Проаналізовано вимоги до структурних і кореляційних властивостей нелінійних послідовностей. Визначено необхідні та достатні умови існування нелінійної послідовності з заданими властивостями.

Проанализироны требования к структурным и корреляционным свойствам нелинейных последовательностей. Определены необходимые и достаточные условия существования нелинейной последовательности с заданными свойствами.

Analysis of requirements to structural and correlation properties of nonlinear sequences is carried out. Necessary and sufficient conditions of the nonlinear sequence with preassigned characteristics are defined.

Описано процедуру одержання системи стохастичних секвентних базисних функцій. Показано, що застосування цих функцій для кореляційного та спектрального аналізу випадкових сигналів забезпечує значне зменшення і спрощення обчислювальних операцій. Наведено опис простого методу обчислення спектра дисперсій.

Описано метод одержання спектра фаз сигналу, заданого послідовністю його екстремальних значень. Наведено стисле теоретичне обгрунтування методу, а питання щодо його практичної реалізації розглянуто на конкретному прикладі.

Виконано розрахунок похибок оцінювання за допомогою дискретного перетворення Фур'є амплітуди та частоти моногармонічного сигналу. Запропоновані аналітичні вирази оцінок зверху максимальних величин похибок, що залежать від інтервалу спостереження сигналу та частоти квантування сигналу. Досліджено вплив згладжування сигналу вікном Кайзера на похибки.

Приведен алгоритм синтеза инвариантного к динамике сигнала оператора формирующего фильтра по методу стационаризации матрицы отсчетов данных в базисе собственных гармонических функций оператора линейного сдвига. Рассмотрены спектральные свойства операторной модели на примере задачи оценивания спектральной плотности мощности.

Розглянуто новий розклад сигналів за системою функціональних операторів, створених корельованими з аналізованими сигналами випадковими процесами.

Рассмотрена задача разрешения классов одномерных гамма-распределенных сигналов с помощью итерационного метода максимального правдоподобия. При разрешении классов сигналов производятся оценки параметров частных гамма-распределений, описывающих классы, такие как параметры масштаба, формы и смещения. В случае неизвестного количества классов производится оценка их числа. Моделирование показывает, что полученные оценки достаточно хорошо совпадают с истинными значениями и алгоритм устойчив к воздействию пуассоновской помехи.

Запропоновано рекурентне оцінювання спектра методом найменших квадратів за умови, що спектр можна апроксимувати локальним сплайном.

Синтезирован адаптивный алгоритм совместной фильтрации состояния и распознавания типа структуры динамической системы с отбрасыванием неудачных гипотез. Для многоальтернативного последовательного решающего правила, основанного на апостериорной вероятности определены оценки нижних порогов. Предложен алгоритм отбрасывания неудачных гипотез, использующий значения нижних порогов. Выполнен анализ точностных характеристик фильтрации состояния и условных вероятностей распознавания типа структуры динамической системы.

Досліджуються властивості дискретних оцінок спектральної густини періодично корельованих випадкових процесів, побудованих з використанням компонентного методу оцінювання: виводяться формули для спектрального аналізу сигналів з ритмічною структурою і приводяться висновки відносно якості оцінювання ймовірнісних характеристик.

Одержано точний розподіл швидкого аналога статистики Фішера з цензурованим розмахом за наявності сигналу. Разраховано імовірності правильної класифікації сигналу для імовірностей фальшивої тривоги 0,01 і 0,05.

Представлены результаты исследований по использованию внешнего шума для генерации случайных чисел в компьютерах. Проведены экспериментальные исследования статистических характеристик различных типов шумов. На основе этих исследований разработан эффективный генератор случайных чисел, использующий сигналы с выхода встроенного микрофона. Определены параметры производительности генератора случайных чисел для различных типов внешних шумов.

Досліджено розділювальну здатність методу параметричного спектрального аналізу для експоненціальної моделі. Алгоритм базується на дробово-раціональній інтерполяції даних, які трансформовані в спектрально-спряжену область, і використовує ланцюгові дроби. Наведено результати числового моделювання для рівнів сигнал/шум 10 і 40 дБ.

Предложен способ определения спектров неинтегрируемых сигналов. Получены выражения спектральных плотностей для мультипликативных комбинаций степенных и гармонических функций и для функций включения этих сигналов.

In the article one can point out microcontrollers' main principles of operation, their latest modifications that can be salvaged in the scientific projects, and also the operating programming environment for the most widespread microcontrollers.

Показано, що спектральні щільності сигналів поліноміального типу можна визначити без обчислень інтегралів Фур'є на базі використання спектральних властивостей імпульсів, їх похідних, а також їх примітивних функцій.

  Скачати повний текст

Одержано математичні моделі адитивної суміші постійного сигналу та негауссівських завад різних типів, які базуються на моментно-кумулянтному описі дослідженого сигналу до дванадцятого порядку, близьких за своїми статистичними властивостями до гауссівських завад. Удосконалено метод максимізації полінома для знаходження оцінок інформативного параметра постійного сигналу, що приймається на тлі негауссівських завад. Цей метод дозволяє підвищити очність оцінювання параметра постійного сигналу. Уперше на базі методу максимізації полінома одержано нові нелінійні обчислювальні методи знаходження параметра постійного сигналу за адитивного впливу негауссівських завад різних типів для різних степенів полінома, які забезпечують синтез пристроїв для високоточних вимірювань параметрів сигналу та не мають аналогів. Одержано аналітичні вирази, що описують кількість добутої інформації про оцінювані параметри й асимптотичні дисперсії оцінок, на підставі яких показано, що точність оцінювання параметрів за допомогою розроблених алгоритмів значно вище у порівнянні з лінійною (ефективною) оцінкою, знайденою за методом максимальної правдоподібності за гауссівських завад. За цього ефективність синтезованих обчислювальних алгоритмів зростає зі збільшенням степеня стохастичного полінома.

Рзглянуто методи спектрального аналізу та гармонійного розкладання у задачах визначення параметрів сигналів у телекомунікаційних системах за умов короткої вибірки даних і високого рівня шуму. Запропоновано здійснювати оцінку спектральної щільності потужності на базі моделі даних як процес авторегресії ковзного середнього, що формує фільтр, інваріантний до дії оператора лінійного зсуву, заданого матрицею, яка супроводжує характеристичний поліном моделі. Запропоновано нові методи визначення параметрів моделі авторегресії за умови лінійної симетрії кореляційної матриці. Одержано унітарну й оптимальну за точністю моделі. Розроблено кореляційний метод визначення оптимального порядку моделі та методи визначення імпульсної перехідної характеристики формувального фільтра. Удосконалено відомий метод пучків матриць шляхом точної проекції матриці у підпростір корисного сигналу, заданого лівими векторами сингуляторного розкладання. Даний підхід розвинуто й узагальнено для послідовності інваріантних до зсуву пучків матриць. Розроблено метод порівняльного аналізу оцінок параметрів гармонійного ряду та відбору оцінок, не спотворених шумом. Для визначення підпросторів сигналу та шуму для розподілу сингулярних чисел за величиною запропоновано емпіричний вираз для межового значення сингулярного числа.

Розпочато створення узагальненої байєсівської теорії, що забезпечує алгоритми обробки для швидкозмінних умов. Розглянуто варіанти розрахунку ймовірностей хибних тривог у пристроях їх стабілізації з використанням байєсівського підходу. Обгрунтовано нову Парето - Гаусівьску апріорну модель повної перешкоди та досліджено в теоріях постійного рівня хибних тривог та адаптивної просторово-часової обробки. Намічено шляхи майбутніх комбінацій цих теорій з методами обробки сигналів на основі "баз знань", що швидко розвиваються.