искомого фильтра yk В общем случае качество фильтрации будем характеризовать соотношением

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "искомого фильтра yk В общем случае качество фильтрации будем характеризовать соотношением"

Транскрипт

1 ВА Толстунов Нелинейная фильтрация на основе степенного преобразования 7 УДК ВА Толстунов Нелинейная фильтрация на основе степенного преобразования Предлагается алгоритм цифрового сглаживающего фильтра со скользящим окном, использующий степенную обработку входных значений сигнала Предложенный алгоритм исследуется аналитически в случае, когда мешающий шум является суммой гауссовской и импульсной помех Приведены результаты цифрового моделирования работы данного фильтра при обработке черно-белых изображений Ключевые слова: фильтр, мешающий шум, погрешность фильтрации, цифровое моделирование Среди широкого класса задач, связанных с цифровой обработкой информационных сигналов, важную роль играют задачи удаления различных шумов, искажающих полезные сигналы при их получении и передачи по каналам связи Для решения этой задачи широко используются линейные фильтры [, ] Однако линейные алгоритмы фильтрации эффективны в случае, когда мешающий шум является гауссовским и появление шумовых составляющих с другими законами распределения (в частности импульсные помехи) существенно снижает их сглаживающие свойства В этом отношении нелинейные цифровые фильтры [ 4] имеют определенное преимущество В настоящей работе строится алгоритм нелинейного сглаживающего фильтра При этом задача определения выходного сигнала фильтра рассматривается как статистическая задача оценки неизвестного детерминированного параметра методом наименьших квадратов Получение и анализ алгоритма фильтрации Пусть имеем фильтр со скользящим окном длиной апертуры +, на вход которого поступают дискретные сигналы xi = si + i, i=,,, N, где si = st ( i) отсчеты полезного детерминированного сигнала, i = ( ti) отсчеты мешающего шума По значениям входного сигнала из апертуры,,,, } будем определять значение + выхода фильтра y, соответствующего отсчету x Полагаем, что в пределах апертуры фильтра значения полезного сигнала практически одинаковы Тогда xi = s + i, i [ /,, + /] Отсчеты входного сигнала x i, i [ /,, + /] будем рассматривать как выборку из распределения, задаваемого мешающим шумом, отсчет полезного сигнала s считаем неизвестным параметром этого распределения Оценку s ˆ сигнала s интерпретируем как выход y искомого фильтра y = sˆ В общем случае качество фильтрации будем характеризовать соотношением R = L( f( x ),, ),, ), )) + () Здесь f ( x ) монотонная, однозначная, дифференцируемая функция, L некоторое расстояние между значениями f ( x i ), i [ /,, + /] и точкой f ( y ) Величину f ( y ) будем выбирать таким образом, чтобы данное расстояние было минимальным В качестве расстояния L возьмем [4] сумму квадратов отклонений f ( x i ) от f ( y ) Тогда + / R = ( f ( xi) f ( y) ) i= / Решая уравнение R = 0, y будем иметь Доклады ТУСУРа, (5), часть, июнь 0

2 7 УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА / + y = f f ( x i) () + i= / Алгоритм () позволяет построить целое семейство сглаживающих фильтров В частности, при f(x) x из () получаем классический линейный фильтр выборочного усреднения Если f ( xi) = xiexp{ ( i)}, то из () + / i / i y i i x e + e i / x e = = (3) + = + i= / При >> (3) можно представить в виде рекуррентной формулы y = y +α( x+ / y ), α = cost (4) Данное соотношение представляет собой хорошо известный фильтр экспоненциального сглаживания Выберем в () в качестве расстояния L сумму абсолютных величин отклонений f(x i ) от f ( y ) Тогда + / R = f ( xi) f ( y) i= / В последнем соотношении перенумеруем слагаемые так, чтобы f ( x / ) f ( x) f ( x+ /) (5) Тогда + / R = f ( xi) f ( y) + f ( xi) f ( y) + f ( x) f ( y) i= / i= + Очевидно, что минимум расстояния R по f ( y ) достигается при f ( y) = f( x) (6) Так как f ( x ) по предположению монотонна, однозначна, то из (5) x / x x+ / и из (6) y = x = ed( x /, x,, x+ /) (7) В результате приходим к широко известному в теории и практике нелинейному медианному фильтру [3] Вернемся к соотношению () и выберем для f ( x ) степенную зависимость вида f ( x) =, > 0 x Тогда из () для выхода фильтра будем иметь + y = + / (8) i= /x i Рассмотрим свойства этого фильтра в случае, когда мешающий шум t () является аддитивной смесью независимых стационарной гауссовской ξ () t и импульсной η () t помех При этом полагаем, что ξ () t имеет нулевое среднее значение и дисперсию σ, а η () t принимает два значения: 0, A > 0 с вероятностями соответственно p, q= p Используя известную формулу полной вероятности [5], для плотности распределения входного сигнала x i при сделанных предположениях относительно модели входного сигнала можно получить Доклады ТУСУРа, (5), часть, июнь 0

3 ВА Толстунов Нелинейная фильтрация на основе степенного преобразования ( ) ( ) 0 ( ) x si x si A p x = ( pexp qexp ) +, x (, ) (9) πσ σ σ Согласно центральной предельной теореме теории вероятностей [5], будем считать, что при >> случайная величина + / Z = (0) i= /xi из (8) распределена по нормальному закону с параметрами ( ) ( ) M Z =, D Z =σ s Используя (9), при условии слабого гауссовского шума, когда i >>, можно получить σ p q = ( + ) +, () s ( s + A) σ = ( + ) pq () s ( s + A ) Зная теперь плотность вероятностей и числовые характеристики (), (), величины Z, можно по известным соотношениям [5] найти плотность вероятностей выходного сигнала фильтра (8): ( + ) + p ( x) = exp, 0 x + > (3) πσ x σ x A Используя распределение (3), при h = >> можно найти математическое ожидание и дисперсию выхода фильтра (8): s s + pq M( y ) = + (4) p + h ( + ) p+ h s pqh D( y ) = (5) + ( + ) p + h M y Из (4) следует, что выбранной модели входного сигнала ( ) имеют место соотношения 73 s Так как в (4) при p 0 p + pq + h, +, ( + ) p+ h то очевидно M ( y) s Последнее означает, что если импульсным шумом искажаются не все отсчеты полезного сигнала, то преобразованием (8) полезный сигнал s можно восстановить за счет увеличения параметра нелинейности Из (5) видно также, что с увеличением параметра уменьшается дисперсия сигнала на выходе фильтра Алгоритм (8) можно обобщить на случай фильтрации двумерных сигналов Пусть y l значение выхода фильтра, которое соответствует входному сигналу x l Апертуру фильтра выберем в виде квадрата с длиной стороны + Тогда согласно (8) будем иметь Доклады ТУСУРа, (5), часть, июнь 0

4 74 УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА ( + ) yl = + / l+ / (6) i= / j= l /x ij Моделирование Фильтр (6) был промоделирован численно для обработки как черно-белых, так и цветных изображений Для этого на тестовое изображение «Lea» [6] наносились аддитивно смоделированные численно гауссовский и импульсный шумы При этом гауссовский шум имел нулевое математическое ожидание и изменяемую дисперсию σ, а импульсный шум мог принимать только два значения 0, A с вероятностями соответственно p, q= p Результат фильтрации характеризовался среднеквадратичной погрешностью N M y l s l R =, NM = l= s l где N M размер изображения, s l, y l значения пикселей соответственно тестового и профильтрованного изображений Работа фильтра (6) сравнивалась с работой широко известных алгоритмов: медианный фильтр [3], фильтр Винера [], гауссовский фильтр низких частот (ГФНЧ) [] Результаты работы данных алгоритмов показаны в таблице, где приведены погрешности фильтрации R Так как линейный фильтр Винера плохо удаляет импульсный шум, то в таблице для этого фильтра даны только результаты фильтрации гауссовского шума Последний столбец в таблице показывает среднеквадратичное отклонение зашумленного изображения от исходного Гауссовский шум с дисперсией 0 Импульсный шум с вероятностью появления 0, и амплитудой 55 Апертура Погрешности фильтрации изображения «Lea» Гармонический Медианный Фильтр Параметр фильтр при фильтр Винера ГФНЧ = 00 ГФНЧ 3 0,03 0,0 0, ,03 5 0,0 0,0 0,0 00 0,0 7 0,06 0,0 0, ,9 00 0,03 3 0, 0, ,0 5 0,0 0, ,06 7 0,03 0,0 0 0,088 Без фильтрации Как следует из приведенных данных, в случае гауссовского шума практически одинаковые результаты дают все сравниваемые алгоритмы В случае импульсного шума лучшие результаты дают медианный фильтр и фильтр со степенным преобразованием Для них при слабой интенсивности импульсного шума погрешности фильтрации близки, а с ростом вероятности появления импульсного шума лучшими сглаживающими свойствами обладает фильтр со степенным преобразованием На рис для изображения «Lea» показаны результаты зашумления и последующей фильтрации различными алгоритмами Здесь а изображение «Lea» с импульсным шумом ( p = 0,); б результат обработки медианным фильтром; (в) результат обработки ГФНЧ; г результат обработки исследуемым фильтром На рис, 3 показаны исходный сигнал с «естественным» шумом и результат обработки этого сигнала фильтром (6) 0,05 0,85 а б в г Рис Зашумленное и профильтрованные изображения «Lea» Доклады ТУСУРа, (5), часть, июнь 0

5 ВА Толстунов Нелинейная фильтрация на основе степенного преобразования 75 Рис Изображения с «естественным» шумом Рис 3 Результат фильтрации изображений на рис фильтром (6) Заключение Таким образом, использованный в работе подход к построению цифрового фильтра позволил получить алгоритм, сглаживающие свойства которого не хуже, а при интенсивном импульсном шуме лучше свойств ряда широко известных фильтров Литература Гонсалес Р Цифровая обработка изображений / Р Гонсалес, Р Вудс М: Техносфера, с Цифровая обработка изображений в информационных системах: учеб пособие / ИС Грузман, ВС Киричук, ВП Косых и др Новосибирск: Изд-во НГТУ, с 3 Хуанг Т Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений М: Радио и связь, с 4 Толстунов ВА Нелинейный усредняющий фильтр с экспоненциальным преобразованием / ВА Толстунов, ПВ Степанец // Доклады ТУСУРа 009 Т (0) С Боровков АА Теория вероятностей / АА Боровков М: Наука, с 6 PicLab Picture Laboratory [Электронный ресурс] Режим доступа: piclabru, свободный (дата обращения: 4040) Толстунов Владимир Андреевич Канд техн наук, доцент каф автоматизации исследований и технической кибернетики Кемеровского госуниверситета Тел: (384-) Эл почта: Tolstuov VA Noliear filterig o the base of degree trasforatio It is offered algorith digital soothig filter with slitherig widow, usig degree processig of iput values of the sigal The offered algorith is researched aalytically whe disturbig oise is a aout of the oral ed pulsed copoets The results of digital odelig of the give filter are show whe processig the oochroe iages Keywords: filter, disturbig oise, iaccuracy of filterig, digital odelig Доклады ТУСУРа, (5), часть, июнь 0


НЕЛИНЕЙНЫЙ ФИЛЬТР ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО СРЕДНЕГО С ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНЫМИ ВЕСАМИ NONLINEAR FILTERING ON THE BASE OF GEOMETRICAL MEAN WITH EXPONENTIAL SCALES

НЕЛИНЕЙНЫЙ ФИЛЬТР ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО СРЕДНЕГО С ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНЫМИ ВЕСАМИ NONLINEAR FILTERING ON THE BASE OF GEOMETRICAL MEAN WITH EXPONENTIAL SCALES НЕЛИНЕЙНЫЙ ФИЛЬТР ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО СРЕДНЕГО С ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНЫМИ ВЕСАМИ Толстунов Владимир Андреевич канд. техн. наук, доцент Кемеровского государственного университета, РФ, г. Кемерово E-mail: vat@bk.ru

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

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

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

Обработка цифровых изображений стеклянных микрошариков методами фильтрации и сегментации /403867

Обработка цифровых изображений стеклянных микрошариков методами фильтрации и сегментации /403867 Обработка цифровых изображений стеклянных микрошариков методами фильтрации и сегментации 77-30569/403867 # 03, март 2012 Стругайло В. В. УДК 004.932 Россия, Московский автомобильно-дорожный государственный

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

Частотные и пространственные методы цифровой фильтрации изображений

Частотные и пространственные методы цифровой фильтрации изображений УДК 61.397 Частотные и пространственные методы цифровой фильтрации изображений # 05, май 01 Черный С.А. Cтудент, кафедра «Радиоэлектронные системы и устройства» Научный руководитель: Ахияров В.В., кандидат

Подробнее

- неизвестные случайные величины амплитуда и фаза принимаемого сигнала соответственно, exp N 2 I

- неизвестные случайные величины амплитуда и фаза принимаемого сигнала соответственно, exp N 2 I ЛЕКЦИЯ 8. Обнаружение сигналов со случайной фазой и амплитудой. Структурная схема обнаружителя и различителя. Потенциальная помехоустойчивость. Обнаружение случайных сигналов. Фильтр Колмогорова- Винера....

Подробнее

ПОСТРОЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМ

ПОСТРОЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМ Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования «СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

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

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

1. В результате алгоритм обнаружения имеет вид P H

1. В результате алгоритм обнаружения имеет вид P H ЛЕКЦИЯ 4 Критерии идеального наблюдателя, Неймана-Пирсона в задаче обнаружения Оценка качества алгоритмов обнаружения Рабочая характеристика обнаружителя Задавая различные значения коэффициентам риска

Подробнее

1. ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ. Любой случайный процесс x(t) задается ансамблем его реализаций

1. ХАРАКТЕРИСТИКИ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ. Любой случайный процесс x(t) задается ансамблем его реализаций 3 ВВЕДЕНИЕ Физические процессы, рассматриваемые в инженерных задачах, описываются, в большинстве случаев, функциями времени, называемыми реализациями процесса. Существуют физические явления, будущее поведение

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

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

8.3. АНАЛИЗ АВТОКОЛЕБАНИЙ МЕТОДОМ ГАРМОНИЧЕСКОЙ ЛИНЕАРИЗАЦИИ Постановка задачи. Рис. 1

8.3. АНАЛИЗ АВТОКОЛЕБАНИЙ МЕТОДОМ ГАРМОНИЧЕСКОЙ ЛИНЕАРИЗАЦИИ Постановка задачи. Рис. 1 Лекция 5. 8.3. АНАЛИЗ АВТОКОЛЕБАНИЙ МЕТОДОМ ГАРМОНИЧЕСКОЙ ЛИНЕАРИЗАЦИИ 8.3.. Постановка задачи Рассматривается замкнутая система с одним нелинейным элементом. F W s x Рис. Изучается свободное движение

Подробнее

Ю.М. Коршунов ОЦЕНКА КАЧЕСТВА РАБОТЫ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННО СОЗДАННОЙ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ СИГНАЛА И ПОМЕХИ

Ю.М. Коршунов ОЦЕНКА КАЧЕСТВА РАБОТЫ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННО СОЗДАННОЙ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ СИГНАЛА И ПОМЕХИ ISSN 1995-55. Вестник РГРТУ. 1 (выпуск 31). Рязань, 0 УДК 1.391 Ю.М. Коршунов ОЦЕНКА КАЧЕСТВА РАБОТЫ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННО СОЗДАННОЙ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ СИГНАЛА И ПОМЕХИ Предложен метод

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

В.К. Злобин, Б.В. Костров, В.А. Саблина АЛГОРИТМ СЕКВЕНТНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ГРУППОВЫХ ПОМЕХ НА ИЗОБРАЖЕНИИ

В.К. Злобин, Б.В. Костров, В.А. Саблина АЛГОРИТМ СЕКВЕНТНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ГРУППОВЫХ ПОМЕХ НА ИЗОБРАЖЕНИИ УДК 004.932 В.К. Злобин, Б.В. Костров, В.А. Саблина АЛГОРИТМ СЕКВЕНТНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ГРУППОВЫХ ПОМЕХ НА ИЗОБРАЖЕНИИ Рассмотрены проблемы использования методов секвентного анализа применительно к цифровой

Подробнее

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ В первой части предметом исследования и моделирования были случайные величины Случайная величина характерна тем, что она в результате эксперимента принимает одно, заранее

Подробнее

Радиотехнические и телекоммуникационные системы, 2012, 2

Радиотехнические и телекоммуникационные системы, 2012, 2 ISSN2221-2574 Телевизионные системы, передача и обработка изображений УДК 621.396 Построение модели тестового изображения Жиганов С.Н., Гашин И.В. В работе рассмотрена методика построения модели изображения,

Подробнее

УДК ФИЛЬТРАЦИЯ РЕНТГЕНОВСКИХ ТОМОГРАММ МЕТОДОМ АДАПТАЦИИ РАЗМЕРА ОКНА ФИЛЬТРА К ЛОКАЛЬНЫМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ ИЗОБРАЖЕНИЯ

УДК ФИЛЬТРАЦИЯ РЕНТГЕНОВСКИХ ТОМОГРАММ МЕТОДОМ АДАПТАЦИИ РАЗМЕРА ОКНА ФИЛЬТРА К ЛОКАЛЬНЫМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ ИЗОБРАЖЕНИЯ УДК 519.6 + 004.4 ФИЛЬТРАЦИЯ РЕНТГЕНОВСКИХ ТОМОГРАММ МЕТОДОМ АДАПТАЦИИ РАЗМЕРА ОКНА ФИЛЬТРА К ЛОКАЛЬНЫМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ ИЗОБРАЖЕНИЯ Е.Н. Симонов, В.В. Ласьков Предложен алгоритм фильтрации изображений

Подробнее

ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ Министерство общего и профессионального образования Российской Федерации НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ УДК 621.372.542 И.С.Грузман, В.С. Киричук, В.П. Косых, Г.И. Перетягин, А.А.Спектор

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

Двумерное распознавание сигнала на основе метода k ближайших соседей

Двумерное распознавание сигнала на основе метода k ближайших соседей УДК 621.391 Двумерное распознавание сигнала на основе метода k ближайших соседей Якубов Р.Ж., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Информационная безопасность» Научный руководитель:

Подробнее

УДК , ОЦЕНКА ПОГРЕШНОСТЕЙ ДОПЛЕРОВСКИХ СИСТЕМ

УДК , ОЦЕНКА ПОГРЕШНОСТЕЙ ДОПЛЕРОВСКИХ СИСТЕМ ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ, N5, 4 УДК 6.39, 6.37.7 ОЦЕНКА ПОГРЕШНОСТЕЙ ДОПЛЕРОВСКИХ СИСТЕМ В. Г. Патюков, Е. В. Патюков, Е. Н. Рычков Институт инженерной физики и радиоэлектроники Сибирского Федерального

Подробнее

Материалы к коллоквиуму. Теоретический минимум

Материалы к коллоквиуму. Теоретический минимум ФКН ВШЭ, 3 курс, 3 модуль Материалы к коллоквиуму Вероятностные модели и статистика случайных процессов, весна 2017 Теоретический минимум 1. Сформулируйте определение случайного процесса как случайной

Подробнее

2. «Простая» статистика

2. «Простая» статистика 2. «Простая» статистика 1 2. «Простая» статистика В большинстве статистических расчетов приходится работать с выборками случайной величины: либо с данными эксперимента, либо с результатами моделирования

Подробнее

ИКОНИКА НАУКА ОБ ИЗОБРАЖЕНИИ

ИКОНИКА НАУКА ОБ ИЗОБРАЖЕНИИ ИКОНИКА НАУКА ОБ ИЗОБРАЖЕНИИ УДК 004.932.4 МЕТОД МЕЖКАНАЛЬНОЙ КОМПЕНСАЦИИ ИМПУЛЬСНЫХ ПОМЕХ В ЗАДАЧАХ ВОССТАНОВЛЕНИЯ МНОГОКОМПОНЕНТНЫХ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ 2013 г. Е. А. Самойлин, доктор техн. наук; В.

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

МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ, МОДЕЛІ, ПРОБЛЕМИ І ТЕХНОЛОГІЇ ДОСЛІДЖЕННЯ СКЛАДНИХ СИСТЕМ

МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ, МОДЕЛІ, ПРОБЛЕМИ І ТЕХНОЛОГІЇ ДОСЛІДЖЕННЯ СКЛАДНИХ СИСТЕМ Д I МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ МОДЕЛІ ПРОБЛЕМИ І ТЕХНОЛОГІЇ ДОСЛІДЖЕННЯ СКЛАДНИХ СИСТЕМ УДК 6-5 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МАКСИМАЛЬНЫХ УСЛОВНЫХ ДИСПЕРСИЙ МНОГОМЕРНЫХ ПРОЦЕССОВ С РАЗНОТЕМПОВОЙ ДИСКРЕТИЗАЦИЕЙ НА ОСНОВЕ АДАПТИВНЫХ

Подробнее

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 смазанных изображений путем решения интегрального уравнения типа свертки

Восстановление смазанных изображений путем решения интегрального уравнения типа свертки УДК 004.352.242 Восстановление смазанных изображений путем решения интегрального уравнения типа свертки Иванникова И.А., студент Россия, 105005, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Системы автоматизированного

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

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

ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ДВУМЕРНЫХ НЕЛИНЕЙНЫХ ФИЛЬТРОВ ШРЁДИНГЕРА В ЗАДАЧЕ УЛУЧШЕНИЯ ФОКУСИРОВКИ ТОЧЕЧНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ Чапов А.А. 1, Григоров И.В.

ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ДВУМЕРНЫХ НЕЛИНЕЙНЫХ ФИЛЬТРОВ ШРЁДИНГЕРА В ЗАДАЧЕ УЛУЧШЕНИЯ ФОКУСИРОВКИ ТОЧЕЧНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ Чапов А.А. 1, Григоров И.В. ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ДВУМЕРНЫХ НЕЛИНЕЙНЫХ ФИЛЬТРОВ ШРЁДИНГЕРА В ЗАДАЧЕ УЛУЧШЕНИЯ ФОКУСИРОВКИ ТОЧЕЧНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ Чапов А.А. 1, Григоров И.В. 1 Чапов Антон Александрович магистрант; Григоров Игорь Вячеславович

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

ЧИСЛЕННОЕ СРАВНЕНИЕ ОЦЕНОК МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ С ОДНОШАГОВЫМИ И ВЛИЯНИЕ ТОЧНОСТИ ОЦЕНИВАНИЯ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТАТИСТИК КРИТЕРИЕВ СОГЛАСИЯ [1]

ЧИСЛЕННОЕ СРАВНЕНИЕ ОЦЕНОК МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ С ОДНОШАГОВЫМИ И ВЛИЯНИЕ ТОЧНОСТИ ОЦЕНИВАНИЯ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТАТИСТИК КРИТЕРИЕВ СОГЛАСИЯ [1] Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2003. Т. 69. С.62-68. УДК 519.2 ЧИСЛЕННОЕ СРАВНЕНИЕ ОЦЕНОК МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ С ОДНОШАГОВЫМИ И ВЛИЯНИЕ ТОЧНОСТИ ОЦЕНИВАНИЯ НА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СТАТИСТИК

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. Кафедра автоматизации исследований и технической кибернетики. Рабочая программа дисциплины

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. Кафедра автоматизации исследований и технической кибернетики. Рабочая программа дисциплины МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «КЕМЕРОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Кафедра

Подробнее

Лекция ОДНОМЕРНЫЕ СТАЦИОНАРНЫЕ СИСТЕМЫ. ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ Описание сигналов и систем

Лекция ОДНОМЕРНЫЕ СТАЦИОНАРНЫЕ СИСТЕМЫ. ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ Описание сигналов и систем Лекция 8 33 ОДНОМЕРНЫЕ СТАЦИОНАРНЫЕ СИСТЕМЫ ПРИМЕНЕНИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ 33 Описание сигналов и систем Описание сигналов Для описания детерминированных сигналов используется преобразование Фурье: it

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

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

Эффективная модификация алгоритма адаптивной медианной фильтрации цифровых изображений

Эффективная модификация алгоритма адаптивной медианной фильтрации цифровых изображений Эффективная модификация алгоритма адаптивной медианной фильтрации цифровых изображений Яиков Рафаэль Равильевич Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова 2015 Какие бывают шумы? Аддитивный

Подробнее

ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ Т /2 ФИЗИКА 2014 МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗРУШЕНИЯ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ПОД ДЕЙСТВИЕМ ИОНИЗИРУЮЩЕГО ИЗЛУЧЕНИЯ

ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ Т /2 ФИЗИКА 2014 МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗРУШЕНИЯ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ПОД ДЕЙСТВИЕМ ИОНИЗИРУЮЩЕГО ИЗЛУЧЕНИЯ ИЗВЕСТИЯ ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙ Т. 57 11/2 ФИЗИКА 2014 УДК: 519.876:621.039.58 Ю.И. ГАЛАНОВ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗРУШЕНИЯ БИОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ПОД ДЕЙСТВИЕМ ИОНИЗИРУЮЩЕГО ИЗЛУЧЕНИЯ Методом имитационного

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

ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ

ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. 008. (5) 35 40 УДК 519.4 ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ АЛГОРИТМА ОПОРНЫХ ВЕКТОРОВ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ ПОСТРОЕНИЯ РЕГРЕССИИ А.А. ПОПОВ, А.С. САУТИН Сравниваются

Подробнее

ξ ( t ) - переменная «белого шума» с нулевым средним и единичной

ξ ( t ) - переменная «белого шума» с нулевым средним и единичной Автореферат выпускной работы магистра МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА Яковченко С.А. Донецкий национальный технический университет, Украина Государственное регулирование экономического роста

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

Большинство исследований проводимых в химической технологии сводятся к решению оптимальных задач. Существует два подхода к решению оптимальных задач:

Большинство исследований проводимых в химической технологии сводятся к решению оптимальных задач. Существует два подхода к решению оптимальных задач: Лекция Большинство исследований проводимых в химической технологии сводятся к решению оптимальных задач. Существует два подхода к решению оптимальных задач: 1. Для решения оптимальных задач необходимо

Подробнее

1.1. Методы анализа нелинейно-инерционных свойств аналоговых устройств

1.1. Методы анализа нелинейно-инерционных свойств аналоговых устройств 1.1. Методы анализа нелинейно-инерционных свойств аналоговых устройств В литературе, посвященной анализу нелинейно-инерционных свойств аналоговых устройств [1 11, 13 46, 50, 55, 88 90], приводятся несколько

Подробнее

Сигналы и помехи 2. Радиотехнические цепи

Сигналы и помехи 2. Радиотехнические цепи 2 1. Сигналы и помехи Детерминированные сигналы. Периодические сигналы. Представление периодических сигналов рядом Фурье. Спектры сигналов. Радиосигналы. Непериодические сигналы. Преобразование Фурье.

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

1 ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ ПО ПРОВЕДЕНИЮ ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ ПО ПРИЕМУ В МАГИСТРАТУРУ НА НАПРАВЛЕНИЕ «Электроника и наноэлектроника»

1 ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ ПО ПРОВЕДЕНИЮ ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ ПО ПРИЕМУ В МАГИСТРАТУРУ НА НАПРАВЛЕНИЕ «Электроника и наноэлектроника» 3 1 ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ ПО ПРОВЕДЕНИЮ ВСТУПИТЕЛЬНЫХ ИСПЫТАНИЙ ПО ПРИЕМУ В МАГИСТРАТУРУ НА НАПРАВЛЕНИЕ 11.04.02 «Электроника и наноэлектроника» 1.1 Настоящая Программа, составленная в соответствии с федеральным

Подробнее

АНАЛИЗ ПОГРЕШНОСТИ НА ОСНОВЕ КОВАРИАЦИОННЫХ МАТРИЦ С ПРИМЕНЕНИЕМ UT-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ.

АНАЛИЗ ПОГРЕШНОСТИ НА ОСНОВЕ КОВАРИАЦИОННЫХ МАТРИЦ С ПРИМЕНЕНИЕМ UT-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ. АНАЛИЗ ПОГРЕШНОСТИ НА ОСНОВЕ КОВАРИАЦИОННЫХ МАТРИЦ С ПРИМЕНЕНИЕМ UT-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ. Предлагается известный метод UT для анализа погрешности в задачах, связанных с измерениями на СВЧ. Приведены наиболее

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

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

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

СВОЙСТВА КОМБИНИРОВАННОЙ ОЦЕНКИ РЕГРЕССИИ ПРИ КОНЕЧНЫХ ОБЪЕМАХ ВЫБОРОК

СВОЙСТВА КОМБИНИРОВАННОЙ ОЦЕНКИ РЕГРЕССИИ ПРИ КОНЕЧНЫХ ОБЪЕМАХ ВЫБОРОК Известия Томского политехнического университета 008 Т 33 5 УДК 594 СВОЙСТВА КОМБИНИРОВАННОЙ ОЦЕНКИ РЕГРЕССИИ ПРИ КОНЕЧНЫХ ОБЪЕМАХ ВЫБОРОК СВ Скрипин Томский государственный университет Томский научный

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

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

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

ОГЛАВЛЕНИЕ. Предисловие... 3

ОГЛАВЛЕНИЕ. Предисловие... 3 ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие.......................................... 3 Глава 1 Выборочный метод математической статистики............. 4 1.1. Понятие выборки. Вариационный ряд................ 10 1.2. Наблюдения.

Подробнее

. Задача коммутатора заключается в поэлементном выделение значений интенсивности пикселей изображений Θ. и Θ

. Задача коммутатора заключается в поэлементном выделение значений интенсивности пикселей изображений Θ. и Θ УДК 639696 ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНСТИ ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ И ИЗМЕРЕНИЯ ИХ КООРДИНАТ И ПАРАМЕТРОВ НА ИЗОБРАЖЕНИИ ЗА СЧЁТ АДАПТИВНОГО ФОРМИРОВАНИЯ ЭТАЛОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ С В Цуприк А С Солонар П А Хмарский АА

Подробнее

ГЛАВА Несмещенные и состоятельные гиперслучайные оценки гиперслучайных величин

ГЛАВА Несмещенные и состоятельные гиперслучайные оценки гиперслучайных величин ГЛАВА 8 ХАРАКТЕРИСТИКИ ГИПЕРСЛУЧАЙНЫХ ОЦЕНОК ГИПЕРСЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН Для точечных гиперслучайных оценок гиперслучайных величин введены понятия несмещенной, состоятельной, эффективной и достаточной оценок

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

Обработка изображений

Обработка изображений Обработка изображений Аспирантский семинар факультета компьютерных наук Булгаков Станислав Александрович аспирант 4 г.о. ДПМ МИЭМ НИУ ВШЭ Научный руководитель: к.т.н., проф. Истратов А.Ю. Национальный

Подробнее

ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ НЕЛИНЕЙНЫМИ ФИЛЬТРАМИ, ПОЛУЧЕННЫМИ ИДЕНТИФИКАЦИЕЙ ЛИНЕЙНОЙ ПО ПАРАМЕТРАМ МОДЕЛИ

ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ НЕЛИНЕЙНЫМИ ФИЛЬТРАМИ, ПОЛУЧЕННЫМИ ИДЕНТИФИКАЦИЕЙ ЛИНЕЙНОЙ ПО ПАРАМЕТРАМ МОДЕЛИ ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ НЕЛИНЕЙНЫМИ ФИЛЬТРАМИ, ПОЛУЧЕННЫМИ ИДЕНТИФИКАЦИЕЙ ЛИНЕЙНОЙ ПО ПАРАМЕТРАМ МОДЕЛИ В.А. Фурсов, Д.А. Елкин Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика

Подробнее

В.И. Марчук, В.В. Воронин ОБРАБОТКА ЧЕРНО-БЕЛЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ДВУХМЕРНОГО МЕТОДА РАЗМНОЖЕНИЯ ОЦЕНОК ПОЛЕЗНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ

В.И. Марчук, В.В. Воронин ОБРАБОТКА ЧЕРНО-БЕЛЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ОСНОВЕ ДВУХМЕРНОГО МЕТОДА РАЗМНОЖЕНИЯ ОЦЕНОК ПОЛЕЗНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ При разработке данного программного комплекса было принято решение об использовании модульной архитектуры. Выбранная архитектура позволила как изменять параметры этапов обработки изображения так модифицировать

Подробнее

Практическая работа по теории вероятностей II. Вариант 12

Практическая работа по теории вероятностей II. Вариант 12 Практическая работа по теории вероятностей II Вариант 1 Задание 1 1 Производится два независимых выстрела по мишени с вероятностью попадания при каждом выстреле равной р Для случайной величины ξ, представляющей

Подробнее

ОБ ОЦЕНИВАНИИ ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ПО ИНТЕРВАЛЬНЫМ НАБЛЮДЕНИЯМ

ОБ ОЦЕНИВАНИИ ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ПО ИНТЕРВАЛЬНЫМ НАБЛЮДЕНИЯМ Вычислительные технологии Том 3, 2, 1998 ОБ ОЦЕНИВАНИИ ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ПО ИНТЕРВАЛЬНЫМ НАБЛЮДЕНИЯМ Б.Ю. Лемешко, С.Н. Постовалов Новосибирский государственный технический университет, Россия e-mail:

Подробнее

Растровые алгоритмы. Лекция 4. Лектор доцент каф. ВТ ИК ТПУ Болотова Юлия Александровна

Растровые алгоритмы. Лекция 4. Лектор доцент каф. ВТ ИК ТПУ Болотова Юлия Александровна Растровые алгоритмы Лекция 4 Лектор доцент каф. ВТ ИК ТПУ Болотова Юлия Александровна Методы устранение ступенчатости Крыша, фонари, ограждения на мосту Почему возникает ступенчатость? Главная причина

Подробнее

Лекция 12. Прием непрерывных сообщений. Оптимальная оценка отдельных параметров сигналов

Лекция 12. Прием непрерывных сообщений. Оптимальная оценка отдельных параметров сигналов Лекция Прием непрерывных сообщений. Оптимальная оценка отдельных параметров сигналов Оптимальная оценка отдельных параметров сигналов Вслучае, когда оценивают один параметр сигнала заданной формы частота,

Подробнее

«ОБНАРУЖЕНИЕ И ФИЛЬТРАЦИЯ СИГНАЛОВ В НЕРАЗРУШАЮЩЕМ КОНТРОЛЕ» направление «Приборостроение»

«ОБНАРУЖЕНИЕ И ФИЛЬТРАЦИЯ СИГНАЛОВ В НЕРАЗРУШАЮЩЕМ КОНТРОЛЕ» направление «Приборостроение» Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Омский государственный технический университет» «ОБНАРУЖЕНИЕ И ФИЛЬТРАЦИЯ СИГНАЛОВ В НЕРАЗРУШАЮЩЕМ КОНТРОЛЕ» Методические

Подробнее

Об одном методе распознавания изображений

Об одном методе распознавания изображений Модел. и анализ информ. систем. Т.14, 4 (2007) 7 12 УДК 519.68:[681.5137+612.8.001.57+007.51/52] Об одном методе распознавания изображений Михайлов И. А. Ярославский государственный университет 150 000,

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

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

Алгоритм двухканального подавления помех при их взаимной некоррелированности в каналах

Алгоритм двухканального подавления помех при их взаимной некоррелированности в каналах Электронный журнал «Труды МАИ». Выпуск 50 www.mai.ru/science/truy/ УДК 68.53.6 Алгоритм двухканального подавления помех при их взаимной некоррелированности в каналах А.Е.Манохин Аннотация В работе представлен

Подробнее

Методика априорной оценки эффективности сжатия цифровых изображений в системе оперативной передачи данных дистанционного зондирования Земли

Методика априорной оценки эффективности сжатия цифровых изображений в системе оперативной передачи данных дистанционного зондирования Земли 2.5. Математическая модель декодера В рамках изложенной выше концепции построения модели подсистемы передачи данных со сжатием (ПсПВДС), построение математической модели декодера, в отличие от построения

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

Методы оценки качества фильтрации цифровых изображений

Методы оценки качества фильтрации цифровых изображений УДК 004.932 Методы оценки качества фильтрации цифровых изображений Волков А.В., студент Россия, 105005, г.москва, МГТУ им. Н.Э.Баумана, Кафедра «Информационные системы и телекоммуникации» Научный руководитель:

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ. О.Ю.Пелевин

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ. О.Ю.Пелевин МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ О.Ю.Пелевин МЕТОДИЧЕСКАЯ РАЗРАБОТКА по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика» для студентов физического

Подробнее

Методы улучшения изображений

Методы улучшения изображений Ввод и обработка данных дистанционного зондирования Земли Методы улучшения изображений Лектор: к.т.н. Токарева Ольга Сергеевна Лекция 5 Методы улучшения изображений Улучшение изображений позволяет подчеркнуть

Подробнее

УДК 61.396.61 Цифровой обнаружитель с адаптивным порогом Логвиненко А.С., студент Россия, 155, г. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Автономные информационные управляющие системы» Научный руководитель:

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫХ ПРОЦЕССОВ

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫХ ПРОЦЕССОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫХ ПРОЦЕССОВ ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОЖАРНОГО СОСТОЯНИЯ ОБЪЕКТА НА ОСНОВЕ МЕТОДА ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СГЛАЖИВАНИЯ

Подробнее

Влияние фильтров на классификацию дактилографии

Влияние фильтров на классификацию дактилографии Влияние фильтров на классификацию дактилографии # 01, январь 2015 Деон А. Ф., Ломов Д. С. УДК: 681.3.06(075) Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана dmitrwrc@gmail.com Классы отпечатков пальцев В традиционной дактилоскопии

Подробнее

Лекция Сглаживание экспериментальных зависимостей. 6. Сглаживание экспериментальных зависимостей

Лекция Сглаживание экспериментальных зависимостей. 6. Сглаживание экспериментальных зависимостей Лекция 5 6. Сглаживание экспериментальных зависимостей 6.. Метод наименьших квадратов 6... Теоретическое обоснование метода наименьших квадратов 7. Проверка статистических гипотез 7..Критерий согласия

Подробнее

АНАЛИЗ НАДЕЖНОСТИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

АНАЛИЗ НАДЕЖНОСТИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ Уфа УГАТУ, 20 Т. 5, 2 (42). С. 22 28 В. Е. Гвоздев, Г. И. Таназлы, А. Ю. Хасанов, М. А. Абдрафиков АНАЛИЗ НАДЕЖНОСТИ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ УДК 62-959.2 Статья

Подробнее

АЛГОРИТМ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ МЕТОДОМ СЕЛЕКТИВНОГО УСРЕДНЕНИЯ КООРДИНАТ В ПРОСТРАНСТВЕ ДИСКРЕТНО- НЕПРЕРЫВНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ

АЛГОРИТМ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ МЕТОДОМ СЕЛЕКТИВНОГО УСРЕДНЕНИЯ КООРДИНАТ В ПРОСТРАНСТВЕ ДИСКРЕТНО- НЕПРЕРЫВНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ УДК 681.513.5; 517.977 АЛГОРИТМ ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ МЕТОДОМ СЕЛЕКТИВНОГО УСРЕДНЕНИЯ КООРДИНАТ В ПРОСТРАНСТВЕ ДИСКРЕТНО НЕПРЕРЫВНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ Новиков А.А. Научный руководитель др. техн. наук, профессор

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

DOI: /AUT

DOI: /AUT 30 АВТОМЕТРИЯ. 2016. Т. 52, 1 УДК 519.24 КРИТЕРИЙ СОГЛАСИЯ НА ОСНОВЕ ИНТЕРВАЛЬНОЙ ОЦЕНКИ Е. Л. Кулешов Дальневосточный федеральный университет, 690950, г. Владивосток, ул. Суханова, 8 E-mail: kuleshov.el@dvfu.ru

Подробнее

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ УДК 629.9 В. И. МИРОНОВ, Ю. В. МИРОНОВ, Р. М. ЮСУПОВ РЕГУЛЯРИЗАЦИЯ ВАРИАЦИОННЫХ ОЦЕНОК ПАРАМЕТРОВ СОСТОЯНИЯ НЕЛИНЕЙНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ Рассматриваются методические

Подробнее

УДК ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КУСОЧНО-СТАЦИОНАРНЫХ ПРОЦЕССОВ

УДК ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КУСОЧНО-СТАЦИОНАРНЫХ ПРОЦЕССОВ УДК 681.5.15.44 ПРОНОЗИРОВАНИЕ КУСОЧНО-СТАЦИОНАРНЫХ ПРОЦЕССОВ Е.Ю. Алексеева Рассматриваются дискретные случайные процессы содержащие параметры меняющиеся скачкообразно в случайные моменты времени. Для

Подробнее

ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ И УПРАВЛЕНИЕ МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ КОНТРАСТНОСТИ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ СИСТЕМ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ

ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ И УПРАВЛЕНИЕ МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ КОНТРАСТНОСТИ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ СИСТЕМ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ УДК 61.865.8 МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ КОНТРАСТНОСТИ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ СИСТЕМ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ВИДЕОИНФОРМАЦИИ М. Б. Сергеев, доктор техн. наук, профессор Н. В. Соловьев, канд. техн. наук, доцент А. И.

Подробнее

1. Многочлен Лагранжа. Пусть из эксперимента получены значения неизвестной функции

1. Многочлен Лагранжа. Пусть из эксперимента получены значения неизвестной функции 1 Многочлен Лагранжа Пусть из эксперимента получены значения неизвестной функции ( x i = 01 x [ a b] i i i Возникает задача приближенного восстановления неизвестной функции ( x в произвольной точке x Для

Подробнее

ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ, N4, 2013

ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ, N4, 2013 ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКРОНИКИ, N4, 03 УДК 6.39, 6.39.8 ОЦЕНКА ОНОШЕНИЯ СИГНАЛ/ШУМ НА ОСНОВЕ ФАЗОВЫХ ФЛУКУАЦИЙ СИГНАЛА В. Г. Патюков, Е. В. Патюков, А. А. Силантьев Институт инженерной физики и радиоэлектроники,

Подробнее

Раздел 2. Компьютерное моделирование и оптимизация в инфокоммуникационных системах и сетях. Лекция 3. Статистическое моделирование на ЭВМ

Раздел 2. Компьютерное моделирование и оптимизация в инфокоммуникационных системах и сетях. Лекция 3. Статистическое моделирование на ЭВМ Раздел 2. Компьютерное моделирование и оптимизация в инфокоммуникационных системах и сетях Лекция 3. Статистическое моделирование на ЭВМ Статистическое моделирование на ЭВМ Компьютерное моделирование деятельность

Подробнее

ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИСКАЖЁННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИ НАЛИЧИИ СПЕКТРАЛЬНО-ЛОКАЛЬНЫХ ПОМЕХ.

ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИСКАЖЁННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИ НАЛИЧИИ СПЕКТРАЛЬНО-ЛОКАЛЬНЫХ ПОМЕХ. ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИСКАЖЁННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПРИ НАЛИЧИИ СПЕКТРАЛЬНО-ЛОКАЛЬНЫХ ПОМЕХ. Зражевский А. Ю., Кокошкин А. В., Коротков В. А., Коротков К. В., Новичихин Е.П. Институт радиотехники и электроники им. В.А.

Подробнее

На вход приемника поступает смесь сигнала и помехи следующего вида (1)

На вход приемника поступает смесь сигнала и помехи следующего вида (1) ОПТИМАЛЬНОЕ ОБНАРУЖЕНИЕ СИГНАЛА СО СЛУЧАЙНЫМИ АМПЛИТУДОЙ И НАЧАЛЬНОЙ ФАЗОЙ НА ФОНЕ ГАУССОВСКОЙ ПАССИВНОЙ ПОМЕХИ С ИЗВЕСТНОЙ КОРРЕЛЯЦИОННОЙ ФУНКЦИЕЙ И БЕЛОГО ГАУССОВСКОГО ШУМА Е.Н. Бушуев На вход приемника

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