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

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

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

Транскрипт

1 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 фильтров Калмана первого и второго порядка. Показана необходимость наличия адекватной априорной информации для эффективного анализа акустических сигналов. Даны примеры обработки акустических сигналов фильтрами Калмана первого и второго порядка. Введение Динамический анализ стохастических сигналов имеет важное значение при решении широкого круга научно-технических задач. Важным видом задач обработки является идентификация или определение параметров исследуемых процессов на основе анализа поступающей акустической информации. Для анализа сигналов, как правило, используются методы спектрального и стохастического анализа [, 2]. Особенностью спектрального подхода является использование всех отсчетов данных, зарегистрированных в анализируемой выборке. Многие типичные исследуемые процессы имеют специфический спектральный состав и занимают характерные спектральные области, что позволяет легко выделять информативные составляющие сигналов. К недостаткам классического спектрального анализа относятся малая чувствительность к локальным свойствам сигналов, недостаточно высокое спектральное разрешение и сравнительно большие вычислительные затраты. Как правило, спектральный анализ проводится по выборке данных достаточно большой протяженности, и короткие локальные изменения не вносят значительного вклада в результирующий спектр сигнала. Вместе с тем, часто именно локальные изменения свойств сигналов, например, при ударных процессах, могут содержать полезную информацию. Большой объем обрабатываемых данных и сложные алгоритмы обработки требуют значительных вычислительных затрат при анализе спектров даже в случае использования быстрых алгоритмов типа быстрого преобразования Фурье (БПФ). Методы стохастического анализа [3, 4] позволяют анализировать как глобальные, так и локальные свойства сигналов в динамическом режиме и требуют меньших вычислительных затрат. Такие методы основываются на параметрических моделях, в структуре которых учитывается априорная информация об общих свойствах анализируемых сигналов. При использовании методов стохастической фильтрации ведется обработка только той информации, которая необходима в рамках решаемой задачи. Например, если известно, что следует анализировать данные только в определенной полосе частот, можно обойтись без спектрального преобразования и последующего анализа во всей спектральной области, используя фильтр Калмана для выделения в исходных данных необходимых спектральных областей. В настоящей работе рассмотрены параметрические модели сигналов и исследованы возможности динамической обработки стохастических сигналов фильтром Калмана первого и второго порядка для выделения информативных составляющих реальных акустических сигналов. Метод фильтрации Калмана Рассмотрим вначале дискретный линейный фильтр Калмана. Такой фильтр определяется векторным уравнением наблюдения s()=c()θ()+() () и уравнением системы θ(+)=a()θ()+w(). (2) В уравнениях () и (2) s() - последовательность регистрируемых дискретных значений сигнала, C() - матрица измерений, θ() - вектор параметров, () - шум наблюдений, A() - 24

2 матрица перехода, w() - шум системы, =,...,K - номер отсчета дискретного сигнала. Обозначим ковариационные матрицы шумов () и w() как R и R w соответственно. Прогноз вектора параметров для шага +, согласно (2), можно определить в нулевом приближении как A()θ(). Невязка между измеренным и прогнозированным значениями равна v(+)=s(+)-c(+)a()θ(). Тогда оценка вектора параметров имеет вид θ(+)= A()θ()+P(+)v(+), (3) где P(+) - коэффициент усиления фильтра Калмана. Обозначим ковариационную матрицу погрешности предсказания вектора параметров θ(+) как R pr (+), а ковариационную матрицу апостериорной оценки - как R(+). Из (3) получим R(+)=[I-P(+)C(+)]R pr (+)[I-P(+)C(+)] T +P(+)R P T (+), (4) где I - единичная матрица. Диагональные элементы матрицы R(+) представляют собой дисперсии компонентов вектора параметров, и коэффициент усиления P(+) следует выбирать так, чтобы эти дисперсии минимизировать. Условие минимума дисперсий можно выразить в форме -R pr (+)C T (+)+P(+)[C(+)R pr (+)C T (+)+R ]=, откуда находим коэффициент усиления фильтра в виде P(+)=R pr (+)C T (+)[C(+)R pr (+)C T (+)+R ] -. (5) Из (4) и (5) имеем R(+)=[I-P(+)C(+)]R pr (+). Вследствие (2), можно записать выражение для ковариационной матрицы погрешности предсказания в форме R pr (+)= A()R()A T ()+R w. (6) В результате алгоритм обработки данных на каждом шаге определяется следующими выражениями: θ(+)= A()θ()+P(+)[s(+)-C(+)A()θ()], (7) P(+)=R pr (+)C T (+)[C(+)R pr (+)C T (+) +R ] -, (8) R(+)=[I-P(+)C(+)]R pr (+). (9) Уравнение (6) определяет эволюцию ковариационной матрицы R pr (+) погрешности предсказания параметров на каждом шаге. Оценка вектора параметров на следующем шаге (7) вычисляется с учетом коэффициента усиления, рассчитанного согласно (8). Ковариационная матрица апостериорной оценки параметров определяется выражением (9). Для применения алгоритма требуется знать начальные условия θ() и R(), получаемые на этапе предварительной обработки сигнала. Фильтр Калмана второго порядка При необходимости выделения произвольной полосы частот узкополосных процессов использование фильтра Калмана первого порядка не эффективно. Для полосовой фильтрации стохастических сигналов целесообразно использовать фильтр Калмана второго порядка. Такой фильтр для скалярного дискретного случая определяется уравнениями: θ (-) = θ(-) - θ(-2), θ () = θ (-)-2aθ (-)-b 2 θ(-)+ b 2 w(x), () где a, b коэффициенты, w(x) белый шум. Такой фильтр позволяет осуществлять фильтрацию узкополосного процесса, спектр мощности которого сосредоточен около некоторой центральной частоты в сравнительно узкой полосе частот. Спектральная плотность случайного процесса, определяемого уравнениями (), имеет вид [3]: 4 b N G ( u) = θ θ () [( b 2πu) + a ][( b + 2πu) + a ] 25

3 при b 2 >>a 2. Функция, определяемая уравнением (), имеет максимумы на частотах ± b/2π, и ширина полосы пропускания фильтра определяется параметром a. Фильтрация акустических сигналов Фильтр Калмана первого порядка может быть исползован для выделения низкочастотных составляющих сигнала. Частотная характеристика такого фильтра определяется выражением [3] ( anθ Gθ u) = (2) 2 2 2( a + 4π u 2 ) и имеет вид, показанный в левой части рис.. Выражение (2) определяет полуширину кривой спектральной плотности выходного сигнала при поступлении на вход фильтра гауссовского белого шума. Параметр a позволяет установить требуемую ширину полосы: чем больше величина этого параметра, тем более узкой является полоса пропускания фильтра первого порядка.,8,6 G(u)/G max (u),4,2 2,2,4,6,8 u Рис.. Полоса пропускания фильтра Калмана первого (кривая ) и второго (кривая 2) порядков для спектральной плотности стохастических сигналов в зависимости от нормированной частоты На рис. 2, а представлен пример реализации стохастического процесса в виде акустического сигнала, содержащего локальные участки с повышенными частотами на фоне медленно изменяющейся фоновой составляющей сигнала. Обработка сигналов такого вида при помощи традиционных методов спектрального анализа, как правило, не обеспечивает требуемого спектрального разрешения на локальных участках.,5 s() -, Рис 2, а. Нормированный исходный сигнал 26

4 ,4,3,2, s( ) -, -,2 -, Рис 2, б. Сигнал, полученный на выходе фильтра Калмана первого порядка Результат выделения низкочастотных составляющих сигнала фильтром Калмана первого порядка представлен на рис. 2, б. Следует отметить, что фильтр Калмана обеспечивает динамическое формирование на его выходе сигнала, наиболее соответствующего заданной кривой спектральной плотности (2) в смысле минимума средней квадратической ошибки, из всех возможных реализаций случайного процесса. Очевидно, что с помощью фильтра первого порядка возможно также выделение высокочастотных составляющих сигнала путем вычитания из исходного сигнала предварительной отфильтрованных низкочастотных составляющих. Пример обработки этого вида применительно к акустическим сигналам приведен на рис. 3. Кривые спектров рис. 3 наглядно иллюстрируют результат подавления спектральных составляющих в области нижних частот. Спектры S(u) вычислялись при помощи обычного алгоритма дискретного преобразования Фурье. Для большей наглядности кривые зависимостей модулей амплитудных спектров от значений дискретной частоты u представлены на рис. 3 в логарифмическом масштабе.,5 s() -, , lg S( ),,, Рис 3, а. Исходный акустический сигнал (вверху) и его спектр 27

5 ,6,4,2 s( ) -,2 -,4 -, lg S(),,,,,, Рис 3, б. Результат выделения высокочастотных составляющих сигнала с использованием фильтра Калмана первого порядка,5 s() S() -,5 -,8,6,4, Рис. 4. Сигнал на входе фильтра второго порядка (вверху) и его спектр 28

6 ,,5 s( ) -,5 -, ,8,6 S(),4, Рис 5. Составляющая сигнала рис. 4 в узкой полосе частот, полученная при обработке данных дискретным фильтром Калмана второго порядка, и ее спектр Частотная характеристика фильтра Калмана второго порядка определяется выражением (). Таким образом, фильтр второго порядка осуществляет обработку стохастического сигнала подобно колебательному контуру, возбуждаемому случайным шумом. Центральная частота спектра мощности сигнала на выходе фильтра второго порядка определяется параметром b, при этом ширина спектра, как отмечалось выше, устанавливается при помощи параметра a в (). Следует отметить, что при обработке сигналов важным фактором является обеспечение достаточно высокой частоты дискретизации для выполнения условий теоремы отсчетов. В противном случае нарушается устойчивость рекуррентных вычислений, используемых в дискретных фильтрах Калмана. На рис. 4 представлен пример реализации акустического сигнала. На рис. 5 показаны результаты фильтрации этого сигнала, полученные при помощи фильтра Калмана второго порядка. Отметим, что на рисунке показан модуль амплитудного спектра отдельной реализации сигнала. При усреднении по ансамблю реализаций случайного процесса в заданной полосе частот несложно получить кривую, по форме совпадающую с кривой 2 на рис.. При перестройке параметров фильтра возможен динамический анализ сигналов в различных частотных полосах, в том числе при адаптивной подстройке параметров к характеристикам стохастических сигналов. Заключение Фильтры Калмана низких порядков позволяют осуществлять динамическую обработку стохастических сигналов при незначительных вычислительных затратах, что особенно важно при анализе акустических сигналов в реальном времени. Фильтр Калмана первого порядка удобен для выделения низких частот в заданном диапазоне 29

7 спектра мощности, фильтр второго порядка обеспечивает выделение узкополосных стохастических сигналов в заданной полосе частот. Проведенные исследования подтвердили эффективность рекуррентных алгоритмов реализации дискретных фильтров Калмана при обработке экспериментально зарегистрированных нестационарных акустических сигналов. Использование фильтров Калмана обеспечивает возможность идентитфикации локальных изменений сигнала на участках небольшой длительности, которая затруднена при использовании классических методов спектрального анализа. Литература. Марпл С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, Бендат Дж., Пирсол А. Применения корреляционного и спектрального анализа. М.: Мир, Васильев В.Н., Гуров И.П. Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерферометрическим системам. СПб: БХВ - Санкт-Петербург, Справочник по прикладной статистике / Под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана. М.: Мир, 99. Т. 2. 2

Полосовая фильтрация 1. Полосовая фильтрация

Полосовая фильтрация 1. Полосовая фильтрация Полосовая фильтрация 1 Полосовая фильтрация В предыдущих разделах была рассмотрена фильтрация быстрых вариаций сигнала (сглаживание) и его медленных вариаций (устранение тренда). Иногда требуется выделить

Подробнее

ВОССТАНОВЛЕНИЕ ФАЗЫ ИНТЕРФЕРЕНЦИОННЫХ ПОЛОС МЕТОДОМ НЕЛИНЕЙНОЙ ДВУМЕРНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА А.С. Захаров

ВОССТАНОВЛЕНИЕ ФАЗЫ ИНТЕРФЕРЕНЦИОННЫХ ПОЛОС МЕТОДОМ НЕЛИНЕЙНОЙ ДВУМЕРНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА А.С. Захаров ВОССТАНОВЛЕНИЕ ФАЗЫ ИНТЕРФЕРЕНЦИОННЫХ ПОЛОС МЕТОДОМ НЕЛИНЕЙНОЙ ДВУМЕРНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА А.С. Захаров Исследованы характеристики двумерного дискретного нелинейного фильтра Калмана при динамическом оценивании

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

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

Часть 5 МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФУНКЦИИ СПЕКТРАЛЬНОЙ ПЛОТНОСТИ

Часть 5 МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФУНКЦИИ СПЕКТРАЛЬНОЙ ПЛОТНОСТИ Часть 5 МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФУНКЦИИ СПЕКТРАЛЬНОЙ ПЛОТНОСТИ Функции спектральной плотности можно определять тремя различными эквивалентными способами которые будут рассмотрены в последующих разделах: с помощью

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

СТРУКТУРНАЯ И ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ КОРРЕЛЯЦИОННЫМИ МЕТОДАМИ

СТРУКТУРНАЯ И ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ КОРРЕЛЯЦИОННЫМИ МЕТОДАМИ 2926 УДК 681515:7 СТРУКТУРНАЯ И ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ КОРРЕЛЯЦИОННЫМИ МЕТОДАМИ АН Грачев Тульский государственный университет Россия 36 Тула пр Ленина 92 E-mal: ga15161@malru

Подробнее

Навчальна програма з дисципліни Математичнi основи теорii зв язку

Навчальна програма з дисципліни Математичнi основи теорii зв язку Навчальна програма з дисципліни Математичнi основи теорii зв язку 1. Введение 1.1. Объект изучения. Объект изучения системы цифровой связи, принципы построения систем связи, теория обработки, передачи

Подробнее

Н. В. Мясникова, М. П. Берестень, В. А. Дудкин ЭКСПРЕСС-АНАЛИЗ СЕЙСМИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ *

Н. В. Мясникова, М. П. Берестень, В. А. Дудкин ЭКСПРЕСС-АНАЛИЗ СЕЙСМИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ * Известия высших учебных заведений. Поволжский регион УДК 681.31 144 Н. В. Мясникова, М. П. Берестень, В. А. Дудкин ЭКСПРЕСС-АНАЛИЗ СЕЙСМИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ * Изложены теоретические основы экспресс-анализа

Подробнее

Цифровая обработка сигналов

Цифровая обработка сигналов Цифровая обработка сигналов Контрольные вопросы к лабораторной работе 1 1. Частоту дискретизации сигнала увеличили в два раза. Как изменится амплитуда выбросов аналогового сигнала, восстановленного согласно

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

Нелинейная фильтрация зашумленных интерференционных полос 245

Нелинейная фильтрация зашумленных интерференционных полос 245 Нелинейная фильтрация зашумленных интерференционных полос 245 НЕЛИНЕЙНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ЗАШУМЛЕННЫХ ИНТЕРФЕРЕНЦИОННЫХ ПОЛОС С ПРОСТРАНСТВЕННО ЗАВИСИМОЙ ИМПУЛЬСНОЙ РЕАКЦИЕЙ СИСТЕМЫ М.В. Волков Научный руководитель

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

СОВМЕСТНАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ГРУППЫ ДАТЧИКОВ В СЕЙСМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ НАБЛЮДЕНИЯ

СОВМЕСТНАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ГРУППЫ ДАТЧИКОВ В СЕЙСМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ НАБЛЮДЕНИЯ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 2007. 4(50) 39 44 УДК 621.39.519.2 СОВМЕСТНАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ГРУППЫ ДАТЧИКОВ В СЕЙСМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ НАБЛЮДЕНИЯ Д.О. СОКОЛОВА Рассматривается совместная обработка сигналов

Подробнее

ВЛИЯНИЕ СПЕКТРАЛЬНОГО ПРОСАЧИВАНИЯ НА ПОВЕДЕНИЕ АВТОКОРРЕЛЯЦИОННОЙ ФУНКЦИИ УСЕЧЕННОГО ГАРМОНИЧЕСКОГО СИГНАЛА. Г.С. Ханян

ВЛИЯНИЕ СПЕКТРАЛЬНОГО ПРОСАЧИВАНИЯ НА ПОВЕДЕНИЕ АВТОКОРРЕЛЯЦИОННОЙ ФУНКЦИИ УСЕЧЕННОГО ГАРМОНИЧЕСКОГО СИГНАЛА. Г.С. Ханян www.vntr.ru 6 (34), г. www.ntgcom.com УДК 57.443+57.8 ВЛИЯНИЕ СПЕКТРАЛЬНОГО ПРОСАЧИВАНИЯ НА ПОВЕДЕНИЕ АВТОКОРРЕЛЯЦИОННОЙ ФУНКЦИИ УСЕЧЕННОГО ГАРМОНИЧЕСКОГО СИГНАЛА Г.С. Ханян Центральный институт авиационного

Подробнее

Учреждение образования "БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАТИКИ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ" ПРОГРАММА

Учреждение образования БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАТИКИ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ ПРОГРАММА Учреждение образования "БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАТИКИ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ" УТВЕРЖДАЮ Проректор по учебной и воспитательной работе С.К. Дик "23" мая 2016г. ПРОГРАММА дополнительного

Подробнее

Навчальна програма з дисципліни Теорiя цифрового зв язку

Навчальна програма з дисципліни Теорiя цифрового зв язку 1. Введение 1.1. Объект изучения. Навчальна програма з дисципліни Теорiя цифрового зв язку Объект изучения - способы построения цифровых систем связи, технология обработки, передачи и приема цифровой информации

Подробнее

4. ПЕРЕХОДНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА МЕМБРАНЫ

4. ПЕРЕХОДНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА МЕМБРАНЫ 4. ПЕРЕХОДНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА МЕМБРАНЫ 4.1 Временные характеристики динамической системы Для оценки динамических свойств системы и отдельных звеньев принято исследовать их реакцию на типовые входные воздействия,

Подробнее

СПОСОБЫ ОЦЕНКИ СКОРОСТИ ЦЕЛИ ПО ДОПЛЕРОВСКОМУ РАДИОСИГНАЛУ

СПОСОБЫ ОЦЕНКИ СКОРОСТИ ЦЕЛИ ПО ДОПЛЕРОВСКОМУ РАДИОСИГНАЛУ СПОСОБЫ ОЦЕНКИ СКОРОСТИ ЦЕЛИ ПО ДОПЛЕРОВСКОМУ РАДИОСИГНАЛУ В.Д. Захарченко, Е.В. Верстаков Волгоградский государственный университет ob.otdel@volsu.ru Проводится сравнительный анализ методов оценки средней

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

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

Лабораторная работа 7. Цифровой спектральный анализ: периодограммный и коррелограммный методы

Лабораторная работа 7. Цифровой спектральный анализ: периодограммный и коррелограммный методы Лабораторная работа 7 Цифровой спектральный анализ: периодограммный и коррелограммный методы Цель работы: изучить способы программной реализации в системе MATLAB классических вариантов цифрового спектрального

Подробнее

ОГЛАВЛЕНИЕ. Предисловие... 11

ОГЛАВЛЕНИЕ. Предисловие... 11 ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие... 11 ЧАСТЬ 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О СИСТЕМАХ И ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ.15.Глава 1. Основные понятия теории управления... 15 1.1.Понятия об управлении и системах управления... 15 1.2.Объекты

Подробнее

Учебная программа. специализация «Статистическая радиофизика»

Учебная программа. специализация «Статистическая радиофизика» МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского»

Подробнее

Метрология и радиоизмерения. Лекция 8. Анализаторы спектра радиосигналов Л Е М Б Е Р Г К. В.,

Метрология и радиоизмерения. Лекция 8. Анализаторы спектра радиосигналов Л Е М Б Е Р Г К. В., Метрология и радиоизмерения. Лекция 8 Анализаторы спектра радиосигналов Л Е М Б Е Р Г К. В., 2 0 1 6 Спектр радиосигнала Для описания одиночного сигнала u(t) в частотной области используют спектральную

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

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

Министерство образования и науки Российской Федерации ГОУ ВПО «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П.А.

Министерство образования и науки Российской Федерации ГОУ ВПО «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П.А. Министерство образования и науки Российской Федерации ГОУ ВПО «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П.А. Соловьева» Факультет радиоэлектроники и информатики Кафедра МПО

Подробнее

Министерство образования и науки Российской Федерации. Факультет радиоэлектроники и информатики

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»

Подробнее

СПЕКТРАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ФЛУКТУАЦИЙ ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ПОЛЯ В ОКРЕСТНОСТИ ГРОЗОВЫХ ОБЛАКОВ.

СПЕКТРАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ФЛУКТУАЦИЙ ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ПОЛЯ В ОКРЕСТНОСТИ ГРОЗОВЫХ ОБЛАКОВ. СПЕКТРАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ФЛУКТУАЦИЙ ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ПОЛЯ В ОКРЕСТНОСТИ ГРОЗОВЫХ ОБЛАКОВ. Клименко В.В. Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород Вместе с очевидным прикладным интересом к исследованию

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

ОБНАРУЖЕНИЕ ДЕФЕКТОВ ПОДШИПНИКОВ КАЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ ВИБРАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ. Кан Шоучян ', А. В. Микулович, В. И. Микулович

ОБНАРУЖЕНИЕ ДЕФЕКТОВ ПОДШИПНИКОВ КАЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ ВИБРАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ. Кан Шоучян ', А. В. Микулович, В. И. Микулович ОБНАРУЖЕНИЕ ДЕФЕКТОВ ПОДШИПНИКОВ КАЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ОБРАБОТКИ ВИБРАЦИОННЫХ СИГНАЛОВ 12 1 1 Кан Шоучян ', А. В. Микулович, В. И. Микулович 1 Белорусский государственный университет, Минск, Беларусь, Харбинский

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

Специальная техника, 5, Проблемы обнаружения и идентификации радиосигналов средств негласного контроля информации

Специальная техника, 5, Проблемы обнаружения и идентификации радиосигналов средств негласного контроля информации Специальная техника, 5, 2000 Каргашин Виктор Леонидович Кандидат технических наук Проблемы обнаружения и идентификации радиосигналов средств негласного контроля информации Часть 3. Эффективность сканирующих

Подробнее

МЕТОД БАЙЕСОВСКИХ ОЦЕНОК В ЗАДАЧЕ ЛАЗЕРНОГО ОПТИКО-АКУСТИЧЕСКОГО ГАЗОАНАЛИЗА

МЕТОД БАЙЕСОВСКИХ ОЦЕНОК В ЗАДАЧЕ ЛАЗЕРНОГО ОПТИКО-АКУСТИЧЕСКОГО ГАЗОАНАЛИЗА УДК 61.378:551.508 Л. Н. Еременко, М. Л. Белов, В. И. Алехнович, В. А. Городничев МЕТОД БАЙЕСОВСКИХ ОЦЕНОК В ЗАДАЧЕ ЛАЗЕРНОГО ОПТИКО-АКУСТИЧЕСКОГО ГАЗОАНАЛИЗА Описаны процедуры обработки сигналов, основанные

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

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

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

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТРЕНДА НЕСТАЦИОНАРНЫХ ПРОЦЕССОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОРТОГОНАЛЬНЫХ ПОЛИНОМОВ

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТРЕНДА НЕСТАЦИОНАРНЫХ ПРОЦЕССОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОРТОГОНАЛЬНЫХ ПОЛИНОМОВ С. В. ГИЛЕВСКИЙ, П. П. КОРЖУКОВ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТРЕНДА НЕСТАЦИОНАРНЫХ ПРОЦЕССОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ОРТОГОНАЛЬНЫХ ПОЛИНОМОВ Работа сложных динамических систем различной физической природы (особенно силовых агрегатов

Подробнее

ОПТИМИЗАЦИЯ РАЗРЕШАЮЩЕЙ СПОСОБНОСТИ ОПТИЧЕСКИХ ПРИБОРОВ

ОПТИМИЗАЦИЯ РАЗРЕШАЮЩЕЙ СПОСОБНОСТИ ОПТИЧЕСКИХ ПРИБОРОВ А.Г. Рамм и С.А. Родионов. Оптимизация разрешающей способности оптических приборов. ОПТИМИЗАЦИЯ РАЗРЕШАЮЩЕЙ СПОСОБНОСТИ ОПТИЧЕСКИХ ПРИБОРОВ А.Г. Рамм и С.А. Родионов Среди всех линейных изопланатических

Подробнее

Проблемы обнаружения и идентификации радиосигналов средств негласного контроля информации. (Продолжение, начало 3, 4, 2000)

Проблемы обнаружения и идентификации радиосигналов средств негласного контроля информации. (Продолжение, начало 3, 4, 2000) Каргашин Виктор Леонидович, кандидат технических наук Проблемы обнаружения и идентификации радиосигналов средств негласного контроля информации. (Продолжение, начало 3, 4, 2) Эффективность сканирующих

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

ЭЛЕКТРОННЫЕ И ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫЕ УСТРОЙСТВА

ЭЛЕКТРОННЫЕ И ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫЕ УСТРОЙСТВА ЭЛЕКТРОННЫЕ И ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫЕ УСТРОЙСТВА УДК 61.396:681.33 С. И. ЗИАТДИНОВ СИНТЕЗ ОПТИМАЛЬНЫХ ЭКСТРАПОЛЯТОРОВ Рассматривается вопрос оптимизации параметров кстраполятора с учетом как ширины спектра, так

Подробнее

Лекция 9. Оптимальные алгоритмы приема при полностью известных сигналах. Когерентный прием

Лекция 9. Оптимальные алгоритмы приема при полностью известных сигналах. Когерентный прием Лекция 9 Оптимальные алгоритмы приема при полностью известных сигналах. Когерентный прием Для решения задачи об оптимальном алгоритме приема дискретных сообщений сделаем следующие допущения:. Все искажения

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

А.Ф. Кушнир СТАТИСТИЧЕСКИЕ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ СЕЙСМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА

А.Ф. Кушнир СТАТИСТИЧЕСКИЕ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ СЕЙСМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА А.Ф. Кушнир СТАТИСТИЧЕСКИЕ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ СЕЙСМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА ОГЛАВЛЕНИЕ АННОТАЦИЯ ПРИНЯТЫЕ СОКРАЩЕНИЯ ВВЕДЕНИЕ ГЛАВА 1 АСИМПТОТИЧЕСКИ ОПТИМАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА МНОГОМЕРНЫХ

Подробнее

Исследование влияния фазовой нестабильности тактового сигнала на характеристики тракта аналого-цифрового преобразования

Исследование влияния фазовой нестабильности тактового сигнала на характеристики тракта аналого-цифрового преобразования 02_2004_ukor_peredelka.qxd 11/15/2004 15:30 Page 24 УДК 681.337 Исследование влияния фазовой нестабильности тактового сигнала на характеристики тракта аналого-цифрового преобразования М.Н. Быканов, В.С.

Подробнее

Подготовительный этап. Часть I. Анализ частотных характеристик

Подготовительный этап. Часть I. Анализ частотных характеристик КУРСОВАЯ РАБОТА по дисциплине «Основы теории цепей» на тему «Анализ линейных цепей» Для студентов групп: М4О 201С, 202С, 203С, 205С, 206С, 207С Весенний семестр 2017/18 учебного года Подготовительный этап

Подробнее

К вопросу о векторизации графических спектрограмм. А.М. Бонч-Бруевич, С.Б. Козлачков. МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, , Россия

К вопросу о векторизации графических спектрограмм. А.М. Бонч-Бруевич, С.Б. Козлачков. МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, , Россия К вопросу о векторизации графических спектрограмм УДК 004.934 К вопросу о векторизации графических спектрограмм А.М. Бонч-Бруевич, С.Б. Козлачков МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия Для повышения

Подробнее

ИССЛЕДОВАНИЯ, КОНСТРУКЦИИ, ТЕХНОЛОГИИ. применение метода спектральных представлений для решения задач статистической динамики автомобиля 4 (81) 2013

ИССЛЕДОВАНИЯ, КОНСТРУКЦИИ, ТЕХНОЛОГИИ. применение метода спектральных представлений для решения задач статистической динамики автомобиля 4 (81) 2013 28 ИССЛЕДОВАНИЯ, КОНСТРУКЦИИ, ТЕХНОЛОГИИ УДК 629.113 применение метода спектральных представлений для решения задач статистической динамики автомобиля И.С. Чабунин, к.т.н. / В.И. Щербаков, к.т.н. Московский

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

ФИЛЬТРАЦИЯ ДИСКРЕТНЫХ СИГНАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА ВЕЙВЛЕТ АНАЛИЗА. Скляренко М.И., группа ТКС-01б Руководитель доц. каф. АТ Дегтяренко И.В.

ФИЛЬТРАЦИЯ ДИСКРЕТНЫХ СИГНАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА ВЕЙВЛЕТ АНАЛИЗА. Скляренко М.И., группа ТКС-01б Руководитель доц. каф. АТ Дегтяренко И.В. 42 ФИЛЬТРАЦИЯ ДИСКРЕТНЫХ СИГНАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА ВЕЙВЛЕТ АНАЛИЗА Скляренко М.И., группа ТКС-01б Руководитель доц. каф. АТ Дегтяренко И.В. Передача информации посредством электрических сигналов

Подробнее

Расчет ударного спектра средствами WinПОС «expert» НПП «МЕРА»

Расчет ударного спектра средствами WinПОС «expert» НПП «МЕРА» Расчет ударного спектра средствами WinПОС «expert» НПП «МЕРА» В процессе эксплуатации детали машин, летательных аппаратов и космической техники подвергаются существенным вибрационным нагрузкам, характеризующимся

Подробнее

Рис. 1. Временная структура входного сигнала представляется в виде:

Рис. 1. Временная структура входного сигнала представляется в виде: ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМА ОБНАРУЖЕНИЯ УЗКОПОЛОСНЫХ ИМПУЛЬСНЫХ РАДИОСИГНАЛОВ С НЕИЗВЕСТНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ НА ФОНЕ ГАУССОВСКИХ ШУМОВ С НЕИЗВЕСТНОЙ СПЕКТРАЛЬНОЙ ПЛОТНОСТЬЮ А.Н. Николаев Введение

Подробнее

Лабораторная работа 1 ЦИФРОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕАЛИЗАЦИЙ СТАЦИОНАРНЫХ ЭРГОДИЧЕСКИХ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ. 1. Цель работы

Лабораторная работа 1 ЦИФРОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕАЛИЗАЦИЙ СТАЦИОНАРНЫХ ЭРГОДИЧЕСКИХ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ. 1. Цель работы 1 ВВЕДЕНИЕ При экспериментальных исследованиях различных явлений, процессов и систем часто возникает необходимость привлечений статистических методов для анализа случайных данных. Применение персональных

Подробнее

КЛАССИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ В СЕЙСМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ОХРАНЫ

КЛАССИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ В СЕЙСМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ОХРАНЫ УДК 62.39 КЛАССИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ В СЕЙСМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ ОХРАНЫ Костенко К.В., Шевцов В.Ф. Введение Системы охранной сигнализации, предназначенные для обнаружения нарушителей на открытом пространстве,

Подробнее

Экспериментальное исследование низкочастотных помех на обтекаемых скалярных и векторных приемниках

Экспериментальное исследование низкочастотных помех на обтекаемых скалярных и векторных приемниках XXVII сессия Российского акустического общества, посвященная памяти ученых-акустиков ФГУП «Крыловский государственный научный центр» А. В. Смольякова и В. И. Попкова Санкт-Петербург,16-18 апреля 2014 г.

Подробнее

УДК ОБ ОЦЕНКЕ ГАРМОНИК ВЕЙВЛЕТ-СПЕКТРОВ

УДК ОБ ОЦЕНКЕ ГАРМОНИК ВЕЙВЛЕТ-СПЕКТРОВ УДК 6-75 ОБ ОЦЕНКЕ ГАРМОНИК ВЕЙВЛЕТ-СПЕКТРОВ В.О. Чернецкий Рассмотрены вопросы обнаружения и оценки параметров последовательностей гармоник вейвлет-спектров вибросигналов применительно к диагностике промышленного

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

1. Цели освоения дисциплины. 2. Место дисциплины в структуре ОПОП бакалавриата

1. Цели освоения дисциплины. 2. Место дисциплины в структуре ОПОП бакалавриата 1 1. Цели освоения дисциплины Целью дисциплины является подготовка специалиста в области цифровой обработки сигналов и изображений, владеющего современными методами и техникой вычисления с применением

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

В табл представлена эпюра сигнала и его спектр. Таблица 1.1.

В табл представлена эпюра сигнала и его спектр. Таблица 1.1. 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ ОБ АНАЛОГОВЫХ ЭЛЕКТРОННЫХ УСТРОЙСТВАХ (АЭУ). ПАРАМЕТРЫ И ХАРАКТЕРИСТИКИ АЭУ 1. 1. Общие сведения об аналоговых электронных устройствах (АЭУ), принципы их построения Аналоговые сигналы

Подробнее

Выделение периодической компоненты из временного ряда

Выделение периодической компоненты из временного ряда 40 А. А. Токмакова Выделение периодической компоненты из временного ряда А.А. Токмакова Московский физико-технический институт, ФУПМ, каф. «Интеллектуальные системы» В проекте исследуется временной ряд

Подробнее

Предисловие 9. Введение 11

Предисловие 9. Введение 11 Предисловие 9 Список сокращений 10 Введение 11 Глава 1. Основные понятия теории связи 14 1.1. Информация, сообщение, сигнал 14 1.2. Связь, сеть связи, система связи 17 1.3. Кодирование и модуляция 23 1.4.

Подробнее

Оптимальная фильтрация случайных процессов

Оптимальная фильтрация случайных процессов Оптимальная фильтрация случайных процессов Олег Николаевич Граничин Санкт-Петербургский государственный университет, математико-механический факультет 13 марта 2013 О. Н. Граничин (СПбГУ) стохастическое

Подробнее

ФТД.4 ЭЛЕКТРОМАГНИТНАЯ СОВМЕСТИМОСТЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ СЕТЕЙ

ФТД.4 ЭЛЕКТРОМАГНИТНАЯ СОВМЕСТИМОСТЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ СЕТЕЙ МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТУРИЗМА И СЕРВИСА» (ФГБОУ ВПО «РГУТИС»)

Подробнее

Часть 3 КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ТЕОРИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

Часть 3 КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ТЕОРИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ Часть 3 КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ТЕОРИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ В курсе "Теория вероятностей" корреляция между двумя случайными величинами определяется математическим ожиданием их произведения Если в качестве двух случайных

Подробнее

КУРСОВАЯ РАБОТА по курсу «Основы теории цепей» на тему «Анализ линейных цепей»

КУРСОВАЯ РАБОТА по курсу «Основы теории цепей» на тему «Анализ линейных цепей» КУРСОВАЯ РАБОТА по курсу «Основы теории цепей» на тему «Анализ линейных цепей» Подготовительный этап Получите у преподавателя номер варианта задания. Согласно номеру варианта определите в таблице 1 номер

Подробнее

М.А. Никитин, Е.В. Книхута, К.В. Власова, К.Ю. Королев

М.А. Никитин, Е.В. Книхута, К.В. Власова, К.Ю. Королев УДК 6.39, 6.396, 6.369 М.А. Никитин, Е.В. Книхута, К.В. Власова, К.Ю. Королев РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ДОПЛЕРОВСКОЙ ФИЛЬТРАЦИИ (СПЕКТРАЛЬНЫЙ ПОДХОД) Представлена теоретическая основа

Подробнее

Цифровая обработка сигналов, весна 2016 г. Домашнее задание 1. Методика решения задач. Задача 1 ( )( ) 1 1 j5π 6 1 j5π 6 1

Цифровая обработка сигналов, весна 2016 г. Домашнее задание 1. Методика решения задач. Задача 1 ( )( ) 1 1 j5π 6 1 j5π 6 1 Цифровая обработка сигналов, весна 6 г. Домашнее задание Методика решения задач Задача.9 5.4z 7.7z Условие: X( z) =. 7.3z z.977 4.679z Выделение целой части: X( z) =.77. 7.3z z Расчет полюсов: 7.3z z =,

Подробнее

В.И. Гнатюк, 2014 Глава 4 Параграф Оценка адекватности моделирования

В.И. Гнатюк, 2014 Глава 4 Параграф Оценка адекватности моделирования В.И. Гнатюк, 4 Глава 4 Параграф 4 4.4. Оценка адекватности моделирования Оценка адекватности динамической адаптивной модели электропотребления техноценоза [9,] включает две основные процедуры. Первая заключается

Подробнее

Лекция 5 Автоматические регуляторы в системах управления и их настройка

Лекция 5 Автоматические регуляторы в системах управления и их настройка Лекция 5 Автоматические регуляторы в системах управления и их настройка Автоматические регуляторы с типовыми алгоритмами регулирования релейными, пропорциональным (П), пропорционально-интегральным (ПИ),

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

Фильтрация цифровых сигналов в режиме непрерывного поступления данных

Фильтрация цифровых сигналов в режиме непрерывного поступления данных КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЕ 2012 Т. 4 1 С. 55 61 МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ УДК: 541.11 Фильтрация цифровых сигналов в режиме непрерывного поступления данных К.

Подробнее

Материалы Международной научно-технической конференции, 3 7 декабря 2012 г.

Материалы Международной научно-технической конференции, 3 7 декабря 2012 г. Материалы Международной научно-технической конференции, 3 7 декабря 2012 г. МОСКВА INTERMATIC 2 0 1 2, часть 6 МИРЭА РЕАЛИЗАЦИЯ АДАПТИВНЫХ ФИЛЬТРОВ НА ПРОГРАММИРУЕМЫХ ЛОГИЧЕСКИХ ИНТЕГРАЛЬНЫХ СХЕМАХ 2012

Подробнее

Проект ТОР 1201 Векторный анализатор спектра с параллельным анализом

Проект ТОР 1201 Векторный анализатор спектра с параллельным анализом Проект ТОР 1201 Векторный анализатор спектра с параллельным анализом Руководитель проекта: Гельцер А.А. старший преподаватель каф. ТОР Участники проектной группы: Ильченко С.Н. гр.169, Плучевский А.В.

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

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

62 «Информатика и компьютерные технологии-2011»

62 «Информатика и компьютерные технологии-2011» 6 «Информатика и компьютерные технологии-011» УДК 61 + 60.179.680 + 681.3.01:51 + 61.395 + 681.396 Моделирование алгоритмов определения координат в модуле отображения системы логистики Кондратенко А.В.,

Подробнее

Одесская национальная академия связи им. А.С. Попова. Кафедра теории электрической связи

Одесская национальная академия связи им. А.С. Попова. Кафедра теории электрической связи Одесская национальная академия связи им. А.С. Попова Кафедра теории электрической связи ЗАДАНИЕ НА КУРСОВУЮ РАБОТУ по дисциплине «Сигналы и процессы в радиотехнике» для студентов заочного факультета Составитель

Подробнее

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ " Моделирование радиотехнических устройств и систем" EH.P.02 Стр. 1 из 10 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ «УТВЕРЖДАЮ» Проректор по УМР

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

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

Федеральное агентство по образованию САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Г. ЧЕРНЫШЕВСКОГО

Федеральное агентство по образованию САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Г. ЧЕРНЫШЕВСКОГО Федеральное агентство по образованию САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Н.Г. ЧЕРНЫШЕВСКОГО Кафедра радиофизики и нелинейной динамики РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по дисциплине АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ для

Подробнее

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ НЕПРЕРЫВНОГО СИГНАЛА В ДИСКРЕТНЫЙ СИГНАЛ

ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ НЕПРЕРЫВНОГО СИГНАЛА В ДИСКРЕТНЫЙ СИГНАЛ ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЕ НЕПРЕРЫВНОГО СИГНАЛА В ДИСКРЕТНЫЙ СИГНАЛ Теоретический материал В 933 году в работе "О пропускной способности "эфира" и проволоки в электросвязи" В.А. Котельников доказал

Подробнее

А.А. ОРЕХОВ, Н.В. ДОРОФЕЕВ

А.А. ОРЕХОВ, Н.В. ДОРОФЕЕВ 29 А.А. ОРЕХОВ, Н.В. ДОРОФЕЕВ Адаптивная фильтрация сигналов в системе геодинамического контроля при высоком уровне воздействия промышленных помех УДК 550.8.05 Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВПО «Владимирский

Подробнее

Возбуждение спинового эха импульсами с линейной частотной модуляцией

Возбуждение спинового эха импульсами с линейной частотной модуляцией Журнал технической физики 15 том 85 вып. 3 7 Возбуждение спинового эха импульсами с линейной частотной модуляцией С.А. Баруздин Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет ЛЭТИ 19737

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

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ»

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ» Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ» ИНСТИТУТ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ Кафедра РЗиАЭс РЕФЕРАТ на тему: методы

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ АНИЗОТРОПНОГО ШУМА НА ВЕКТОРНО-СКАЛЯРНЫХ ПРИЕМНИКАХ

МОДЕЛИРОВАНИЕ АНИЗОТРОПНОГО ШУМА НА ВЕКТОРНО-СКАЛЯРНЫХ ПРИЕМНИКАХ ИНЖЕНЕРНЫЙ ВЕСТНИК ДОНА, 2, 2007, стр. 148 153 МОДЕЛИРОВАНИЕ АНИЗОТРОПНОГО ШУМА НА ВЕКТОРНО-СКАЛЯРНЫХ ПРИЕМНИКАХ 2007 г. О.Е. Шимко, рук. Г.М. Глебова В настоящее время в гидрофизике для оценки параметров

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

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

МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ ОТКЛИКОМ АНТЕННОЙ РЕШЕТКИ

МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ ОТКЛИКОМ АНТЕННОЙ РЕШЕТКИ УДК 681.883 С.Н. Павликов МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ ОТКЛИКОМ АНТЕННОЙ РЕШЕТКИ Морской государственный университет имени адм. Г.И. Невельского, г. Владивосток В работе рассмотрены цифровые устройства формирования

Подробнее

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ. Кафедра "Радиотехнические устройства". ПОСОБИЕ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ. Кафедра Радиотехнические устройства. ПОСОБИЕ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ Кафедра "Радиотехнические устройства". ПОСОБИЕ ПО ИЗУЧЕНИЮ ДИСЦИПЛИНЫ "Моделирование РТУ и РТС" EH.P.02 Для студентов 3 курса специальности

Подробнее

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «МЭИ»

НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «МЭИ» Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ «МЭИ» «УТВЕРЖДАЮ» Директор АВТИ Лунин В.П. подпись 2015

Подробнее

АНАЛИЗ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ В СИСТЕМЕ MATLAB. Методические указания к выполнению лабораторных работ

АНАЛИЗ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ В СИСТЕМЕ MATLAB. Методические указания к выполнению лабораторных работ АНАЛИЗ РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ В СИСТЕМЕ MATLAB Методические указания к выполнению лабораторных работ 1. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 2 1.1. Содержание задания Для заданного варианта исследуемого сигнала (сигналы

Подробнее

РАСЧЕТ ФОРМАНТ ПО УЧАСТКУ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА

РАСЧЕТ ФОРМАНТ ПО УЧАСТКУ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА УДК 004.934 1 В. Н. Поздин, М. Г. Хохлов РАСЧЕТ ФОРМАНТ ПО УЧАСТКУ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА В статье рассматриваются проблемы, возникающие при анализе речевого сигнала. Описываются алгоритмы нахождения формант,

Подробнее

ОГЛАВЛЕНИЕ. Подготовлено к изданию в 2008 г.

ОГЛАВЛЕНИЕ. Подготовлено к изданию в 2008 г. Подготовлено к изданию в 8 г. Ю. Н. Соколов. Компьютерный анализ и проектирование систем управления. Ч. 4. Статистическая динамика. Учеб. пособие. Харьков: Нац. аэрокосм. ун-т «Харьк. авиац. ин-т», 8.

Подробнее

ИДЕНТИФИКАЦИОННЫЙ МЕТОД ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ

ИДЕНТИФИКАЦИОННЫЙ МЕТОД ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ УДК 621.396 ИДЕНТИФИКАЦИОННЫЙ МЕТОД ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ Ю. Н. Кликушин Омский государственный технический университет Получена 30 апреля 2010 г. Аннотация. Описан метод цифровой обработки сигналов,

Подробнее