Для использования метода максимального правдоподобия, основанного на теореме Байеса в задаче фильтрации шума необходима априорная информация о статистических свойствах, как полезного сигнала, так и шума. Если же такая информация об объекте измерения (контроля) и шума не может быть формализована, как параметры вероятностного распределения, она теряется, как правило. В работе показано, что метод минимизации алгебраической сложности описания измеренных данных является обобщением теоремы Байеса на информацию любого вида. Показано, что широко известные методы решения обратных задач выделения полезного сигнала (минимизация СКО, оптимальная спектральная фильтрация и др.) можно интерпретировать, как его частные случаи. Даны иллюстрации применения этого метода, который в отдельных случаях дает улучшение точности реконструкции в несколько раз. Предложено рассматривать относительную сложность описания результатов измерения и найденного значения искомых параметров как меру их неопределенности.

  Повний текст PDF - 329.295 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"