СОВМЕСТНАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ГРУППЫ ДАТЧИКОВ В СЕЙСМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ НАБЛЮДЕНИЯ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "СОВМЕСТНАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ГРУППЫ ДАТЧИКОВ В СЕЙСМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ НАБЛЮДЕНИЯ"

Транскрипт

1 СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ (50) УДК СОВМЕСТНАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ГРУППЫ ДАТЧИКОВ В СЕЙСМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ НАБЛЮДЕНИЯ Д.О. СОКОЛОВА Рассматривается совместная обработка сигналов движущегося объекта на группе датчиков в сейсмической системе наблюдения в условиях высокого сейсмического фона, когда обнаружение объекта по наблюдению его сигналов на локальном датчике становится малоэффективным. Такая обработка предполагает, что оценка будущего значения сигнала на каждом датчике системы представляет собой сумму известных значений сигнала как на данном датчике, так и на остальных датчиках группы. ВВЕДЕНИЕ Защита опасных объектов, охрана больших территорий невозможны без совершенствования применяемых для этого технических средств. В связи с этим все большее внимание привлекают сейсмические средства наблюдения (ССН), основанные на применении сигналов сейсмических датчиков. Это вызвано рядом достоинств таких систем, не в последнюю очередь их абсолютной скрытностью. Сейсмические сигналы содержат в себе информацию о факте перемещения, местоположении движущегося объекта, его типе. Исходя из этого обработка сейсмических сигналов должна быть направлена на обнаружение движущегося объекта, текущую оценку его координат, определение типа. Существенное значение имеет требование обработки сигналов в реальном времени, а также высокий уровень мешающих сигналов, обусловленных присутствием сейсмического фона. Решение всех задач обработки сейсмических сигналов выполняется на основе статистических методов. Обнаружение движущихся объектов в сейсмических системах охраны осуществляется с использованием сигнала локального датчика. Основа метода состоит в комбинации принципов адаптации, непараметрического обнаружения и метода максимального правдоподобия. Наблюдаемый сигнал при движении человека представляется в виде последовательности импульсов с неизвестным изменяющимся промежутком времени между ними. Как сейсмиче- Аспирант кафедры теоретических основ радиотехники

2 40 Д.О. Соколова ский фон, так и сигнал являются гауссовскими процессами с неизвестными спектрально-корреляционными характеристиками. По отношению к этим характеристикам используется адаптивный подход, основанный на математической модели предсказания. Априорная неопределенность относительно амплитуд снимается использованием оригинального непараметрического подхода, а неизвестность периода следования импульсов преодолевается на основе принципа максимального правдоподобия. Вместе с тем область эффективного использования ССН ограничена применением на территориях с предельно низким сейсмическим фоном. Этим условиям не удовлетворяют производственные объекты, хранилища опасных материалов, многие участки государственной границы. В условиях высокого сейсмического фона обнаружение объектов по наблюдению его сигнала на локальном датчике становится малоэффективным. А это, в свою очередь, ограничивает возможности системы при решении других задач сейсмической системой охраны. 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Задача обнаружения объекта по наблюдению его сигналов на группе датчиков до настоящего времени применительно к технике ССН не рассматривалась. Один из ее важных аспектов совместная (векторная) предварительная адаптивная обработка, основанная на модели линейного предсказания (векторной марковской модели). Рассмотрим модель формирования сигналов на группе датчиков (рис. 1). Имеется J распределенных источников «физического» сигнала, 1,, J. Это источники белого гауссовского шума с дисперсиями d. Число источников предполагается равным числу используемых в модели датчиков. Наблюдаемые сигналы y представляют собой отклики фильтров Ф на воздействия этих источников ( 1,, J ). Фильтры моделируют воздействие среды на сигналы источников. Предполагается, что сигнал от каждого источника поступает не только на «свой» датчик (как при использовании модели локального выбеливания), но и на соседние с ним датчики группы. Таким образом, оценка будущего значения наблюдаемого сигнала на любом датчике состоит из взвешенной суммы всех источников «физических» шумов и предшествующих значений наблюдаемого сигнала этого датчика. Наблюдаемый сигнал на -м датчике в i -й момент времени можно представить следующей системой разностных стохастических уравнений:

3 Совместная обработка сигналов группы датчиков J Ф 1 Ф 2 Ф J y 1 y 2 Рис. 1. Формирование сигнала y J K J y a k y ( i k) b n n, 1 J k 1 n 1, (1) где a a 1, a 2,, a K вектор коэффициентов предсказания; n источник сигнала; b n коэффициент взаимного влияния, учитывающий влияние n -го источника на -й датчик. Задача совместной обработки сигналов сводится к определению «физических» шумов по наблюдаемым сигналам y. 2. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ Идентификацию параметров a можно выполнить в скалярном виде, не прибегая к векторно-матричной форме. Умножим обе части выражения (1) для конкретного датчика на y ( i m), m 1,, K и найдем математическое ожидание 1 2 K R ( m) a R ( m 1) a R ( m 2) a R ( m K ). (2) Это выражение представляет собой систему K линейных уравнений относительно a 1, a 2,, a K. При выбранной модели (1) система (2) является замкнутой системой уравнений для датчика. Фактически мы имеем J таких замкнутых систем линейных уравнений. Другими словами, на этапе иденти-

4 42 Д.О. Соколова фикации коэффициентов a n общая задача идентификации распадается на J отдельных задач. Далее рассмотрим идентификацию коэффициентов влияния Определим шум предсказания из (1) bj1 bj2 bjj b n. Введем матрицу b11 b12 b1j b21 b22 b2j B. (3) y a y ( i 1) a y ( i 2) a y ( i K). (4) 1 2 K При найденных коэффициентах a по наблюдаемым сигналам y ( i ) могут n быть определены отчеты шумов предсказания 1, 2,, J, они представляют собой взвешенные суммы «физических» шумов источников. Введем вектор 1, 2,, J шумов предсказания на всех J датчиках для i -го момента времени. Тогда можно записать B, (5) где, 2,, J вектор «физических» шумов всех источников. Выбеливание должно заканчиваться определением этих шумов. Выражение (5) представляет собой систему линейных уравнений с J неизвестными, 2,, J, которая при известном значении B может быть решена как 1 B. (6) Шумы независимые гауссовские белые с дисперсиями d. Зададимся конструкцией матрицы B в (3). Диагональные элементы матрицы учитывают мощность «физических» источников шумов. Примем их равными единице, т. е. b11 b22 b JJ 1. В этом случае вся информация о мощности шумов будет содержаться в элементах d. Предположим, что среда однородная и n -й источник влияет на -й датчик так же, как и -й

5 Совместная обработка сигналов группы датчиков 43 источник на n -й датчик, т. е. bn bn ( B симметричная матрица). Умножим (4) справа: левую часть на Τ, а правую на T B : T K B diag( d ) B. (7) Левая часть (7) представляет собой корреляционную матрицу белых шумов, полученных после локальных процедур (4). Матрица K φ определяется в процессе обучения и поэтому считается известной. Эта матрица содержит 2 J ( J J ) / 2 неиз- различных элементов. Матрица B содержит вестных элементов, также неизвестно еще J элементов (7) представляет собой замкнутую систему уравнений. 3. РЕЗУЛЬТАТЫ РАСЧЕТОВ 2 ( J J ) / 2 d. Следовательно, Наблюдаемый сигнал (рис. 2) представляет собой сумму полезного сигнала (последовательность импульсов) и сейсмического фона. Процедуры локальной и совместной обработки направлены на подавление сейсмического фона. При исследовании работы предлагаемого подхода рассматривалась группа, состоящая из двух датчиков ( J 2 ). Сигналы, полученные при помощи локального выбеливания и совместного выбеливания, внешне не отличаются от исходного сигнала, поэтому их временные реализации не приводятся. В качестве показателя эффективности обработки выберем оценку автокорреляционной функции. На рис. 3 представлены автокорреляционные функции сигналов, полученных в результате использования процедур локального и совместного выбеливания. Из графика видно, что вследствие увеличения количества датчиков в группе при совместной обработке оценка автокорреляционной функции результирующего «физического» шума ближе к автокорреляционной функции белого гауссовского шума (АКФ стремится к дельтообразному виду). Рис. 2. Пример наблюдаемого сигнала

6 44 Д.О. Соколова Эффективность работы исследуемого метода можно оценить по величине отношения сигнал/шум (ОСШ). Оценка ОСШ определяется как отношение среднего уровня амплитуды импульсных сигналов к среднему уровню сейсмического фона (см. рис. 2). В таблице представлены значения отношения сигнал/шум (по средним квадратическим значениям) для исходных сигналов, сигналов, полученных после процедуры локального выбеливания, а также сигналов, выбеленных совместно по группе датчиков. Из таблицы видно, что при использовании процедуры совместного выбеливания значение отношения сигнал/шум возрастает. Рис. 3. Автокорреляционные функции исходного и выбеленных сигналов ОСШ Датчик 1 2 Исходный сигнал 10 9 Локальное выбеливание Совместное выбеливани (J = 2) ЗАКЛЮЧЕНИЕ В ходе исследования было выявлено, что использование информации группы датчиков позволяет более точно предсказывать значения отсчетов наблюдаемых сигналов. Это в свою очередь способствует повышению эффек-

7 Совместная обработка сигналов группы датчиков 45 тивности обработки. Учитывая результаты таблицы и графика на рис. 3, следует ожидать, что увеличение числа датчиков в группе приведет к дальнейшему улучшению качества предварительной обработки сейсмических сигналов.

СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ УДК

СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ УДК СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. - 005. - 4. - 1-6 УДК 681.37.1.001.36 ПОТЕНЦИАЛЬНАЯ ТОЧНОСТЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КООРДИНАТ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ РАЗНОСТНО- ДАЛЬНОМЕРНОГО МЕТОДА В ПАССИВНОЙ СЕЙСМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ ДИСТАНЦИОННЫХ

Подробнее

52. Чем определяется потенциальная точность совместных оценок частоты и задержки сигнала? 53. В чём заключается идея оценивания параметров сигнала с

52. Чем определяется потенциальная точность совместных оценок частоты и задержки сигнала? 53. В чём заключается идея оценивания параметров сигнала с Контрольные вопросы 0. Вывод рекуррентного уравнения для АПВ дискретных марковских 1. Как преобразуются ПВ распределения случайных величин при их функциональном преобразовании? 2. Что такое корреляционная

Подробнее

АНАЛИЗ АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА И.П. Гуров, П.Г. Жиганов, А.М. Озерский

АНАЛИЗ АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА И.П. Гуров, П.Г. Жиганов, А.М. Озерский АНАЛИЗ АКУСТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА И.П. Гуров, П.Г. Жиганов, А.М. Озерский Рассматриваются особенности динамической обработки стохастических сигналов с использованием дискретных

Подробнее

МОДЕЛЬ ЗРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА- ОПЕРАТОРА ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ ОБРАЗОВ ОБЪЕКТОВ

МОДЕЛЬ ЗРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА- ОПЕРАТОРА ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ ОБРАЗОВ ОБЪЕКТОВ МОДЕЛЬ ЗРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА- ОПЕРАТОРА ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ ОБРАЗОВ ОБЪЕКТОВ Ю.С. Гулина, В.Я. Колючкин Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Изложена математическая

Подробнее

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Ульяновский государственный технический университет СТАТИСТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ

Подробнее

Системи цифрової обробки сигналів. Национальный университет кораблестроения имени адмирала Макарова, Украина

Системи цифрової обробки сигналів. Национальный университет кораблестроения имени адмирала Макарова, Украина 0 УДК 68. : 59.6 С.Б. ПРИХОДЬКО Национальный университет кораблестроения имени адмирала Макарова, Украина УСТОЙЧИВОСТЬ ОТ ВОЗДЕЙСТВИЯ ШИРОКОПОЛОСНЫХ ПОМЕХ СИСТЕМЫ СВЯЗИ, ОСНОВАННОЙ НА ПЕРЕДАЧЕ СЛУЧАЙНЫХ

Подробнее

ЛИНЕЙНАЯ ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПРИ НЕ БЕЛЫХ ШУМАХ.

ЛИНЕЙНАЯ ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПРИ НЕ БЕЛЫХ ШУМАХ. УДК 63966 ЛИНЕЙНАЯ ОПТИМАЛЬНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ПРИ НЕ БЕЛЫХ ШУМАХ Г Ф Савинов В работе получен алгоритм оптимального фильтра для случая когда входные воздействия и шумы представляют собой случайные гауссовы

Подробнее

Лекция 11. Прием непрерывных сообщений. Критерии помехоустойчивости

Лекция 11. Прием непрерывных сообщений. Критерии помехоустойчивости Лекция 11 Прием непрерывных сообщений. Критерии помехоустойчивости Сообщение в общем случае представляет собой некоторый непрерывный процесс bt, который можно рассматривать как реализацию общего случайного

Подробнее

В. И. Парфенов, Е. В. Сергеева. Воронежский государственный университет

В. И. Парфенов, Е. В. Сергеева. Воронежский государственный университет УДК 61.391 ПРИМЕНЕНИЕ ДИСКРИМИНАНТНОЙ ПРОЦЕДУРЫ ПРИ СИНТЕЗЕ И АНАЛИЗЕ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ, ОСНОВАННОЙ НА МАНИПУЛЯЦИИ СТАТИСТИЧЕСКИМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА В. И. Парфенов, Е. В.

Подробнее

2.3. АЛГОРИТМЫ И УСТРОЙСТВА ОПТИМАЛЬНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ И РАЗЛИЧЕНИЯ СИГНАЛОВ

2.3. АЛГОРИТМЫ И УСТРОЙСТВА ОПТИМАЛЬНОГО ОБНАРУЖЕНИЯ И РАЗЛИЧЕНИЯ СИГНАЛОВ ЛЕКЦИЯ 6 Алгоритмы и устройства оптимального обнаружения и различения сигналов на фоне БГШ Оптимальный прием детерминированного сигнала Структурная схема когерентного обнаружителя и различителя Коррелятор

Подробнее

Индивидуальные домашние задания

Индивидуальные домашние задания Индивидуальные домашние задания Задание. Найти коэффициент эффективности (в дб) блока пространственной обработки сигналов от 4-элементной ( m= 4 ) квадратной антенной решётки со стороной квадрата, равной

Подробнее

О КОМПЛЕКСЕ ПРОГРАММ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ДИСКРЕТНЫХ СТАЦИОНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ

О КОМПЛЕКСЕ ПРОГРАММ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ДИСКРЕТНЫХ СТАЦИОНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 28. 4(54). 37 44 УДК 59.24 О КОМПЛЕКСЕ ПРОГРАММ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ДИСКРЕТНЫХ СТАЦИОНАРНЫХ ОБЪЕКТОВ Г.В. ТРОШИНА Рассмотрен комплекс программ

Подробнее

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КОНЪЮНКТУРЫ РЫНКА НЕФТЕХИМИЧЕКСИХ ПРЕДПРИЯТИЙ. Кордунов Д.Ю., Битюцкий С.Я.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КОНЪЮНКТУРЫ РЫНКА НЕФТЕХИМИЧЕКСИХ ПРЕДПРИЯТИЙ. Кордунов Д.Ю., Битюцкий С.Я. 1 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КОНЪЮНКТУРЫ РЫНКА НЕФТЕХИМИЧЕКСИХ ПРЕДПРИЯТИЙ Кордунов Д.Ю., Битюцкий С.Я. Введение. В современных условиях хозяйствования, которые характеризуются быстрым развитием мировых интеграционных

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. Физический факультет

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. Физический факультет МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова Физический факультет УТВЕРЖДАЮ Проректор по развитию образования Е.В.Сапир " " 2012 г. Рабочая

Подробнее

СИНТЕЗ И АНАЛИЗ ФИЛЬТРА СЖАТИЯ ЛЧМ СИГНАЛОВ В РСА

СИНТЕЗ И АНАЛИЗ ФИЛЬТРА СЖАТИЯ ЛЧМ СИГНАЛОВ В РСА СИНТЕЗ И АНАЛИЗ ФИЛЬТРА СЖАТИЯ ЛЧМ СИГНАЛОВ В РСА В.И. Шапошников, ОАО «НИИ ТП», г. Москва, E-al: nfo@ntp.ru В работе рассматриваются вопросы синтеза и анализа фильтра сжатия ЛЧМ сигнала в РСА, для предложенной

Подробнее

УДК Г. А. Омарова. Построение траектории движения объекта

УДК Г. А. Омарова. Построение траектории движения объекта УДК 5979 + 5933 Г А Омарова Èíñòèòóò âû èñëèòåëüíîé ìàòåìàòèêè è ìàòåìàòè åñêîé ãåîôèçèêè ÑÎ ÐÀÍ ïð Àêàä Ëàâðåíòüåâà, 6, Íîâîñèáèðñê, 630090, Ðîññèÿ E-mail: gulzira@ravccru Статистическая модель движения

Подробнее

В.Н. Исаков Статистическая теория радиотехнических систем (курс лекций) strts-online.narod.ru

В.Н. Исаков Статистическая теория радиотехнических систем (курс лекций) strts-online.narod.ru 3. Случайные сигналы и помехи в радиотехнических системах 3.1. Случайные процессы и их основные характеристики Помехой называют стороннее колебание, затрудняющее приѐм и обработку сигнала. Помехи могут

Подробнее

Материалы V Международной научно-технической школы-конференции, ноября 2008 г. МОСКВА МОЛОДЫЕ УЧЕНЫЕ , часть 4 МИРЭА

Материалы V Международной научно-технической школы-конференции, ноября 2008 г. МОСКВА МОЛОДЫЕ УЧЕНЫЕ , часть 4 МИРЭА Материалы Международной научно-технической школы-конференции, 3 ноября 8 г. МОСКВА МОЛОДЫЕ УЧЕНЫЕ 8, часть 4 МИРЭА РЕГУЛЯРИЗИРУЮЩИЙ АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕСОВОЙ ФУНКЦИИ ОПТИМАЛЬНОГО ПРИЕМНИКА ДВОИЧНЫХ

Подробнее

Адаптивная фильтрация помех в бортовых многоканальных системах

Адаптивная фильтрация помех в бортовых многоканальных системах Электронный журнал «руды МАИ». www.ma.ru/scence/rud/ Выпуск 69 УДК 6.396.6 Адаптивная фильтрация помех в бортовых многоканальных системах ГРУБРИН И.В., ЛЫГИНА И.Ю. Московский авиационный институт национальный

Подробнее

ИТЕРАЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛИНЕАРИЗОВАННОГО МУЛЬТИМОДЕЛЬНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ

ИТЕРАЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛИНЕАРИЗОВАННОГО МУЛЬТИМОДЕЛЬНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 2006. 1(43). 9 14 УДК 62-50:519.216 ИТЕРАЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ СТОХАСТИЧЕСКОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛИНЕАРИЗОВАННОГО МУЛЬТИМОДЕЛЬНОГО ПРЕДСТАВЛЕНИЯ

Подробнее

УСТРОЙСТВО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ РАДИОЛИНИЙ СДВ ДИАПАЗОНА

УСТРОЙСТВО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ РАДИОЛИНИЙ СДВ ДИАПАЗОНА науково-технічна конференція 5-8 жовтня 0 р. УДК 6.39 УСТРОЙСТВО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И РАСПОЗНАВАНИЯ ОБЪЕКТОВ РАДИОЛИНИЙ СДВ ДИАПАЗОНА М.Ш. Бозиев науч. сотр. кафедры ЭТ ДонНТУ В работе

Подробнее

ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ

ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ УДК 681.5(07) ИДЕНТИФИКАЦИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИ Д.Н. Вятченников, В.В. Кособуцкий, А.А. Носенко, Н.В. Плотникова Недостаточная информация об объектах при разработке их

Подробнее

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ 3181 УДК 6-56.1 НЕПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ Н.В. Коплярова Сибирский Федеральный Университет Россия 6641 Красноярск пр. Свободный 79 E-mail: koplyarovanv@mail.ru Н.А. Сергеева Сибирский

Подробнее

ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ НА ШУМОВОЙ СИГНАЛ ИНФРАКРАСНОГО ДАТЧИКА

ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ НА ШУМОВОЙ СИГНАЛ ИНФРАКРАСНОГО ДАТЧИКА Техника, технология, управление УДК 654.9; 519.876.5 Е. Ю. Алексеев ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ НА ШУМОВОЙ СИГНАЛ ИНФРАКРАСНОГО ДАТЧИКА Аннотация. В статье приводятся результаты исследования

Подробнее

Математические методы обработки изображений. Электронные тесты промежуточного контроля знаний

Математические методы обработки изображений. Электронные тесты промежуточного контроля знаний МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени академика С.П.КОРОЛЕВА

Подробнее

1.4. СИГНАЛЫ И ПОМЕХИ В РТС КАК СЛУЧАЙНЫЕ ЯВЛЕНИЯ

1.4. СИГНАЛЫ И ПОМЕХИ В РТС КАК СЛУЧАЙНЫЕ ЯВЛЕНИЯ ЛЕКЦИЯ Сообщения, сигналы, помехи как случайные явления Случайные величины, вектора и процессы 4 СИГНАЛЫ И ПОМЕХИ В РТС КАК СЛУЧАЙНЫЕ ЯВЛЕНИЯ Как уже отмечалось выше основная проблематика теории РТС это

Подробнее

СМК РГУТиС. Лист 1 из 6

СМК РГУТиС. Лист 1 из 6 Лист 1 из 6 1 Лист 2 из 6 Примерный перечень вопросов зачета. 1. Линейные операции над матрицами. Транспонирование матриц. Умножение матриц. 2. Определители и их свойства. Алгебраические дополнения и миноры.

Подробнее

Пересечение стационарных гауссовых последовательностей с неслучайными уровнями

Пересечение стационарных гауссовых последовательностей с неслучайными уровнями УДК 59. Пересечение стационарных гауссовых последовательностей с неслучайными уровнями С. Н. Воробьев, канд. техн. наук, доцент Н. В. Гирина, аспирант Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического

Подробнее

Сглаживание экспериментальных зависимостей по методу наименьших квадратов (аппроксимация)

Сглаживание экспериментальных зависимостей по методу наименьших квадратов (аппроксимация) Аппроксимация по МНК Сглаживание экспериментальных зависимостей по методу наименьших квадратов (аппроксимация) Одна из главных задач математической статистики нахождение закона распределения случайной

Подробнее

2010 г. А.В. Левенец, канд. техн. наук, В.В. Нильга, Чье Ен Ун, д-р техн. наук (Тихоокеанский государственный университет, Хабаровск)

2010 г. А.В. Левенец, канд. техн. наук, В.В. Нильга, Чье Ен Ун, д-р техн. наук (Тихоокеанский государственный университет, Хабаровск) Измерительная техника 2010. 3(25) УДК 004.67 2010 г. А.В. Левенец, канд. техн. наук, В.В. Нильга, Чье Ен Ун, д-р техн. наук (Тихоокеанский государственный университет, Хабаровск) АЛГОРИТМ СТРУКТУРНОГО

Подробнее

Алгоритм оценки параметров ориентации космического аппарата с использованием фильтра Калмана

Алгоритм оценки параметров ориентации космического аппарата с использованием фильтра Калмана УДК 519.711.2 Алгоритм оценки параметров ориентации космического аппарата с использованием фильтра Калмана Д. И. Галкин 1 1 МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 155, Россия Дано описание построения фильтра Калмана

Подробнее

516 Методы обработки многомерных данных и временных рядов 3.3. Упорядоченные ТСП Меры связанности Гудмена Крускала

516 Методы обработки многомерных данных и временных рядов 3.3. Упорядоченные ТСП Меры связанности Гудмена Крускала Оглавление Предисловие... 3 Список используемых сокращений... 5 Список обозначений... 6 Введение... 8 Глава 1. ШКАЛЫ ИЗМЕРЕНИЯ И ТИПЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ДАННЫХ... 11 1.1. Шкалы измерений... 11 1.1.1. Качественные

Подробнее

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА ЛЕКЦИЯ 3

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА ЛЕКЦИЯ 3 ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА 2 СЕМЕСТР ЛЕКЦИЯ 3 УРАВНЕНИЯ ЛАГРАНЖА ПЕРВОГО РОДА ПРИНЦИП ДАЛАМБЕРА-ЛАГРАНЖА (ОБЩЕЕ УРАВНЕНИЕ ДИНАМИКИ) ПРИНЦИП ВИРТУАЛЬНЫХ ПЕРЕМЕЩЕНИЙ РАБОТА СИЛ ИНЕРЦИИ ТВЁРДОГО ТЕЛА Лектор:

Подробнее

17 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика

17 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика Лекция 3 7 6 Разложение оценок коэффициентов на неслучайную и случайную компоненты Регрессионный анализ позволяет определять оценки коэффициентов регрессии Чтобы сделать выводы по полученной модели необходимы

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ТОМСКИЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ

Подробнее

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 8

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 8 . ЦЕЛЬ РАБОТЫ 3 ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 8 МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ.. Приобретение навыков по математическому моделированию и исследованию случайных процессов (СП) на персональном компьютере (ПК)...

Подробнее

Спектральные характеристики линейных функционалов и их приложения к анализу и синтезу стохастических систем управления

Спектральные характеристики линейных функционалов и их приложения к анализу и синтезу стохастических систем управления УДК 6-5 Спектральные характеристики линейных функционалов и их приложения к анализу и синтезу стохастических систем управления К.А. Рыбаков В статье вводится понятие спектральных характеристик линейных

Подробнее

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ И НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ В ЗАДАЧЕ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ

НЕЙРОСЕТЕВЫЕ И НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ В ЗАДАЧЕ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ НЕЙРОСЕТЕВЫЕ И НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ В ЗАДАЧЕ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ 2006 А. Е. Прасолова старший преподаватель кафедры программного обеспечения и администрирования информационных систем

Подробнее

8. Различение сигналов 8.1. Постановка задачи различения сигналов

8. Различение сигналов 8.1. Постановка задачи различения сигналов ВН Исаков Статистическая теория радиотехнических систем (курс лекций) strts-onlinenarodru 8 Различение сигналов 81 Постановка задачи различения сигналов Среда где распространяется сигнал РПдУ + РПУ Рис81

Подробнее

Векторная алгебра. Контрольная работа ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Векторная алгебра. Контрольная работа ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Векторная алгебра. Контрольная работа Задача. Длина вектора a равна t см, длина вектора b равна t + см, а угол между ними t + a tb. 6. Найдите длину вектора ( ) Решение. По условию, длина вектора a равна

Подробнее

ISSN Интеллектуальные системы в производстве (13)

ISSN Интеллектуальные системы в производстве (13) 106 УДК 519.68: 681.513.7 С. А. Пучинин, аспирант кафедры «Прикладная математика и информатика» Ижевский государственный технический университет 1 ОБЗОР МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Подробнее

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по дисциплине Методы идентификации систем управления

РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по дисциплине Методы идентификации систем управления Министерство образования и науки РФ ФГБОУ ВПО «Рыбинский государственный авиационный технический университет имени П.А.Соловьева» УТВЕРЖДАЮ Проректор по науке и инновациям Т.Д. Кожина РАБОЧАЯ ПРОГРАММА

Подробнее

ЛОКАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛОЖНОЙ СТОХАСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

ЛОКАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛОЖНОЙ СТОХАСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ 4 Системный анализ УДК 68.58 А. А. ЛОБАТЫЙ, БНТУ ЛОКАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛОЖНОЙ СТОХАСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ Аналитически получены выражения для векторов сноса и матриц диффузии подсистем сложной стохастической

Подробнее

Нейронные сети. Краткий курс

Нейронные сети. Краткий курс Нейронные сети Краткий курс Лекция 7 Модели на основе теории информации Рассмотрим информационно теоретические модели, которые приводят к самоорганизации В этих моделях синаптические связи многослойной

Подробнее

О предельных движениях волчка с внутренней диссипацией в однородном поле тяжести

О предельных движениях волчка с внутренней диссипацией в однородном поле тяжести 126 Теоретическая и прикладная механика ТРУДЫ МФТИ. 2013. Том 5, 2 УДК 531.38 А. А. Адуенко, Н. И. Амелькин Московский физико-технический институт (государственный университет) О предельных движениях волчка

Подробнее

ЧАСТЬ 7 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ

ЧАСТЬ 7 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ЧАСТЬ 7 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЕ ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ Глава 22 ОСНОВНЫЕ СВЕДЕНИЯ ИЗ ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ 22.1. Событие, классификация событий, вероятность

Подробнее

ПРИМЕНЕНИЕ ПОРОГОВОЙ ТЕХНИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ КАНАЛА СВЯЗИ

ПРИМЕНЕНИЕ ПОРОГОВОЙ ТЕХНИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ КАНАЛА СВЯЗИ 7 Вестник ННГУ им. Н.И. Лобачевского УДК 6.39. ПРИМЕНЕНИЕ ПОРОГОВОЙ ТЕХНИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИМПУЛЬСНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ КАНАЛА СВЯЗИ В.Т. Ермолаев, Р.О. Масленников, А.В. Хоряев Рассматривается проблема оценивания

Подробнее

- полный перечень активов рынка, то портфель можно задать, указав набор (вектор): 1 n

- полный перечень активов рынка, то портфель можно задать, указав набор (вектор): 1 n Лекция 6 Характеристики портфелей В предыдущих лекциях неоднократно употреблялся термин «портфель» Для математической постановки задачи о выборе оптимального портфеля необходимо строгое определение этого

Подробнее

Анализ и прогнозирование временных рядов

Анализ и прогнозирование временных рядов Лабораторная работа 10. Прогнозирование временных рядов. Цель работы: Построение прогноза временного ряда несколькими способами и выбор лучшей модели прогнозирования. Нужно сделать Взять 2 временных ряда

Подробнее

РАСЧЕТ ДОПУСТИМЫХ ОТНОШЕНИЙ СИГНАЛ/ШУМ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ОПТИМАЛЬНОГО АЛГОРИТМА ПРИЕМА СИГНАЛОВ ПОБОЧНЫХ АКУСТИЧЕСКИХ ИЗЛУЧЕНИЙ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

РАСЧЕТ ДОПУСТИМЫХ ОТНОШЕНИЙ СИГНАЛ/ШУМ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ОПТИМАЛЬНОГО АЛГОРИТМА ПРИЕМА СИГНАЛОВ ПОБОЧНЫХ АКУСТИЧЕСКИХ ИЗЛУЧЕНИЙ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ Серия РАДИОФИЗИКА Вып 7 УДК 639 РАСЧЕТ ДОПУСТИМЫХ ОТНОШЕНИЙ СИГНАЛ/ШУМ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ОПТИМАЛЬНОГО АЛГОРИТМА ПРИЕМА СИГНАЛОВ ПОБОЧНЫХ АКУСТИЧЕСКИХ ИЗЛУЧЕНИЙ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ВА Канаков ВФ Клюев

Подробнее

1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СЛУЧАЙНЫХ ЯВЛЕНИЙ Функции распределения вероятностей случайных величин

1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СЛУЧАЙНЫХ ЯВЛЕНИЙ Функции распределения вероятностей случайных величин СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СЛУЧАЙНЫХ ЯВЛЕНИЙ Случайные величины Функции распределения вероятностей случайных величин Простейшая модель физического эксперимента последовательность независимых опытов (испытаний

Подробнее

5. Корреляционная обработка сигналов

5. Корреляционная обработка сигналов ВН Исаков Статистическая теория радиотехнических систем (курс лекций) 5 Корреляционная обработка сигналов 51 Различение сигналов Коэффициент корреляции сигналов Одной из задач, решаемых при обработке сигналов,

Подробнее

УДК ЗАДАНИЕ МНОЖЕСТВА ПОИСКА ПАРАМЕТРА ПРИ ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛИ ХАОТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА

УДК ЗАДАНИЕ МНОЖЕСТВА ПОИСКА ПАРАМЕТРА ПРИ ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛИ ХАОТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА УДК 519.7 ЗАДАНИЕ МНОЖЕСТВА ПОИСКА ПАРАМЕТРА ПРИ ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛИ ХАОТИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА А.С. Шелудько Предложены способы задания множества поиска параметра в задаче идентификации модели одномерного

Подробнее

Параметрические методы спектрального оценивания

Параметрические методы спектрального оценивания 1 Параметрические методы спектрального оценивания Авторегрессионная (AR) модель случайного процесса x(k): СПМ авторегрессионного случайного процесса: Коррелированный процесс x(k) формируется на выходе

Подробнее

Для студентов, аспирантов, преподавателей, научных сотрудников и инженеров

Для студентов, аспирантов, преподавателей, научных сотрудников и инженеров Ивановский Р. И. Теория вероятностей и математическая статистика. Основы, прикладные аспекты с примерами и задачами в среде Mathcad. СПб.: БХВ- Петербург, 2008. 528 с.: ил. + CD-ROM (Учебное пособие) В

Подробнее

Глава 4. Системы линейных уравнений

Глава 4. Системы линейных уравнений Глава 4 Системы линейных уравнений Лекция 7 Общие свойства Определение Нормальной системой (НС) линейных дифференциальных уравнений называется система вида x A () x + F () () где A( ) квадратная матрица

Подробнее

Применение фильтра Калмана для обработки последовательности GPS-координат

Применение фильтра Калмана для обработки последовательности GPS-координат # 09, сентябрь 2015 УДК 004.021 Применение фильтра Калмана для обработки последовательности GPS-координат Листеренко Р.Р., бакалавр Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Программное

Подробнее

Теоретические основы синтеза радиотехнических систем

Теоретические основы синтеза радиотехнических систем Теоретические основы синтеза радиотехнических систем Лекция 7. Статистическое описание событий и процессов Практическое понятие вероятности Если имеется N результатов экспериментов, среди которых событие

Подробнее

10 Экономическая кибернетика Коэффициент корреляции. , xy y i x i выборочные средние,

10 Экономическая кибернетика Коэффициент корреляции. , xy y i x i выборочные средние, Лекция 0.3. Коэффициент корреляции В эконометрическом исследовании вопрос о наличии или отсутствии зависимости между анализируемыми переменными решается с помощью методов корреляционного анализа. Только

Подробнее

Для решения задачи синтеза корректирующего устройства в [1] использована теория оптимальной фильтрации информационного сигнала x(t) из

Для решения задачи синтеза корректирующего устройства в [1] использована теория оптимальной фильтрации информационного сигнала x(t) из УДК 68.5.5.4 О КОРРЕКЦИИ ИСПОЛНИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ УПРУГОЙ НАГРУЗКИ Т.К. Подлинева Упругие деформации звеньев механических конструкций и передач являются одним из факторов препятствующих повышению эффективности

Подробнее

Задача одновременной локализации и построения карты (SLAM)

Задача одновременной локализации и построения карты (SLAM) Задача одновременной локализации и построения карты (SLAM) Робошкола-2014 Андрей Антонов robotosha.ru 10 октября 2014 г. План 1 Основы SLAM 2 RGB-D SLAM 3 Робот Андрей Антонов (robotosha.ru) Задача SLAM

Подробнее

x(t) = F(a(t), x(t), u(t), t)

x(t) = F(a(t), x(t), u(t), t) ОЦЕНКА ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК САМОЛЕТА ПО ИНФОРМАЦИИ БОРТОВЫХ УСТРОЙСТВ РЕГИСТРАЦИИ В СПОКОЙНОЙ АТМОСФЕРЕ А.Б. Сивашко, старший научный сотрудник Военной академии Республики Беларусь Основными критериями

Подробнее

Вісник ДУІКТ 7 (1) 2009

Вісник ДУІКТ 7 (1) 2009 Вісник ДУІКТ 7 (1) 2009 УДК 519.72:621.391 ПРОПУСКНАЯ СПОСОБНОСТЬ КАНАЛА ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ В ПРОСТРАНСТВЕ СИГНАЛОВ, ПОСТРОЕННОМ НА ОБОБЩЕННОЙ БУЛЕВОЙ АЛГЕБРЕ С МЕРОЙ А.А. Попов Национальная академия

Подробнее

Статистическая радиофизика и теория информации

Статистическая радиофизика и теория информации Статистическая радиофизика и теория информации. Введение Радиофизика как наука изучает физические явления существенные для радиосвязи, излучения и распространения радиоволн, приема радиосигналов. Предметом

Подробнее

ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ

ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ Вектор среднего дисперсий границ математических ожиданий границ функции среднеквадратических отклонений границ величина гиперслучайная векторная непрерывная 1.2 скалярная 1.2 интервальная

Подробнее

Пример: взвешивание 1. Для определения неизвестного вектора y надо провести два акта взвешивания, например: y 1

Пример: взвешивание 1. Для определения неизвестного вектора y надо провести два акта взвешивания, например: y 1 Пример: взвешивание 1 Пример: взвешивание Приведем еще более простую интерпретацию обратной задачи, связанной с обработкой результатов какого-либо эксперимента, например, взвешивания предметов двух типов

Подробнее

Конспект лекции «Линейные динамические системы. Фильтр Калмана.» по спецкурсу «Структурные методы анализа изображений и сигналов» 2011

Конспект лекции «Линейные динамические системы. Фильтр Калмана.» по спецкурсу «Структурные методы анализа изображений и сигналов» 2011 Конспект лекции «Линейные динамические системы. Фильтр Калмана.» по спецкурсу «Структурные методы анализа изображений и сигналов» 211 Ликбез: некоторые свойства нормального распределения. Пусть x R d распределен

Подробнее

ТЕОРИЯ СЛУЧАЙНЫХ ФУНКЦИЙ

ТЕОРИЯ СЛУЧАЙНЫХ ФУНКЦИЙ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «ОРЕНБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Кафедра «Математика и теоретическая механика» Методические рекомендации

Подробнее

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПЫТАНИЙ НА ИЗНАШИВАНИЕ

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПЫТАНИЙ НА ИЗНАШИВАНИЕ ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА «СОПРОТИВЛЕНИЕ МАТЕРИАЛОВ» СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИСПЫТАНИЙ НА ИЗНАШИВАНИЕ Методические

Подробнее

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА 4 (20) 2010

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМЕТРИКА 4 (20) 2010 4 (0) 00 Байесовский анализ когда оцениваемый параметр является случайным нормальным процессом Рассмотрена задача байесовского оценивания последовательности неизвестных средних значений q q... q... по

Подробнее

5 Гипотезы и критерии согласия

5 Гипотезы и критерии согласия 5 Гипотезы и критерии согласия Гипотезы и критерии согласия Критерий согласия - Пирсона Пусть,,, выборка из распределения теоретической случайной величины с неизвестной функцией распределения F ( Проверяется

Подробнее

Соколов Максим Александрович ИССЛЕДОВАНИЕ АДАПТИВНОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ С УГЛОВОЙ ДИСПЕРСИЕЙ

Соколов Максим Александрович ИССЛЕДОВАНИЕ АДАПТИВНОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ С УГЛОВОЙ ДИСПЕРСИЕЙ На правах рукописи Соколов Максим Александрович ИССЛЕДОВАНИЕ АДАПТИВНОЙ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ С УГЛОВОЙ ДИСПЕРСИЕЙ 01.04.03 радиофизика Автореферат диссертации на соискание ученой степени

Подробнее

3. Используемые методы обучения

3. Используемые методы обучения 3.2 МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПРЕПОДАВАТЕЛЯМ К ПРАКТИЧЕСКИМ ЗАНЯТИЯМ Семестр I Раздел 1. Векторная и линейная алгебра. Практическое занятие 1 1. Цель: Рассмотреть задачи на вычисление определителей второго

Подробнее

Восстановление времени запаздывания по временным рядам с применением метода ближайших соседей

Восстановление времени запаздывания по временным рядам с применением метода ближайших соседей 12 августа 11 Восстановление времени запаздывания по временным рядам с применением метода ближайших соседей В.И. Пономаренко, М.Д. Прохоров, В.С. Хорев Саратовский филиал Института радиотехники и электроники

Подробнее

Методические материалы примеры билетов КР и вариантов РГР по курсу «Математические методы обработки цифровых сигналов»

Методические материалы примеры билетов КР и вариантов РГР по курсу «Математические методы обработки цифровых сигналов» Методические материалы примеры билетов КР и вариантов РГР по курсу «Математические методы обработки цифровых сигналов» Рубежный контроль 1 1. Разложите вектор (,1, 1 по векторам 1 ) ( 1,2,1), (,2,3) 1,

Подробнее

В.П. Пяткин, Г.И. Салов ОБНАРУЖЕНИЕ ПОЯВЛЕНИЯ ОБЪЕКТА В ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЗАШУМЛЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТОХАСТИЧЕСКОЙ АППРОКСИМАЦИИ

В.П. Пяткин, Г.И. Салов ОБНАРУЖЕНИЕ ПОЯВЛЕНИЯ ОБЪЕКТА В ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЗАШУМЛЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТОХАСТИЧЕСКОЙ АППРОКСИМАЦИИ В.П. Пяткин, Г.И. Салов ОБНАРУЖЕНИЕ ПОЯВЛЕНИЯ ОБЪЕКТА В ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ ЗАШУМЛЕННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СТОХАСТИЧЕСКОЙ АППРОКСИМАЦИИ Введение. Обратимся к проблеме скорейшего обнаружения появления

Подробнее

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИСКРЕТНОГО КАНАЛА НАБЛЮДЕНИЯ С ПАМЯТЬЮ В ЗАДАЧЕ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИСКРЕТНОГО КАНАЛА НАБЛЮДЕНИЯ С ПАМЯТЬЮ В ЗАДАЧЕ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ Управление вычислительная техника и информатика УДК 6-5:59 ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДИСКРЕТНОГО КАНАЛА НАБЛЮДЕНИЯ С ПАМЯТЬЮ В ЗАДАЧЕ ЭКСТРАПОЛЯЦИИ НС Дёмин ОВ Рожкова* Томский государственный университет

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

РАДИОТЕХНИЧЕСКИЕ ЦЕПИ И СИГНАЛЫ

РАДИОТЕХНИЧЕСКИЕ ЦЕПИ И СИГНАЛЫ МОСКОВСКИЙ АВИАЦИОННЫЙ ИНСТИТУТ (ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ) РАДИОТЕХНИЧЕСКИЕ ЦЕПИ И СИГНАЛЫ Лабораторная работа 5К Исследование случайных процессов 3 Варианты заданий Тип Относительная полоса

Подробнее

Глава 9. Регрессионный анализ 9.1. Задачи регрессионного анализа

Глава 9. Регрессионный анализ 9.1. Задачи регрессионного анализа 46 Глава 9. Регрессионный анализ 9.. Задачи регрессионного анализа Во время статистических наблюдений как правило получают значения нескольких признаков. Для простоты будем рассматривать в дальнейшем двумерные

Подробнее

Лекция 24. Регрессионный анализ. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости

Лекция 24. Регрессионный анализ. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости МВДубатовская Теория вероятностей и математическая статистика Лекция 4 Регрессионный анализ Функциональная статистическая и корреляционная зависимости Во многих прикладных (в том числе экономических) задачах

Подробнее

Типовые задачи к зачёту по курсу «Теория случайных процессов» Осень 2015 г.

Типовые задачи к зачёту по курсу «Теория случайных процессов» Осень 2015 г. Типовые задачи к зачёту по курсу «Теория случайных процессов» Осень 2015 г. 1. Задачи по моментным характеристикам случайных процессов, конечномерным распределениям и т. д. 1.1. Найти двумерные распределения

Подробнее

Семинар 4. Временные ряды. Автокорреляционная функция

Семинар 4. Временные ряды. Автокорреляционная функция Иткин В.Ю. Модели ARMAX Семинар 4. Временные ряды. Автокорреляционная функция 4.1. Пример временного ряда Рассмотрим пример: серия измерений давления газа на выходе из абсорбера на УКПГ. На первый взгляд,

Подробнее

Аспекты защиты информации в облачных технологиях

Аспекты защиты информации в облачных технологиях УДК 4.732.56 Аспекты защиты информации в облачных технологиях Богомолов И.В., студент Россия, 155, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Защиты информации» Маликов А.Ю., аспирант Россия, 155, г. Москва,

Подробнее

6. Оптимальные линейные цепи (фильтры)

6. Оптимальные линейные цепи (фильтры) ВН Исаков Статистическая теория радиотехнических систем (курс лекций) strts-onlinenarodru 6 Оптимальные линейные цепи (фильтры) 61 Понятие оптимального фильтра его характеристики Пусть на вход линейной

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ СОБЫТИЙ И ПРОЦЕССОВ

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ СОБЫТИЙ И ПРОЦЕССОВ Лекция 1-2 МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ СОБЫТИЙ И ПРОЦЕССОВ На этапе исследования и проектирования систем при построении и реализации машинных моделей (аналитических и имитационных) широко используется метод

Подробнее

Описание лабораторной установки Лабораторная работа выполняется на интернет сайте strts-onlne.narod.ru в разделе «Лабораторная работа 4».

Описание лабораторной установки Лабораторная работа выполняется на интернет сайте strts-onlne.narod.ru в разделе «Лабораторная работа 4». 1 Лабораторная работа 4 Исследование различителя сигналов Цель работы: экспериментальная проверка основных теоретических положений о помехоустойчивости различителя детерминированных сигналов ознакомление

Подробнее

Часть 2 КЛАССИФИКАЦИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

Часть 2 КЛАССИФИКАЦИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ Часть КЛАССИФИКАЦИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ После введения вероятностного описания случайных процессов можно дать их классификацию с учетом тех или иных ограничений которые предъявляются к их вероятностным

Подробнее

5.1. Системы массового обслуживания

5.1. Системы массового обслуживания Теория массового обслуживания (ТМО) изучает процессы, в которых возникают требования на выполнение каких-либо видов услуг, и происходит обслуживание этих требований. Объектами (ТМО) могут быть производственные

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 4. Задание подпространств уравнениями, системы линейных уравнений, ранг матрицы.

ЛЕКЦИЯ 4. Задание подпространств уравнениями, системы линейных уравнений, ранг матрицы. ЛЕКЦИЯ 4. Задание подпространств уравнениями, системы линейных уравнений, ранг матрицы. Основные результаты Лекции 4. 1) Любое подпространство V k F n 2 размерности k задается некоторой системой из n k

Подробнее

УДК УРАВНЕНИЯ ЛАГРАНЖА В КУРСЕ МЕХАНИКИ. Ф.Ф. Прохоренко

УДК УРАВНЕНИЯ ЛАГРАНЖА В КУРСЕ МЕХАНИКИ. Ф.Ф. Прохоренко УДК 531.011 УРАВНЕНИЯ ЛАГРАНЖА В КУРСЕ МЕХАНИКИ Санкт - Петербургский государственный политехнический университет. Санкт Петербург Россия ff.hunt@mail.ru Аннотация. Предлагается получать уравнения Лагранжа

Подробнее

АНАЛИЗ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ОТНОШЕНИЙ 1

АНАЛИЗ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ОТНОШЕНИЙ 1 УДК 519.33.5 М. А. НОВОЖИЛОВ Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого Санкт-Петербург АНАЛИЗ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ НА ОСНОВЕ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ОТНОШЕНИЙ 1 В данной работе сформулирована

Подробнее

АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СИСТЕМЫ ДВИГАТЕЛЬ ДВУХМАССОВЫЙ МЕХАНИЗМ С.В. Арановский Научный руководитель д.т.н., профессор А.А.

АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СИСТЕМЫ ДВИГАТЕЛЬ ДВУХМАССОВЫЙ МЕХАНИЗМ С.В. Арановский Научный руководитель д.т.н., профессор А.А. УДК 6855 АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СИСТЕМЫ ДВИГАТЕЛЬ ДВУХМАССОВЫЙ МЕХАНИЗМ СВ Арановский Научный руководитель дтн профессор АА Бобцов Статья посвящена проблеме идентификации параметров системы

Подробнее

УДК г. Е.Л. Еремин, д-р техн. наук, Л.В. Чепак, канд. техн. наук (Амурский государственный университет, Благовещенск)

УДК г. Е.Л. Еремин, д-р техн. наук, Л.В. Чепак, канд. техн. наук (Амурский государственный университет, Благовещенск) Адаптивные и робастные системы 7 9 Еремин Е Л Чепак Л В Алгоритмы адаптации дискретно-непрерывных систем для объектов с запаздыванием по управлению //Вычислительные технологии 6 Т С6-7 Еремин ЕЛ Теличенко

Подробнее

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ЯДЕРНОЙ ОЦЕНКИ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ЯДЕРНОЙ ОЦЕНКИ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДА ЯДЕРНОЙ ОЦЕНКИ ПЛОТНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ А.В. Антонов, Н.Г. Зюляева, В.А. Чепурко В настоящее время особую актуальность имеют вопросы обеспечения надежного функционирования объектов ядерной

Подробнее

Оптимальное управление линейными MISO-объектами с применением методов линейного программирования

Оптимальное управление линейными MISO-объектами с применением методов линейного программирования УДК 6-50.7:59.6 С.В. Левин Оптимальное управление линейными MISO-объектами с применением методов линейного программирования Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского «ХАИ» Введение В

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ. Основы информационных технологий. В.В. Афонин, С.А. Федосин

МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ. Основы информационных технологий. В.В. Афонин, С.А. Федосин Основы информационных технологий В.В. Афонин, С.А. Федосин МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ Учебно-практическое пособие для студентов, обучающихся по направлению «Информатика и вычислительная техника» Интернет-Университет

Подробнее

1. Требования к знаниям, умениям, навыкам

1. Требования к знаниям, умениям, навыкам ПРИЛОЖЕНИЯ Требования к знаниям умениям навыкам Страницы даны по учебнику «Математика в экономике» [] Дополнительные задачи по данному курсу можно найти в учебных пособиях [ 6] Векторы Владеть понятиями:

Подробнее

Линейные динамические системы. Фильтр Калмана.

Линейные динамические системы. Фильтр Калмана. Линейные динамические системы. Фильтр Калмана. Ликбез: некоторые свойства нормального распределения Плотность распределения.4.3.. -4 x b.5 x b =.7 5 p(x a x b =.7) - x p(x a,x b) p(x a) 4 3 - - -3 x.5

Подробнее

Л Е К Ц И Я 4. и получаем ортонормированный базис из его собственных векторов χ x : причем для определенности считаем спектр чисто дискретным:

Л Е К Ц И Я 4. и получаем ортонормированный базис из его собственных векторов χ x : причем для определенности считаем спектр чисто дискретным: Л Е К Ц И Я 4 А ПРЕДСТАВЛЕНИЕ КВАНТОВОЙ МЕХАНИКИ На прошлой лекции мы построили некую конкретную схему квантовой механики, взяв в качестве основного оператор координаты $ X. Делалось это так. Ставим задачу

Подробнее