ТЕКУЩЕЕ ОЦЕНИВАНИЕ ПРОИЗВОДНОЙ НЕСТАЦИОНАРНОГО ПРОЦЕССА НА ОСНОВЕ РЕКУРРЕНТНОГО СГЛАЖИВАЮЩЕГО СПЛАЙНА
Представлен метод восстановления полезного сигнала и его низших производных в реальном масштабе времени на основе рекуррентного сглаживающего сплайна. Приведена расчётная схема сплайна, у которого число измерений каждого звена больше числа узлов, и с помощью вариационного подхода найдены его коэффициенты.
Авторы
Тэги
Тематические рубрики
Предметные рубрики
В этом же номере:
Резюме по документу**
52, 3
УДК 519.2
ТЕКУЩЕЕ ОЦЕНИВАНИЕ
ПРОИЗВОДНОЙ НЕСТАЦИОНАРНОГО ПРОЦЕССА
НА ОСНОВЕ РЕКУРРЕНТНОГО СГЛАЖИВАЮЩЕГО СПЛАЙНА <...> Ленина, 30
E-mail: kocheg@mail.ru
Представлен метод восстановления полезного сигнала и его низших производных в реальном
масштабе времени на основе рекуррентного сглаживающего сплайна. <...> Приведена
расчётная схема сплайна, у которого число измерений каждого звена больше числа узлов,
и с помощью вариационного подхода найдены его коэффициенты. <...> При
этом основная информация о наблюдаемом объекте часто формируется самим объектом
и регистрируется измерительными приборами на некотором временн
чие помех, искажающих параметры объекта, а также нестационарное поведение самого
объекта приводят к тому, что наблюдаемый процесс становится нестационарным. <...> При обработке нестационарных случайных процессов возникает ряд задач, одна из
которых — косвенная оценка производных на основе измерительной информации. <...> При этом особый интерес представляют методы восстановления полезного сигнала и
его низших производных в реальном масштабе времени (РМВ). <...> В предлагаемой работе рассматривается класс алгоритмов, используемых в измерительных
устройствах с дискретным входом и аналоговым выходом, где в моменты времени
ti, i = 1, 2, . . ., регистрируется последовательность отсчётов y(ti) со случайной помехой
ξ(ti):
y(ti) = f(ti)+ξ(ti);
M{ξ(t)} = 0; M{ξ2(t)} = σ2 <...> Сглаживание временн
Основу подобных устройств составляет преобразователь, аппроксимирующий входные
ых рядов — один из наиболее
мощных инструментов их изучения. <...> Весьма перспективна при оценивании производных аппроксимация
сглаженного ряда в виде аналитической функции. <...> Полученная аналитическая
функция, отражающая основные свойства наблюдаемого процесса, позволяет оценить производные
заданного порядка. <...> Наиболее известными для сглаживания являются методы
ом интервале. <...> Наиболее разработанный аппарат интерполяционных сплайнов связан с решением систем
алгебраических уравнений <...>
** - вычисляется автоматически, возможны погрешности
Похожие документы: