМ- 2 и КАМ-4 рассчитывается (13) Пороговое значение для распознавания М-мерных ЧМ и ММС может быть получено

6 (14) Используя средние и девиацию (или моменты высшего порядка) может быть осуществлено различение М-мерной ЧМ.

РУКОВОДСТВО К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПО ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ

РУКОВОДСТВО К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПО ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ В.Е.Гмурман РУКОВОДСТВО К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ ПО ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ М.: Высш. школа, 1979, 400 стр. В пособии приведены необходимые теоретические сведения и формулы, даны решения

Подробнее

1. Основные характеристики детерминированных сигналов

1. Основные характеристики детерминированных сигналов 1. Основные характеристики детерминированных сигналов В технике под термином «сигнал» подразумевают величину, каким-либо образом отражающую состояние физической системы. В радиотехнике сигналом называют

Подробнее

Лекция 8. Критерии качества и правила приема дискретных сообщений

Лекция 8. Критерии качества и правила приема дискретных сообщений Лекция 8. Критерии качества и правила приема дискретных сообщений Обработкасигналовнаоснове статистической теории В этом случае удается отыскать наилучшую операцию обработки принятого сигнала t, обеспечивающую

Подробнее

Теория вероятностей и математическая статистика Конспект лекций

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

Подробнее

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики кафедра ТОРС Задание и методические

Подробнее

Семинар 5. Модели ARMA

Семинар 5. Модели ARMA Семинар 5. Модели ARMA 5.1. Авторегрессионная модель (AR) Авторегрессионная модель p-го порядка (обозначается AR(p)) имеет вид y t = p a k y t k + ε t, где ε t белый шум. Изучим свойства модели на примере

Подробнее

Лекция 4. Статистические методы распознавания, Распознавание при заданной точности для некоторых классов, ROC-анализ. Лектор Сенько Олег Валентинович

Лекция 4. Статистические методы распознавания, Распознавание при заданной точности для некоторых классов, ROC-анализ. Лектор Сенько Олег Валентинович Лекция 4 Статистические методы распознавания, Распознавание при заданной точности для некоторых классов, ROC-анализ Лектор Сенько Олег Валентинович Курс «Математические основы теории прогнозирования» 4-й

Подробнее

Б а й е с о в с к а я к л а с с и ф и к а ц и я

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

Подробнее

«Теория вероятностей и математическая статистика»

«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

Подробнее

Раздел 2. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ «Число разумных гипотез, объясняющих любое данное явление, бесконечно» (Постулат Персига)

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

Подробнее

ТЕМА 10. Статистическое оценивание Точечные и интервальные оценки параметров распределения

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:

Подробнее

3. Применение рядов Фурье для расчета цепей переменного тока

3. Применение рядов Фурье для расчета цепей переменного тока 3. Применение рядов Фурье для расчета цепей переменного тока Представление функций рядами Фурье Рассмотрим произвольную периодическую функцию y(, имеющую период Т (т.е. y(= y(t+т) для любого. Представление

Подробнее

Теория ошибок и обработка результатов эксперимента

Теория ошибок и обработка результатов эксперимента Теория ошибок и обработка результатов эксперимента Содержание 1. Классификация и типы ошибок. 2. Прямые и косвенные измерения. 3. Случайные измерения и ошибки. 3.1. Понятие вероятности случайной величины.

Подробнее

LabVIEW ДЛЯ ИЗУЧАЮЩИХ ТЕОРИЮ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ: ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ

LabVIEW ДЛЯ ИЗУЧАЮЩИХ ТЕОРИЮ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ: ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ В. Г. Васильев, к.т.н., доцент (Тверской государственный технический университет, Тверь) LabVIEW ДЛЯ ИЗУЧАЮЩИХ ТЕОРИЮ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ: ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ 1. Постановка задачи. Моделирование

Подробнее

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» 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

Подробнее

Лекция 6 ЦЕПИ ПЕРИОДИЧЕСКОГО НЕСИНУСОИДАЛЬНОГО ТОКА

Лекция 6 ЦЕПИ ПЕРИОДИЧЕСКОГО НЕСИНУСОИДАЛЬНОГО ТОКА Лекция 6 ЦЕПИ ПЕРИОДИЧЕСКОГО НЕСИНУСОИДАЛЬНОГО ТОКА План Тригонометрическая форма ряда Фурье Ряд Фурье в комплексной форме Комплексный частотный спектр 3 Мощности в цепях несинусоидального тока Коэффициенты,

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Теоретические основы радиотехники. Захарченко Владимир Дмитриевич, д.т.н., профессор

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Теоретические основы радиотехники. Захарченко Владимир Дмитриевич, д.т.н., профессор УТВЕРЖДАЮ зав. кафедрой Радиофизики А.Л. Якимец МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФГБОУ ВПО «ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» ФАКУЛЬТЕТ ФИЗИКИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ КАФЕДРА «Радиофизики»

Подробнее

2 ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

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

Подробнее

ПРОГРАММА вступительного экзамена в аспирантуру по кафедре «Автоматизации»

ПРОГРАММА вступительного экзамена в аспирантуру по кафедре «Автоматизации» Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС» ПРОГРАММА вступительного экзамена

Подробнее

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

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

Подробнее

ОГЛАВЛЕНИЕ. альтернативами... 241 Контрольные вопросы... 245. Предисловие... 9. Глава 1. Определение эконометрики... 15

ОГЛАВЛЕНИЕ. альтернативами... 241 Контрольные вопросы... 245. Предисловие... 9. Глава 1. Определение эконометрики... 15 Эконометрика: Учебник/ ЕлисееваИ.И., КурышеваС.В., Костеева Т.В. и др.; Под ред. И.И.Елисеевой. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2005. 576с.: ил. Излагаются условия и методы построения

Подробнее

1. О постановке задач

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

Подробнее

Т.В. Белоненко Методы анализа спутниковой океанологической информации

Т.В. Белоненко Методы анализа спутниковой океанологической информации Т.В. Белоненко Методы анализа спутниковой океанологической информации Четвертая Международная школа-семинар «Спутниковые методы и системы исследования Земли» Таруса, ИКИ РАН, 19-25 февраля 2013 г. 1. ГАРМОНИЧЕСКИЙ

Подробнее

ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ИСПЫТАНИЯ ПО ПРЕДМЕТУ «ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА»

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.

Подробнее

Контрольная работа 1.

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

Подробнее

Значение критерия, вероятность соответствия по критерию

Значение критерия, вероятность соответствия по критерию деления. Данные вероятностные характеристики можно также сохранить с помощью кнопок - сохранение плотности; и - сохранение функции распределения. Прежде всего, из выпадающего списка необходимо выбрать

Подробнее

* **е-mail:

*  **е-mail: Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск 7 www.mai.ru/science/trudy/ УДК 59.4.00:5,643,5 Физическая модель и закон распределения отказов элементов и систем электроники Авакян А.А.*, Курганов А.В.** Научно-исследовательский

Подробнее

ТЕОРИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СВЯЗИ

ТЕОРИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СВЯЗИ Учреждение образования «БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАТИКИ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ» ПРОГРАММА, МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ по дисциплине ТЕОРИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СВЯЗИ Часть I для

Подробнее

2. Содержание курса Лекции I семестр. Число часов

2. Содержание курса Лекции I семестр. Число часов 1. Цель и задачи курса Цель курса освоение математического аппарата. Задача курса выработка формального и логического мышления, выработка навыков решения формализованных математических задач.. Содержание

Подробнее

Преобразование Фурье в оптике. В математике доказывается, что любую периодическую функцию f(t) с периодом Т можно представить рядом Фурье:,

Преобразование Фурье в оптике. В математике доказывается, что любую периодическую функцию f(t) с периодом Т можно представить рядом Фурье:, Преобразование Фурье в оптике В математике доказывается что любую периодическую функцию () с периодом Т можно представить рядом Фурье: a a cos b s где / a cos d b s d / / a и b - коэффициенты ряда Фурье

Подробнее

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 Министерство образования и науки Российской Федерации Санкт-Петербургский государственный университет Математико-механический факультет Принято на заседании кафедры статистического моделирования протокол

Подробнее

Ф. А. Мурзин, О. Н. Половинко, И. В. Лобив РАСПОЗНАВАНИЕ ТЕКСТУР ПО ПРОСТРАНСТВЕННЫМ ЗАКОНОМЕРНОСТЯМ *

Ф. А. Мурзин, О. Н. Половинко, И. В. Лобив РАСПОЗНАВАНИЕ ТЕКСТУР ПО ПРОСТРАНСТВЕННЫМ ЗАКОНОМЕРНОСТЯМ * Ф. А. Мурзин, О. Н. Половинко, И. В. Лобив РАСПОЗНАВАНИЕ ТЕКСТУР ПО ПРОСТРАНСТВЕННЫМ ЗАКОНОМЕРНОСТЯМ * ВВЕДЕНИЕ Статистический и структурный подходы к описанию текстур и оптические методы реализации этих

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

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

Подробнее

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 Методы построения и анализа статистических моделей временных рядов С.Н. Куприянова методические указания Содержание. Определение и структура временного ряда. Классификация и свойства основных стохастических

Подробнее

Методы обработки результатов физического эксперимента

Методы обработки результатов физического эксперимента Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет Морозов В. В., Соботковский Б. Е., Шейнман И. Л. Методы обработки результатов физического эксперимента Санкт-Петербург 004 Практически

Подробнее

ВЛИЯНИЕ СХЕМЫ АТМОСФЕРНОЙ ТУРБУЛЕНТНОСТИ НА КОЭФФИЦИЕНТ ОСЛАБЛЕНИЯ ПОРЫВА. 1. Реакция жесткого самолета на порыв заданного профиля.

ВЛИЯНИЕ СХЕМЫ АТМОСФЕРНОЙ ТУРБУЛЕНТНОСТИ НА КОЭФФИЦИЕНТ ОСЛАБЛЕНИЯ ПОРЫВА. 1. Реакция жесткого самолета на порыв заданного профиля. 97 УДК 69.735.33 Т.С. Бойко ВЛИЯНИЕ СХЕМЫ АТМОСФЕРНОЙ ТУРБУЛЕНТНОСТИ НА КОЭФФИЦИЕНТ ОСЛАБЛЕНИЯ ПОРЫВА Одним из критических расчетных условий для самолетных конструкций являются нагрузки при порывах, которые

Подробнее

Условия Гаусса-Маркова Теорема Гаусса-Маркова Свойства МНК-оценок. Лекция 8

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

Подробнее

Лекция 12.Байесовский подход

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

Подробнее

Системы. Методы. Технологии

Системы. Методы. Технологии УДК 621.879 Ю.Н. Булатов, И.В. Игнатьев* ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ КОЭФФИЦИЕНТОВ СТАБИЛИЗАЦИИ СИСТЕМ АРВ И АРЧВ ПО НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИМ МОДЕЛЯМ ТУРБОГЕНЕРАТОРОВ ЭЛЕКТРОСТАНЦИЙ Разработан алгоритм непараметрической

Подробнее

ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ «МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ»

ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ «МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ» МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ М.

Подробнее

НЕПРЕРЫВНАЯ МОДЕЛЬ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО РОСТА В НЕОГРАНИЧЕННОЙ СРЕДЕ

НЕПРЕРЫВНАЯ МОДЕЛЬ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО РОСТА В НЕОГРАНИЧЕННОЙ СРЕДЕ Семинар Непрерывные и дискретные модели роста популяций, описываемые одним уравнением. Модель Мальтуса. Непрерывная модель логистического роста. Модель с нижней критической границей численности популяции.

Подробнее

Разработчик рабочей программы Рахманина Инесса Юрьевна - преподаватель ППК СГТУ имени Гагарина Ю.А.

Разработчик рабочей программы Рахманина Инесса Юрьевна - преподаватель ППК СГТУ имени Гагарина Ю.А. 1 Рабочая программа учебной дисциплины «Математика» разна в соответствии с требованиями ФГОС СПО по специальности 22.02.06 Сварочное производство утверждѐнного приказом Министерства образования и науки

Подробнее

Оценивание скорости убывания экспоненциального хвоста распределения

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

Подробнее

Обработка и распознавание сигналов. Современное состояние проблемы В.В. Мисюра, В.И. Мисюра

Обработка и распознавание сигналов. Современное состояние проблемы В.В. Мисюра, В.И. Мисюра 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

Подробнее

Рабочая программа дисциплины. Теория вероятностей, математическая статистика и случайные процессы

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

Подробнее

Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме

Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме Нижегородский Государственный Технический университет имени Р.Е. Алексеева Кафедра ФТОС Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме Попов Е.А., Успенская Г.И. Нижний Новгород

Подробнее

ФИЛЬТРАЦИЯ ОДНОМЕРНЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ СКОЛЬЗЯЩИМ СРЕДНИМ

ФИЛЬТРАЦИЯ ОДНОМЕРНЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ СКОЛЬЗЯЩИМ СРЕДНИМ УДК 550.831.01 И. Ф. ЛОЗОВСКАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ОДНОМЕРНЫХ ГЕОФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ СКОЛЬЗЯЩИМ СРЕДНИМ В платформенных регионах для геофизических полей может быть принята модель случайного нормального поля, однородного

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА РАБОЧАЯ ПРОГРАММА дисциплины ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА для направления «Экономика» «УТВЕРЖДАЮ» Проректор по учебной работе И.В.Щербакова Программа одобрена на заседании Ученого совета

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА учебной дисциплины Математика

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА учебной дисциплины Математика Департамент внутренней и кадровой политики Белгородской области Областное государственное автономное образовательное учреждение среднего профессионального образования ГУБКИНСКИЙ ГОРОНО-ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ

Подробнее

Часть 4 СПЕКТРАЛЬНЫЕ РАЗЛОЖЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

Часть 4 СПЕКТРАЛЬНЫЕ РАЗЛОЖЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ Часть 4 СПЕКТРАЛЬНЫЕ РАЗЛОЖЕНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ 41 ИНТЕГРАЛЫ ФУРЬЕ СТИЛТЬЕСА Для спектральных разложений случайных функций пользуется интеграл Стилтьеса Поэтому приведем определение и некоторые свойства

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ И СИСТЕМ

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ И СИСТЕМ Министерство образования и науки Российской Федерации Муромский институт филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Владимирский

Подробнее

ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВЫЯВЛЕНИЯ МАРКОВСКОЙ ЗАВИСИМОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УНИВЕРСАЛЬНЫХ ПРЕДИКТОРОВ. Костевич А.Л., Шилкин А.В.

ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВЫЯВЛЕНИЯ МАРКОВСКОЙ ЗАВИСИМОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УНИВЕРСАЛЬНЫХ ПРЕДИКТОРОВ. Костевич А.Л., Шилкин А.В. 364 Труды XXXIX Молодежной школы-конференции ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВЫЯВЛЕНИЯ МАРКОВСКОЙ ЗАВИСИМОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УНИВЕРСАЛЬНЫХ ПРЕДИКТОРОВ Костевич А.Л., Шилкин А.В. e-mail: kostevich@bsu.by Рассмотрим

Подробнее

Лекция. Преобразование Фурье

Лекция. Преобразование Фурье С А Лавренченко wwwwrckoru Лекция Преобразование Фурье Понятие интегрального преобразования Метод интегральных преобразований один из мощных методов математической физики является мощным средством решения

Подробнее

Федеральное агентство по образованию

Федеральное агентство по образованию Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «МАТИ» - Российский государственный технологический университет имени К.Э. Циолковского

Подробнее

7. Предельные теоремы в теории вероятностей Классические предельные теоремы в схеме независимых испытаний (локальная и интегральная). 7.2.

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

Подробнее

Общие положения В данное пособие по выполнению лабораторных работ по дисциплине «Теория систем связи» включены описания четырёх лабораторных работ:

Общие положения В данное пособие по выполнению лабораторных работ по дисциплине «Теория систем связи» включены описания четырёх лабораторных работ: 3 Общие положения В данное пособие по выполнению лабораторных работ по дисциплине «Теория систем связи» включены описания четырёх лабораторных работ: «Исследование модели АМ канала связи», «Исследование

Подробнее

Теория радиотехнических сигналов. Цифровая модуляция. Исследование энергетической эффективности различных видов модуляции

Теория радиотехнических сигналов. Цифровая модуляция. Исследование энергетической эффективности различных видов модуляции Министерство образования и науки Российской федерации Казанский Национальный Исследовательский Технический Университет Кафедра радиоэлектроники и информационно-измерительной техники Теория радиотехнических

Подробнее

«ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА»

«ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА» Негосударственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Институт управления» Экономический факультет Кафедра информационных технологий и прикладной математики ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Подробнее

Идентификация сигналов источников радиоизлучений на основе метода обучения линейного порогового элемента

Идентификация сигналов источников радиоизлучений на основе метода обучения линейного порогового элемента УДК 621.396: 621.391 (075.8) А.Н. Колесников, С.А. Колесников Идентификация сигналов источников радиоизлучений на основе метода обучения линейного порогового элемента Введение. Радиочастотный ресурс (РЧР)

Подробнее

Ярославский государственный университет им. П.Г.Демидова БАШМАКОВ МИХАИЛ ВЯЧЕСЛАВОВИЧ

Ярославский государственный университет им. П.Г.Демидова БАШМАКОВ МИХАИЛ ВЯЧЕСЛАВОВИЧ Ярославский государственный университет им. П.Г.Демидова На правах рукописи БАШМАКОВ МИХАИЛ ВЯЧЕСЛАВОВИЧ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДИСКРЕТНЫХ СФС В УСЛОВИЯХ КОМБИНИРОВАННЫХ ВОЗДЕЙСТВИЙ Специальность:

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКАЯ ГУМАНИТАРНАЯ АКАДЕМИЯ» Филиал в г. Тольятти ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ

Подробнее

СОДЕРЖАНИЕ 1. ПАСПОРТ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 2. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ

СОДЕРЖАНИЕ 1. ПАСПОРТ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 2. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 2 СОДЕРЖАНИЕ 1. ПАСПОРТ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 2. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 3. УСЛОВИЯ РЕАЛИЗАЦИИ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ 4. КОНТРОЛЬ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТОВ ОСВОЕНИЯ

Подробнее

Программа вступительного экзамена на программы магистратуры по направлению Прикладная математика и информатика

Программа вступительного экзамена на программы магистратуры по направлению Прикладная математика и информатика ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ѕсанктпетербургский ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТї Программа вступительного экзамена на программы магистратуры

Подробнее

ЭКОНОМИКА. ФГАОУ ВПО «Казанский федеральный (Приволжский) университет» г. Казань, Республика Татарстан

ЭКОНОМИКА. ФГАОУ ВПО «Казанский федеральный (Приволжский) университет» г. Казань, Республика Татарстан ЭКОНОМИКА Григорьева Диана Рамилевна доцент Романова Ольга Олеговна студент ФГАОУ ВПО «Казанский федеральный (Приволжский) университет» г. Казань, Республика Татарстан РАЗРАБОТКА И РАЗВИТИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ

Подробнее

ПРОГРАММА вступительного экзамена в аспирантуру по специальности Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

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

Подробнее

Распознавание дикторов по методу обеляющего фильтра

Распознавание дикторов по методу обеляющего фильтра 693 http://zhunal.ape.elan.u/aticles/00/47.pdf Распознавание дикторов по методу обеляющего фильтра Акатьев Д.Ю. (akatjev@lunn.sci-nnov.u), Бочаров И.В. (ibv@becut.u) Нижегородский государственный лингвистический

Подробнее

Содержание 1. Паспорт рабочей программы учебной дисциплины Область применения программы Место дисциплины в структуре ППССЗ. 1.3.

Содержание 1. Паспорт рабочей программы учебной дисциплины Область применения программы Место дисциплины в структуре ППССЗ. 1.3. Содержание стр 1. Паспорт рабочей программы учебной дисциплины. 1.1. Область применения программы. 1.. Место дисциплины в структуре ППССЗ. 1.. Цели и задачи учебной дисциплины. 1.4. Профильная составляющая

Подробнее

МАТЕМАТИКА МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

МАТЕМАТИКА МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ООО «Резольвента», www.resolventa.ru, resolventa@lst.ru, (495) 509-8-0 Учебный центр «Резольвента» Доктор физико-математических наук, профессор К. Л. САМАРОВ МАТЕМАТИКА Учебно-методическое пособие по разделу

Подробнее

Лекция Понятие о потоке отказов и восстановлений

Лекция Понятие о потоке отказов и восстановлений Лекция 3 3.1. Понятие о потоке отказов и восстановлений Восстанавливаемым называется объект, для которого восстановление работоспособного состояния после отказа предусмотрено в нормативнотехнической документации.

Подробнее

Министерство образования и науки РФ Пензенский государственный университет Политехнический институт

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

Подробнее

ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕНИ МЕЖДУ ОТКАЗАМИ

ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕНИ МЕЖДУ ОТКАЗАМИ ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВРЕМЕНИ МЕЖДУ ОТКАЗАМИ Иваново 011 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Ивановская

Подробнее

ПРОСТЕЙШИЕ ТЕОРЕМЫ НЕПРЕРЫВНОГО ПРИБЛИЖЕНИЯ ДЛЯ СИСТЕМЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ С БИНАРНО УПРАВЛЯЕМЫМ ОБЪЕКТОМ А. М. Фрумкин

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,

Подробнее

ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МАТЕМАТИКА» В ГБОУ ВО НГИЭУ (МАГИСТРАТУРА)

ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ «МАТЕМАТИКА» В ГБОУ ВО НГИЭУ (МАГИСТРАТУРА) Министерство образования Нижегородской области Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородский государственный инженерно-экономический университет» ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНЫХ

Подробнее

УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ПО ДИСЦИПЛИНЕ

УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ПО ДИСЦИПЛИНЕ Учреждение образования «Белорусский государственный педагогический университет имени Максима Танка» Институт повышения квалификации и переподготовки Факультет переподготовки специалистов образования Кафедра

Подробнее

Министерство образования и науки Российской Федерации

Министерство образования и науки Российской Федерации Министерство образования и науки Российской Федерации ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ КАЗАНСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

Подробнее

МОДЕЛЬ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОДАЖ В СОВРЕМЕННЫХ КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

МОДЕЛЬ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОДАЖ В СОВРЕМЕННЫХ КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ МОДЕЛЬ ПЛАНИРОВАНИЯ ПРОДАЖ В СОВРЕМЕННЫХ КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ УДК 681.518 В.М. Гриняк, кандидат технических наук, С.М. Семенов, кандидат технических наук Владивостокский государственный

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКИ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКИ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКИ ПРОГРАММА И КОНТРОЛЬНЫЕ ЗАДАНИЯ ПО КУРСУ ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКИ ЭЛЕМЕНТЫ

Подробнее

О СВЯЗИ МЕЖДУ КОЭФФИЦИЕНТАМИ ПРОСТОЙ И МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ В. Г. Панов, А. Н. Вараксин

О СВЯЗИ МЕЖДУ КОЭФФИЦИЕНТАМИ ПРОСТОЙ И МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ В. Г. Панов, А. Н. Вараксин Сибирский математический журнал Январь февраль, 2010. Том 51, 1 УДК 519.233.5+519.654 О СВЯЗИ МЕЖДУ КОЭФФИЦИЕНТАМИ ПРОСТОЙ И МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ В. Г. Панов, А. Н. Вараксин Аннотация. Рассмотрена

Подробнее

Статистические методы распознавания образов

Статистические методы распознавания образов Статистические методы распознавания образов Ю. Лифшиц. 6 декабря 2005 г. План лекции 1. Общие принципы распознавания образов (a) Постановка и применения (b) Методы распознавания 2. Краткий курс математической

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТИ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФИЛИАЛ ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО БЮДЖЕТНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «ВЛАДИВОСТОКСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ

Подробнее

Вопросы для подготовки к зачету по дисциплине «Моделирование систем и процессов»

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

Подробнее

Задача скачана с сайта www.matburo.ru МатБюро - Решение задач по высшей математике

Задача скачана с сайта www.matburo.ru МатБюро - Решение задач по высшей математике Тема: Статистика Задача скачана с сайта MatBuroru ЗАДАНИЕ Имеются данные 6%-ного механического отбора магазинов торговой фирмы по стоимости основных фондов (млрд руб): 4,,9 3,1 3,9 1,7,8 1,8,9 7,1,5 4,7

Подробнее

x a x 18. Вычисление пределов lim, lim, lim.

x a x 18. Вычисление пределов lim, lim, lim. Перечень экзаменационных вопросов: 1 семестр 1. Множества и операции над ними. 2. Декартово произведение множеств. 3. Предельные точки. 4. Предел последовательности. 5. Предел функции. 6. Бесконечно малые.

Подробнее

1. Паспорт фонда оценочных средств по дисциплине «Использование статистического пакета SPSS»

1. Паспорт фонда оценочных средств по дисциплине «Использование статистического пакета SPSS» Содержание 1. Паспорт фонда оценочных средств по дисциплине «Использование статистического пакета SPSS»... 4 2. Оценочные средства текущего контроля успеваемости... 5 3. Оценочные средства промежуточной

Подробнее

2.2. Исследование свойств погрешности (шумов) сжатия

2.2. Исследование свойств погрешности (шумов) сжатия 2.2. Исследование свойств погрешности (шумов) сжатия Как было показано в предыдущем разделе, энергетические характеристики шума сжатия хотя и имеют монотонную связь с субъективными показателями качества

Подробнее

УДК :51 Крашенинникова Ю. В. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ТЕСТИРОВАНИЯ ПО ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКЕ

УДК :51 Крашенинникова Ю. В. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ТЕСТИРОВАНИЯ ПО ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКЕ УДК 7846:5 Крашенинникова Ю В СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ТЕСТИРОВАНИЯ ПО ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКЕ Тестирование является одним из мощных инструментов контроля знаний учащихся Автор разработал и успешно

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ. ЕН. 01 Математика г.

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ. ЕН. 01 Математика г. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ ЕН. 01 Математика 013 г. 1 Рабочая программа учебной дисциплины разработана на основе Федерального государственного образовательного стандарта (далее ФГОС) по специальности

Подробнее

Министерство образования и науки Российской Федерации

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

Подробнее

БИНОМИАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНИВАНИЯ ОПЦИОНОВ. Марк Иоффе

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

Подробнее

3.3. Выборочное среднее и стандартное отклонение

3.3. Выборочное среднее и стандартное отклонение 50 3. Статистические инструменты, используемые для выявления и устранения... Диаграмма разброса зависимости параметра Y от параметра X5 45 40 35 30 Y 25 20 5 0 5,0 7,5 0,0 2,5 5,0 7,5 X5 Рис. 3.3. Диаграмма

Подробнее

А.В. КРЯНЕВ, Г.В. ЛУКИН МЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ

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

Подробнее

Лекция 2: Обработка изображений часть 1

Лекция 2: Обработка изображений часть 1 Анализ изображений и видео Лекция 2: Обработка изображений часть 1 Наталья Васильева nvassilieva@hp.com HP Labs Russia 2 октября 2013, Computer Science Center Обработка изображений Обработка изображений

Подробнее

КУРС ЛЕКЦИЙ. по высшей математике

КУРС ЛЕКЦИЙ. по высшей математике Министерство образования и науки, молодежи и спорта Донецкий национальный технический университет Улитин Г.М., Гончаров А.Н. КУРС ЛЕКЦИЙ по высшей математике Учебное пособие Донецк 2011 УДК 51 (075.8)

Подробнее

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

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

Подробнее

А.В. Иванов, А.П. Иванова. А.В. Иванов, А.П. Иванова МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН, СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

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,

Подробнее

квалификации), профильная направленность «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»

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

Подробнее

ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ

ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ Понятие статистической гипотезы Статистическая гипотеза это предположение о виде распределения или о величинах неизвестных параметров генеральной совокупности, которая может

Подробнее

Вопрос 1. Вопросы к письменному коллоквиуму «Разработка эмпирических моделей»

Вопрос 1. Вопросы к письменному коллоквиуму «Разработка эмпирических моделей» Вопрос 1 Определение коэффициентов линейных регрессионных моделей при обработке результатов пассивного эксперимента. Вывод матричных формул для определения коэффициентов регрессии. Проверка адекватности

Подробнее

ТЕОРИЯ МАТРИЧНЫХ ИГР. Задачи выбора в условиях неопределенности

ТЕОРИЯ МАТРИЧНЫХ ИГР. Задачи выбора в условиях неопределенности ТЕОРИЯ МАТРИЧНЫХ ИГР Задачи выбора в условиях неопределенности Имеется набор возможных исходов y Y, из которых один окажется совмещенным с выбранной альтернативой, но с какой именно в момент выбора неизвестно,

Подробнее

ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Московской области МЕЖДУНАРОДНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИРОДЫ, ОБЩЕСТВА И ЧЕЛОВЕКА «ДУБНА» (университет «Дубна») Факультет естественных и

Подробнее