Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Метод увеличения чувствительности детектирования коротких квазипериодических сигналов в гауссовском шуме

Диссертация: Метод увеличения чувствительности детектирования коротких квазипериодических сигналов в гауссовском шуме
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В исследованиях, где существует возможность повторения при всех прочих равных условиях проводимого физического эксперимента, при котором регистрируется сигнал, с помощью усреднения по реализациям можно увеличить отношение сигнал/шум, так как при этом случайные части сигнала не коррелированны и подавляются. Однако, при детектировании режима перемежаемости динамической системы (процесса перехода… Читать ещё >

Метод увеличения чувствительности детектирования коротких квазипериодических сигналов в гауссовском шуме (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Методы детектирования сигналов в шуме (литературный обзор)
    • 1. 1. Формулировка проблемы. Основные положения
    • 1. 2. Постановка задачи детектирования сигналов в шуме
    • 1. 3. Корреляционный подход
    • 1. 4. Спектральный подход
  • 2. Детектирование сигналов в шуме по анализу статистики спектра
    • 2. 1. Теоретическое обоснование
      • 2. 1. 1. Постановка задачи
      • 2. 1. 2. Определение спектра сигнала
      • 2. 1. 3. Критерий идентификации квазипериодического фрагмента
      • 2. 1. 4. Оценка минимальной длительности квазипериодического сигнала, необходимой для его обнаружения в гауссовском шуме
      • 2. 1. 5. Обобщение результатов
    • 2. 2. Статистический способ спектрального детектирования. Численный эксперимент
      • 2. 2. 1. Описание эксперимента
      • 2. 2. 2. Результаты для выборок объёмом N = 104 элементов
      • 2. 2. 3. Результаты для выборок объёмом N = 105 элементов
      • 2. 2. 4. Обобщение результатов
    • 2. 3. Устройство для автоматического поиска квазипериодических сигналов в гауссовском шуме статистическим способом спектрального детектирования
      • 2. 3. 1. Преимущества технологии Lab VIEW для реализации алгоритмов детектирования
      • 2. 3. 2. Описание блок-диаграммы устройства
      • 2. 3. 3. Описание лицевой панели устройства
      • 2. 3. 4. Детектирование тестовых сигналов, переданных по физическим каналам связи
  • 3. Метод увеличения чувствительности спектрального детектирования коротких квазипериодических сигналов в гауссовском шуме
    • 3. 1. Теоретическое обоснование
      • 3. 1. 1. Суть подхода. Оконный метод
      • 3. 1. 2. Оценка эффективности оконного метода
      • 3. 1. 3. Критерий идентификации периодического фрагмента
    • 3. 2. Оконный спектрально-статистический способ детектирования. Численный эксперимент
      • 3. 2. 1. Описание эксперимента
      • 3. 2. 2. Результаты для выборок объёмом N — 104 элементов
      • 3. 2. 3. Результаты для выборок объёмом N = 105 элементов
      • 3. 2. 4. Обобщение результатов
    • 3. 3. Устройство для автоматического поиска квазипериодических сигналов в гауссовском шуме оконным спектрально-статистическим способом
      • 3. 3. 1. Описание блок-диаграммы оконного детектора
      • 3. 3. 2. Описание лицевой панели оконного детектора
      • 3. 3. 3. Детектирование тестовых сигналов, переданных по физическим каналам связи

Быстрое развитие методов приёма и обработки сигналов в последние десятилетия обусловлено интенсивным развитием электронно-вычислительной техники. В настоящее время даже простые персональные компьютеры позволяют реализовать очень сложные алгоритмы, что раньше не представлялось возможным, хотя сами алгоритмы при этом зачастую были известны уже долгое время. К таким алгоритмам, в частности, относится интегральное преобразование Фурье — основа классического спектрального анализа.

Актуальность работы. Проблема обнаружения сигналов в шуме возникает при приёме и обработке сигналов, имеющих различную физическую и техническую природу.

Задачи детектирования коротких квазипериодических сигналов малой мощности в гауссовском в шуме решаются:

В акустической и гидроакустической локации, в радиолокации и радиосвязи, в пассивном зондировании, в лидарных измерениях, в лазерной доплеровской анемометрии, при селекции радиоимпульсов, при анализе биомедицинских сигналов, при исследовании режима перемежаемости открытых динамических систем, в исследованиях нестационарных процессов различной природы.

Детектирование квазипериодических сигналов посредством спектрального анализа может быть осложнено рядом факторов.

Наиболее широко распространена ситуация, когда энергии квазипериодического сигнала недостаточно для успешного поискаспектральные плотности мощности шумовой и периодической компонент на частоте основной гармоники становятся сопоставимы, и вероятность обнаружения — незначительной. Недостаточная чувствительность спектрального анализа в таких случаях не позволяет выявить наличие сигналов со слишком малой интенсивностью или длительностью.

В исследованиях, где существует возможность повторения при всех прочих равных условиях проводимого физического эксперимента, при котором регистрируется сигнал, с помощью усреднения по реализациям можно увеличить отношение сигнал/шум, так как при этом случайные части сигнала не коррелированны и подавляются. Однако, при детектировании режима перемежаемости динамической системы (процесса перехода характера её эволюции от хаотического к регулярному) усреднение по реализациям не является эффективным, так как в данном случае хаос является детерминированным, то есть точно воспроизводимым при сохранении условий опыта.

В ситуациях, когда априорно известен вид сигнала, его детектирование в шуме можно осуществлять путём поиска максимального значения взаимной корреляционной функции сигнала-образца и всей исследуемой аддитивной смеси сигнала и шума.

Если известна частота, соответствующая основной гармонике квазипериодического сигнала, его выявление можно проводить путём осуществления простой линейной фильтрации.

Детектирование квазипериодических сигналов малой мощности особенно актуально: при регистрации доплеровским анемометром единичной движущейся частицы или потока частиц малой плотности в условиях помехпри обнаружении отдельных радиоимпульсов в шумепри детектировании режима перемежаемости открытых динамических систем. Вид и частота сигналов при этом, как правило, неизвестны, а для анализа доступна единственная реализация процесса в дискретном представлении.

Решить задачу обнаружения в данном случае можно только путём увеличения чувствительности спектрального детектирования, так как из существующих методов именно спектральный анализ требует меньше всего априорных данных об исследуемом сигнале.

Таким образом, проблема увеличения чувствительности детектирования коротких квазипериодических сигналов в шуме на основе спектрального анализа является актуальной.

Возможности современной вычислительной техники позволяют реализовывать гораздо более сложные алгоритмы, чем интегральное преобразование Фурье, в связи с чем повышение чувствительности спектрального детектирования можно проводить путём его модернизациисоздания более сложного спектрального способа, алгоритм которого включает в себя большее количество шагов и вычислений.

Положительный исход решения задачи детектирования в гауссовском шуме коротких квазипериодических сигналов малой мощности, вид которых не известен, в случае доступности дискретного представления лишь одной реализации процесса позволит существенно расширить исследовательские возможности в перечисленных научных областях.

Объектом исследования является детектирование квазипериодических сигналов в гауссовском шуме с помощью спектрального анализа.

Предметом исследования является увеличение чувствительности спектрального детектирования коротких квазипериодических сигналов малой мощности в гауссовском шуме в условиях доступности дискретного представления единственной реализации сигнала.

Цель работы: Разработка метода увеличения чувствительности детектирования коротких квазипериодических сигналов малой мощности в гауссовском шуме посредством спектрального анализа и создание устройства, реализующего спектральное детектирование.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

— Разработка статистического способа спектрального детектирования и измерения частоты квазипериодических сигналов в гауссовском шуме.

— Разработка метода увеличения чувствительности спектрального детектирования сигналовразработка оконного спектрально-статистического способа детектирования.

— Разработка и создание устройств, реализующих детектирование сигналов в гауссовском шуме предложенными способами.

— Проведение детектирования и измерения характеристик тестовых сигналов, переданных по физическим каналам связи (проводному, оптическому, акустическому) и экспериментальное подтверждение работоспособности устройств и алгоритмов, лёгших в их основу.

— Экспериментальное определение границ применимости статистического способа спектрального детектирования: получение зависимостей вероятности обнаружения сигнала от значения универсального спектрального критерия.

— Экспериментальное определение границ применимости оконного спектрально-статистического способа: получение зависимостей вероятности обнаружения сигнала от значения универсального спектрального критерия.

Научная новизна:

1. Предложен способ детектирования квазипериодических сигналов в гауссовском шуме, основанный на применении разработанного статистического критерия выброса в спектре гауссовского шума.

2. Предложен универсальный спектральный критерий возможности обнаружения квазипериодического сигнала в гауссовском шуме статистическим способом спектрального детектирования, основанный на оценке отношения энергии квазипериодического сигнала и энергии шума.

3. Разработан метод увеличения чувствительности спектрального детектирования коротких квазипериодических сигналов малой мощности в гауссовском шуме, основанный на увеличении относительной энергии квазипериодического сигнала путём разделения аддитивной смеси сигнала и шума на участки и применении статистического критерия выброса к массиву максимумов спектров фрагментов гауссовского шума.

4. Разработаны устройства для обнаружения и измерения характеристик квазипериодических сигналов в гауссовском шуме предложенными способами детектирования.

Теоретическая ценность:

— Разработан способ детектирования квазипериодических сигналов в гауссовском шуме на основе анализа статистики спектра.

— Разработан универсальный спектральный критерий, позволяющий оценить возможность обнаружения квазипериодических сигналов в гауссовском шуме, на основе критерия выявлены границы применимости статистического способа спектрального детектирования квазипериодических сигналов в гауссовском шуме.

— Предложен метод увеличения чувствительности спектрального детектирования.

Практическая ценность:

— Разработано и создано устройство, реализующее статистический способ спектрального детектирования квазипериодических сигналов в гауссовском шуме.

— Разработано и создано устройство, реализующее детектирование оконным спектрально-статистическим способом.

— Разработана методика детектирования квазипериодических сигналов в гауссовском шуме, на основе которой из априорных данных о физической природе сигнала определяется метод и оптимальные условия детектирования сигнала.

Положения, выносимые на защиту:

— Статистический способ спектрального детектирования квазипериодических сигналов в гауссовском шуме и универсальный спектральный критерий оценки возможности обнаружения сигнала данным способом.

— Метод увеличения чувствительности спектрального детектирования коротких квазипериодических сигналов в гауссовском шумеоконный спектрально-статистический способ детектирования.

— Устройство для автоматизированного детектирования и измерения характеристик коротких квазипериодических сигналов малой мощности в гауссовском шуме.

Достоверность и обоснованность результатов обеспечивается корректным использованием методов математического анализа, теории вероятностей и математической статистики, методов теории сигналов. Математические преобразования при получении теоретических результатов сопровождались проверкой истинности выдвигаемых промежуточных гипотез на численных моделях, соответствующих теоретическим.

Разработанные устройства тестировались на эталонных сигналах с известными параметрамипроводилось тестовое детектирование сигналов, переданных по физическим каналам связи (проводному, оптическому, акустическому).

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на международных конференциях: «Лазеры. Измерения. Информация» (г. Санкт-Петербург, 2009 г.), «Теоретические знания — в практические дела» (г. Омск, 2009 г.), «Математическое моделирование в образовании, науке и производстве» (г. Тирасполь, 2009 г.), «Компьютерная математика в науке, инженерии и образовании» (г. Полтава, 2009 г.), «Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии» (г. Новороссийск, 2009 г.), «Информационные и коммуникационные технологии в образовании» (г. Борисоглебск, 2009 г.), «Современные проблемы математики и вычислительной техники» (г. Брест, 2009 г.), «Современные достижения в науке и образовании: математика и информатика» (г. Архангельск, 2010 г.), «Образование, наука, инновациивклад молодых исследователей» (г. Кемерово, 2010 г.), «Интеллектуальный потенциал учёных России» (г. Барнаул, 2010 г.), «Лазеры. Измерения. Информация» (г. Санкт-Петербург, 2010 г.), «Измерение, контроль, информатизация» (г. Барнаул, 2010 г.), «Энергетика предприятий АПК (секция „Физико-математические основы решения инженерных задач“)» (г. Пушкин, 2011 г.), «Лазеры. Измерения. Информация» (г. Санкт-Петербург, 2011 г.) — на всероссийских конференциях: «Интеллектуальный потенциал учёных России» (г. Барнаул, 2009 г.), «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем» (г. Ульяновск, 2009 г.), «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве» (г. Новокузнецк,.

2009 г.), «Имитационное моделирование. Теория и практика» (г. Санкт-Петербург, 2009 г.), «Череповецкие научные чтения» (г. Череповец, 2009 г.), Рабочая группа «Аэрозоли Сибири» (г. Томск, 2009 г.), «Актуальные проблемы современной науки и образования» (г. Сибай, 2010 г.) — а также на Евразийском Конгрессе «Медицинская физика» (г. Москва, 2010 г.).

Личный вклад автора. В ходе выполнения научно-исследовательской работы основные результаты диссертации и защищаемые положения получены автором самостоятельно. Постановка задач, обсуждение результатов, оценка степени научной новизны проводились совместно с Шайдуком Александром Михайловичем и Останиным Сергеем Александровичем. Создание экспериментальных установок для проведения физических экспериментов осуществлялось совместно с Останиным С.А.

Публикации. По результатам проведённых исследований опубликовано 24 работы, в том числе, 4 статьи в журналах, рекомендуемых ВАК, 20 статей и тезисов докладов в трудах международных, всероссийских научных, научно-практических, научно-технических конференций.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы, состоящего из 173 наименованийсодержит 32 рисунка, 5 таблиц и изложена на 154 страницах машинописного текста.

Выводы по диссертации сводятся к следующему:

1. Разработан статистический способ спектрального детектирования квазипериодических сигналов в гауссовском шуме и сформулирован универсальный спектральный критерий оценки возможности обнаружения сигнала данным способом.

2. Разработано и создано устройство, реализующее статистический способ спектрального детектирования и измерение характеристик квазипериодических сигналов в гауссовском шуме. Проведено детектирование тестовых сигналов, переданных по физическим каналам связи (проводному, оптическому, акустическому) и экспериментально подтверждена работоспособность устройства и способа.

3. Сформулированы условия увеличения чувствительности детектирования квазипериодических сигналов в гауссовском шуме на основе установленных границ применимости статистического способа спектрального детектирования и полученных зависимостей вероятностей обнаружения сигнала от значения универсального спектрального критерия.

4. Разработан метод, позволяющий повысить чувствительность детектирования коротких квазипериодических сигналов малой мощности в гауссовском шумепредложен оконный спектрально-статистический способ детектирования.

5. Разработано и создано устройство, реализующее детектирование и измерение характеристик квазипериодических сигналов в гауссовском шуме предложенным оконным спектрально-статистическим способомэкспериментально доказано увеличение чувствительности метода.

6. Сформулировано правило выбора способа и параметров детектирования квазипериодических сигналов в гауссовском шуме. Правило базируется на основе установленных границ применимости предложенных способов и полученных зависимостей вероятностей обнаружения сигнала от значения универсального спектрального критерия.

Таким образом, детектирование коротких квазипериодических сигналов малой мощности в гауссовском шуме можно проводить одним из описанных способов. Выбор способа определяется на основе гипотезы о диапазонах, в которых лежат параметры квазипериодического сигнала. Задавшись минимальными пороговыми значениями данных параметров, необходимо вычислить минимальное значение универсального спектрального критерия, по которому можно оценить возможности детектирования квазипериодического сигнала. По уже полученным экспериментальным зависимостям можно оценить вероятность обнаружения сигнала для разных параметров детектирования. Уменьшая ширину временного окна при детектировании оконным спектрально-статистическим способом, можно повышать чувствительность до необходимого уровня.

При использовании устройства, реализующего оконный спектрально-статистический способ, после установления факта наличия квазипериодического сигнала в гауссовском шуме и вычислении времени его появления в дальнейшем для вычисления частоты сигнала нужно воспользоваться устройством, реализующим статистический способ спектрального детктирования. Отметим, что экспериментальные данные, необходимые для априорного задания условий детектирования оконным спектрально-статистическим способом и вычисленные заранее по модельным сигналам, получены для достаточно узкого диапазона параметров и в остальных случаях известны только в общем виде (121) — для детектирования сигналов вне данных диапазонов предварительно необходимо провести численное интегрирование и получить необходимые значения в явном виде.

Дальнейшее развитие способов, описанных в настоящей работе, лежит в расширении экспериментальной базы, позволяющей обобщить полученные результаты. Несмотря на то, что в случае статистического способа спектрального детектирования для определённых диапазонов параметров сигналов теоретические результаты подтверждаются, необходимо построение общей теоретической модели, позволяющей оценить вероятность обнаружения сигнала с известными параметрами. Для оконного спектрально-статистического способа расширение базы экспериментальных данных позволит осуществить аппаратную реализацию детектора с универсальными возможностями обнаружения сигналов различной мощности, длительности и физической природы.

Заключение

.

Перечислим основные результаты, которые были получены в ходе выполнения работы:

— Сформулирован статистический критерий идентификации квазипериодического сигнала в гауссовском шуме по статистическому анализу спектра аддитивной смеси сигнала и шума.

— Формализован статистический способ спектрального детектирования квазипериодического сигнала в гауссовском шумеподтверждена работоспособность способа.

— Получена теоретическая зависимость минимального значения длительности квазипериодического сигнала, необходимого для его обнаружения в гауссовском шуме, — от интенсивности квазипериодического сигнала при использовании статистического способа спектрального детектирования.

— Сформулирован универсальный спектральный критерий оценки квазипериодического сигнала на предмет возможности его обнаружения в гауссовском шуме статистическим способом спектрального детектирования, подтверждена работоспособность критерия.

— Аналитически доказано, что место локализации квазипериодического сигнала в шуме не оказывает влияния на результат детектирования.

— Получены оценки вероятностей обнаружения квазипериодического сигнала в гауссовском шуме статистическим способом спектрального детектирования при разных параметрах: для диапазона относительной интенсивности квазипериодического сигнала 0,2 < т] < 1,0, диапазона его относительной длительности — 3%<а <15% при объёме исследуемого временного ряда М=104 элементовдля диапазона относительной интенсивности периодического сигнала 0,3 < т] < 1,0, диапазона его относительной длительности — 1%<а<2,2% при объёме исследуемого временного ряда К=105 элементов.

— Получены оценки вероятностей обнаружения квазипериодического сигнала в гауссовском шуме статистическим способом спектрального детектирования для разных значений универсального спектрального критерияпроведена аппроксимация полученных зависимостей.

— Экспериментально выявлены граничные значения параметров периодического сигнала, при которых ещё возможно его успешное детектирование в гауссовском шуме методом анализа статистики спектраполучено удовлетворительное соответствие теоретическим результатам.

— Полностью автоматизирован алгоритм детектирования квазипериодического сигнала в шуме статистическим способом спектрального детектирования путём создания соответствующего устройства на основе технологии Lab VIEWподтверждена корректность работы данного устройства.

— Теоретически показана возможность повышения чувствительности спектрального детектирования путём разделения исследуемого сигнала на участки с последующим анализом их спектров: предложен оконный спектральный способ обнаружения.

— Проведены теоретические оценки эффективности оконного спектрального способа детектирования коротких квазипериодических сигналов по отношению к статистическому способому спектрального детектирования.

— Теоретически показана и экспериментально подтверждена необходимость применения статистического подхода к изучению совокупности участков исследуемого сигнала, формируемых при детектировании оконным спектральным способом.

— Сформулирован статистический критерий идентификации участка сигнала, содержащего квазипериодический фрагмент при детектировании оконным спектральным способом.

— Разработан оконный спектрально-статистический способ детектирования коротких квазипериодических сигналов малой мощности в гауссовском шумеподтверждена работоспособность способа.

— Получены оценки вероятностей обнаружения квазипериодического сигнала в гауссовском шуме оконным спектрально-статистическим способом при разных параметрах: для диапазона относительной интенсивности квазипериодического сигнала 0,5 < /7 < 1,0, диапазона его относительной длительности — 0,5% < а < 1,0% при объёме исследуемого временного ряда N=104 элементовдля диапазона относительной интенсивности квазипериодического сигнала 0,5 < r? < 1,0 диапазона его относительной длительности — 0,14% < а < 0,32% при объёме исследуемого временного ряда N=105 элементов.

— Получены оценки вероятностей обнаружения квазипериодического сигнала в гауссовском шуме оконным спектрально-статистическим способом для разных значений универсального спектрального критерия, проведена аппроксимация полученных зависимостей.

— Экспериментально выявлены граничные значения параметров квазипериодического сигнала, при которых ещё возможно его успешное детектирование в гауссовском шуме оконным спектрально-статистическим способомподтверждено повышение чувствительности по отношению к статистическому способу спектрального детектирования.

— Полностью автоматизирован алгоритм детектирования квазипериодического сигнала в гауссовском шуме оконным спектрально-статистическим способом путём создания соответствующего устройства на основе технологии Lab VIEWподтверждена корректность работы устройства.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции / Г. Ван Трис. -М.: Советское радио. 1972. — Т. I. — 744 с.
  2. В.И. Оптимальный приём сигналов / В. И. Тихонов. М.: Радио и связь. — 1983.-320 с.
  3. .Р. Теоретические основы статистической радиотехники / Б. Р. Левин. М.: Радио и связь. — 1989. — 656 с.
  4. ДреникР. Обнаружение когерентных и некогерентных сигналов / Р. Дреник, С. Гартенхауз, П. Несбеда // Приём импульсных сигналов в присутствии шумов. Сборник статей. М., Л.: Государственное энергетическое издательство. — 1960. — С. 152 — 163.
  5. А. Беннер Оптимальное обнаружение импульсных сигналов в шумах /
  6. A. Беннер, Р. Дреник // Приём импульсных сигналов в присутствии шумов. Сборник статей. М., Л.: Государственное энергетическое издательство. -i960. — С. 164−183.
  7. Д. Статистические критерии обнаружения импульсных сигналов в присутствии шумов / Д. Миддлтон // Приём импульсных сигналов в присутствии шумов. Сборник статей. М., Л.: Государственное энергетическое издательство. — 1960. — С. 184−241.
  8. Д. Дополнительные замечания о свойствах статистического наблюдателя / Д. Миддлтон // Приём импульсных сигналов в присутствии шумов. Сборник статей. М., Л.: Государственное энергетическое издательство. — 1960. — С. 242 — 244.
  9. Д. Обсуждение статьи «Статистические критерии обнаружения импульсных сигналов в присутствии шумов» / Д. Миддлтон,
  10. B. Петерсон, Т. Бирдсол // Приём импульсных сигналов в присутствии шумов. Сборник статей. М., Л.: Государственное энергетическое издательство. — 1960. — С. 245 — 250.
  11. В.И. Статистическая радиотехника / В. И. Тихонов. -М.: Советское радио. 1966. — 681 с.
  12. ГардинерК.В. Стохастические методы в естественных науках / К. В. Гардинер. М.: Мир. — 1986. — 527 с.
  13. Ю.Г. Теоретические основы радиолокации и радионавигации / Ю. Г. Сосулин. М.: Радио и связь. — 1992. — 304 с.
  14. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции / Г. Ван Трис. -М.: Советское радио. 1975. — Т. 2. — 344 с.
  15. A.A. Спектры и анализ / A.A. Харкевич.
  16. Г. Спектральный анализ и его приложения / Г. Дженкинс, Д. Ватте. М.: Мир. — 1971. -Вып.1. — 316 с.
  17. В.И. Характеристики энергетического обнаружения квазидетерминированных радиосигналов / В. И. Костылёв // Известия вузов. Радиофизика. 2000. — том 43, вып. 10. — С. 926−932.
  18. А.П. Энергетическое обнаружение узкополосных радиосигналов на фоне шума неизвестной интенсивности / А. П. Трифонов,
  19. B.И. Костылёв // Известия вузов. Радиофизика. 2002. — том 45, вып. 6.1. C. 538−547.
  20. ЛевенецА.В. Простой способ обнаружения гармонических составляющих в шумовом сигнале / A.B. Левенец, В. Э. Иванов // Вестник ТОГУ. 2009. — 3(14). — С. 55−62.
  21. A.B. Применение метода выделения скрытых периодичностей по пересечениям нуля для обнаружения сигнала с известной частотой / A.B. Левенец // Системы передачи данных. 2001. — № 1. — С. 28−31.
  22. A.B. Повышение эффективности метода выделения периодичностей по пересечениям нуля в задаче обнаружения гармонических составляющих сигнала / A.B. Левенец, A.A. Акулов // Материалы конференции: Информационные системы и технологии 2011.
  23. А.П. Оптимальный приём прямоугольного импульса с неизвестными моментами появления и исчезновения / А. П. Трифонов, Ю. Э. Корчагин // Известия вузов. Радиофизика. 2000. — том 43, вып. 3. -С. 271−282.
  24. А.П. Оптимальный приём сигнала с неизвестными моментами появления и исчезновения / А. П. Трифонов, Ю. Э. Корчагин // Проблемы передачи информации. 2001. — том 37, вып. 1. — С. 52−71.
  25. С.Н. Эффективное обнаружение детерминированных сигналов / С. Н. Воробьёв. Спб.: СПбГУАП. — 2003. — 139 с.
  26. А.Г. Оптимальное обнаружение сигналов случайной длительности / А. Г. Тартаковский // Проблемы передачи информации. -1987.-том 23, вып. З.-С. 39−47.
  27. А.Г. Обнаружение сигналов со случайными моментами появления и исчезновения / А. Г. Тартаковский // Проблемы передачи информации. 1988. — том 24, вып. 2. — С. 39−50.
  28. В.Г. Обнаружение сигнала с неизвестными моментами появления и исчезновения /В.Г. Репин // Проблемы передачи информации. -1991.-том 27, вып. 1,-С. 61−72.
  29. М.А. Принцип максимального правдоподобия в задаче адаптивного обнаружения сигналов с неизвестными неинформативными параметрами / М. А. Островский // Известия вузов/Радиофизика. 1998. -том 41, вып. 5. — С. 640−648.
  30. А.П. Оптимальный приём оптического импульсного сигнала с неизвестным моментом появления / А. П. Трифонов, Ю. В. Невежин // Известия вузов. Радиофизика. 1999. — том 42, вып. 12. — С. 1201−1211.
  31. А.П. Приём сигнала с неизвестной длительностью / А. П. Трифонов, Ю. Э. Корчагин // Известия вузов. Радиофизика. 2002. -том 45, вып. 7. — С. 625−637.
  32. A.B. Оценка параметров скачкообразного случайного возмущения с неизвестным моментом появления / A.B. Захаров // Вестник
  33. ВГУ. Физика, математика. 2008. — № 1. — С. 17−28.
  34. Э.В. Экспериментальное исследование выделения полезного сигнала из флуктуационного импульсно-модулированного шума применительно к скрытой передаче информации / Э. В. Кальянов, Б. Е. Кяргинский // Письма в ЖТФ. 2010. — т 36 вып. 23. — С. 1−8.
  35. Р. Прикладной анализ временных рядов. Основные методы. / Р. Отнес, Н. Эноксон М.: Мир. — 1982. — 428 с.
  36. Л. Теория и применение цифровой обработки сигналов / Л. Рабинер, Б. Гоулд. М.: Мир. — 1978. — 848 с.
  37. Д. Цифровая обработка многомерных сигналов / Д. Даджион, Р. Мерсеро. -М: Мир. 1988. — 485 с.
  38. Л.М. Цифровая обработка сигналов / Л. М. Гольденберг, Б. Д. Матюшкин, М. Н. Поляк. М.: Радио и связь. — 1990. — 256 с.
  39. Mertins A. Signal Analysis / A. Mertins. Chichester: John Wiley & Sons -1999.-310 p.
  40. Poularikas A.D. The Transforms and applications handbook /
  41. A.D. Poularikas. Boca Raton: CRC Press LLC. — 2000. — 1335 p.
  42. B.H. Цифровая обработка сигналов: методы и средства /
  43. B.Н. Бондарев, Г. Трёстер, B.C. Чернега. Харьков: Конус. — 2001. — 398 с.
  44. А.Б. Цифровая обработка сигналов / А.Б. Сергиенко
  45. СПб.: Питер. 2002. — 608 с.
  46. А.Дж. Теорема отсчётов Шеннона, её различные обобщения и приложения. Обзор / А.Дж. Джерри // ТИИЭР. — 1977. — т. 65 № 11 -С. 53−89.
  47. К. Связь при наличии шума В кн.: Работы по теории информации и кибернетике / К. Шеннон. — М.: ИЛ. 1963. — С. 433−460.
  48. В.А. О пропускной способности «эфира» и проволоки в электросвязи / В. А. Котельников // Успехи физических наук. 2006 -т. 176 № 7. — С. 762−770.
  49. ФинкЛ.М. Сигналы, помехи, ошибки. Заметки о некоторых неожиданностях, парадоксах, и заблуждениях в теории связи / Л. М. Финк. М.: Радио и связь. — 1984. — 256 с.
  50. Ю. Обработка сигналов. Первое знакомство / Пер. с яп.- под ред. Ёсифуми Амэмия. М.: Издательский дом «Додэка-ХХГ — 2002. — 176 с.
  51. B.C. Анализ погрешности определения интегральных характеристик периодических сигналов по мгновенным значениям /
  52. B.C. Мелентьев // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия Физико-математические науки. 2006. — № 42.1. C. 118−122.
  53. А.П. Оптимальное оценивание момента появления импульсного сигнала со случайной субструктурой / А. П. Трифонов, О. В. Чернояров // Известия вузов. Радиофизика. 1998. — том 41, вып. 8. -С. 1058−1067.
  54. А.П. Оптимальный приём стохастического сигнала с неизвестной длительностью на фоне белого шума / А. П. Трифонов, В. И. Парфёнов, Д. В. Мишин // Известия вузов. Радиофизика. 2001. -том 44, вып. 10. — С. 889−902.
  55. М.С. Минимаксное обнаружение сигнала в весовом гауссовском белом шуме / М. С. Ермаков // Записки научных семинаров ПОМИ. т. 320. — 2004. — С. 54−68.
  56. У. Теория обнаружения сигналов / У. Петерсон, Т. Бирдзол, У. Фокс // Приём импульсных сигналов в присутствии шумов. Сборник статей. М., Л.: Государственное энергетическое издательство. — 1960. -С. 85−151.
  57. И.Я. Оптимальная обработка радиолокационных сигналов с неизвестными параметрами / И. Я. Имореев, Д. В. Федотов // Радиотехника. 1998.-№ 10.-С. 84−88.
  58. Дж. Применения корреляционного и спектрального анализа / Дж. Бендат, А. Пирсол. М.: Мир. — 1983. — 312 с.
  59. Д. Анализ процессов статистическими методами / Д. Химмельблау. -М.: Мир. 1973.-958 с.
  60. Д.Э. Методы нелинейной динамики / Д. Э. Постнов, А. Н. Павлов, С. В. Астахов. Саратов. — 2008. — 120 с.
  61. А.И. Метод и алгоритмы выделения полезного сигнала на фоне шумов при ограничениях на объем выборки и в условиях априорной неопределённости: Дис.. канд. техн. наук. Шахты. — 2007. — 128 с.
  62. Е.Г. Математические основы передачи информации / Е. Г. Лебедько. СПб.: СПбГУИТМО, — 2005. — 91 с.
  63. И.В. Лазерный доплеровский анемометр / И. В. Федосов. -Саратов.-2008.- 19 с.
  64. С.А. Детектирование коротких сигналов доплеровского анемометра / С. А. Останин, Г. А. Семёнов // Аэрозоли Сибири. XVI Рабочая группа: Тезисы докладов. Томск: Изд-во Института оптики атмосферы СО РАН. 2009. — С. 66.
  65. А.Н. Анализ структуры нестационарных коротких и зашумлённых сигналов на основе вейвлет-преобразования: Дис.. докт. физ.-мат. наук. Саратов. — 2009. — 367 с.
  66. А.Н. Мультифрактальный анализ сложных сигналов / А. Н. Павлов, B.C. Анищенко // Успехи физических наук. 2007. — т. 177 № 8. — С. 859−876.
  67. Nikitin A.V. Measurement of the instantaneous frequency of broadband signals in a short observation interval / A.V.Nikitin, S.V. Yushanov // Measurement Techniques. vol. 51 No. 2. — 2008. — P. 188−194.
  68. С.А. Лазерный автодинный сфигмограф / С. А. Останин,
  69. Г. А. Семёнов // Труды конференции «Лазерно-информационные технологии в медицине, биологии и геоэкологии». -Новороссийск: Вариант. 2009. — С. 30−31.
  70. А.Н. Анализ корреляционных свойств случайных процессов по сигналам малой длительности / А. Н. Павлов, О. Н. Павлова // Письма в ЖТФ. 2008. — т 34 вып. 7. — С. 71−78.
  71. И. С. Радиотехнические цепи и сигналы / И. С. Гоноровский. М.: Радио и связь. — 1986 — 512 с.
  72. Марпл-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения / С.Л. Марпл-мл. М.: Мир. 1990. — 547 с.
  73. Дж. Вероятностные методы анализа сигналов и систем / Купер Дж., Макгиллем К. М.: Мир. — 1989. — 376 с.
  74. Мун. Ф. Хаотические колебания: вводный курс для научных работников и инженеров / Ф. Мун. М.: Мир. — 1990. — 312 с.
  75. А.Е. Природная циклоэнергетика. Гидрометеорологическое и рыбопромысловое прогнозирование / А. Е. Антонов СПб.: Гидрометеоиздат. 2007. — 216 с.
  76. Г. А. Специфика информационных процессов (на примере спектрального анализа) / Г. А. Семёнов // Интеллектуальный потенциал учёных России: сборник научных трудов Сибирского институтазнаниеведения. Барнаул: Изд-во АлтГУ — 2010. — вып.Х. — С. 292.
  77. . Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях / Ж. Макс. М.: Мир. — 1983. — Т. 1. — 312 с.
  78. A.B. Оптимизация алгоритма обнаружения флуктуирующего радиоимпульса с неизвестным временем прихода / A.B. Захаров // Вестник ВГУ. Физика, математика. 2005. — № 1. — С. 46−56.
  79. A.B. Обнаружение флуктуирующего импульса с неизвестными временем прихода и интенсивностью / A.B. Захаров // Вестник ВГУ. Физика, математика. 2006. — № 2. — С. 62−71.
  80. Е.Б. Непараметрический метод обнаружения гармонического сигнала на фоне широкополосного шума / Е. Б. Мундриевсая // Вестник Омского университета. 1997. — вып. 1. -С. 17−19.
  81. Ф.И. Автоматизация выделения трендовых ипериодических составляющих временного ряда в рамках метода «FyceHHHa"-SSA / Ф. И. Александров, Н. Э. Голяндина // Методы. Алгоритмы. Программы. 2004. в. 3−4. — С. 54−61.
  82. Г. Спектральный анализ и его приложения / Г. Дженкинс, Д. Ватте. М.: Мир. — 1971. — Вып.2. — 286 с.
  83. А.П. Основы теории систем связи с подвижными объектами /
  84. A.П. Горбенко. Таганрог. — 2008. — 61 с.
  85. О.В. Индуцированное мультипликативным шумом усиление слабых сигналов в системе с on-off перемежаемостью / О. В. Геращенко, СЛ. Гинзбург, М. А. Пустовойт // Письма в ЖЭТФ. -1998. -т 67. вып. 11.-С. 945−950.
  86. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции / Г. Ван Трис. -М.: Советское радио. 1977. — Т. 3. — 664 с.
  87. Д.Е. Синтез алгоритмов и устройств нелинейной фильтрации последовательностей многозначных импульсных сигналов: Дис.. докт. техн. наук. Киров. — 2008. — 293 с.
  88. В.А. Выделение сигналов из помех численными методами /
  89. B.А.Зверев, A.A. Стромков. Нижний Новгород: ИПФ РАН. — 2001. -188 с.
  90. В.Г. Измерение частотно-временных параметров сигналов с повышенной точностью и помехоустойчивостью: Дис.. докт. техн. наук.- Красноярск. 2001. — 207 с.
  91. Е.И. Моделирование импульсных помех / Е. И. Дементьев // Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем: Труды шестой всероссийской научно-практической конференции.- Ульяновск: УлГТУ. 2009. — С. 31−33.
  92. АбызовА.А. Выделение полезного сигнала на фоне помех, превышающих динамический диапазон информационно-измерительных систем: Дис.. канд. физ.-мат. наук. -Н. Новгород. 2003. — 126 с.
  93. А.Г. Кажущееся аномальным поведение спектра мощности 1/f шума и его объяснение / А. Г. Бударин // Письма в ЖЭТФ. 2001. — т 73. вып. 12. — С. 763−766.
  94. . Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях / Ж. Макс. М.: Мир. — 1983 — Т. 2. — 256 с.
  95. А.И. О влиянии алгоритма сжатия JPEG-2000 на статистические характеристики изображения / А. И. Стрелков, С. Е. Кальной, Т. А. Стрелкова, Е. А. Соломко // Системи обробки шформаци. в. 5(72). — 2008. — С. 116−119.
  96. ВаранкинЛ.Е. Системы связи с шумоподобными сигналами / JI.E. Варанкин. М.: Радио и связь. — 1985. — 384 с.
  97. С.П. Конспект лекций по курсу «Радиофизика» / С. П. Вятчанин. -М.: МГУ. -2003. 116 с.
  98. Ю.Л. Введение в физику открытых систем / Ю. Л. Климонтович М.: Изд.-во Янус-К. 2002. — 284 с.
  99. ШахтаринБ.И. Алгоритмы извлечения информации из хаотических сигналов, основанные на обработке временных рядов / Б. И. Шахтарин, П. И. Кобылкина // Научный вестник МГТУ ГА. сер. Радиофизика и радиотехника. 2005. — № 93. — С.61 -73.
  100. ПесинЯ.Б. Характеристические показатели Ляпунова и гладкая эргодическая теория / Я. Б. Песин // Успехи математических наук. 1977. -Т. 32 № 4.-С. 55−112.
  101. А.Н. Об энтропии на единицу времени как метрическом инварианте автоморфизмов / А. Н. Колмогоров // ДАН СССР. -1959. -Т. 124 № 4. С. 754−755.
  102. Я.Г. О понятии энтропии динамической системы / Я. Г. Синай // ДАН СССР. 1959. — Т. 124 № 4. — С. 768−771.
  103. С.А. Корреляционный метод поиска скрытых периодичностей в кинетике генерации лазера / С. А. Останин, Г. А. Семёнов // Труды конференции «Лазеры. Измерения. Информация». СПб: Изд-во СПб государственного политехнического университета. — 2009. -СЛ.
  104. .В. Курс теории вероятностей / Б. В. Гнеденко. М.: Наука. -1988.-448 с.
  105. П. В. Оценка погрешностей результатов измерений / И. А. Зограф, П. В. Новицкий. Л.: Энергоатомиздат, 1991. — 304 с.
  106. Л.Н. Обработка результатов наблюдений / Л. Н. Третьяк. -Оренбург: ГОУ ОГУ 2004. — 171 с.
  107. ХанинЯ.И. Основы динамики лазеров / Я. И. Ханин. -М.: Наука. Физматлит. 1999. — 368 с.
  108. ХакенГ. Лазерная светодинамика. / Г. Хакен. М.: Мир. — 1988. -350 с.
  109. Г. А. Статистические модели детектора нестационарных состояний динамической системы / Г. А. Семёнов // Сборник докладов конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика». -СПб.: ОАО «ЦТСС». 2009. — С. 237−239.
  110. Р. Передача информации. Статистическая теория связи/ Р. Фано. -М.: Мир. 1965. -438 с.
  111. В. Введение в теорию вероятностей и её приложения / В. Феллер. М. Мир. — 1967. — Т. 2. — 754 с.
  112. Г. А. Поиск сигнала в нормальном шуме методом анализа статистики спектра / Г. А. Семёнов // Известия Алтайского госуниверситета. 2011.-4.1(69) — С. 189−191.
  113. Г. А. Выявление порога чувствительности спектрального метода к поиску периодического сигнала в нормальном шуме / Г. А. Семёнов // Известия Алтайского госуниверситета. 2011. — 4.1(69) -С.192−196.
  114. Travis J. Lab VIEW for everyone: graphical programming made easy and fun / J. Travis, J. Kring. 3rd ed. Crawfordsville: Prentice Hall. — 2007. — 982 p.
  115. H.A. Разработка прикладного программного обеспечения в среде Lab VIEW: Учебное пособие / H.A. Виноградова, Я. И. Листратов, Е. В. Свиридов. М.: Издательство МЭИ. — 2005. — 48 с.
  116. Суранов А.Я. Lab VIEW 8.20: Справочник по функциям / А. Я. Суранов М.: ДМК Пресс. — 2007. — 536 с.
  117. Останин С.А. Lab VIEW в биомедицине / С. А. Останин. Барнаул: Издательство ГОУ ВПО «Алтайский государственный университет». 2009. — 226 с.
  118. БеховыхЮ.В. Определение теплофизических свойств капиллярно-пористых тел импульсным методом с использованием технологии визуального программирования / Ю. В. Беховых, А. Г. Болотов, Г. А. Семёнов // Вестник АГАУ. -2010.-6 (68). С. 37−40.
  119. С.А. Использование Lab VIEW для создания фонокардиографа / С. А. Останин, Г. А. Семёнов // Измерение, контроль, информатизация: Материалы XI Международной научно-технической конференции.
  120. Барнаул: Изд-во АлтГУ. 2010. — С. 123−124.
  121. A.M. Об улучшении чувствительности спектрального анализа / С. А. Останин, A.M. Шайдук, Г. А. Семёнов // Лазеры. Измерения. Информация. СПб.: Изд-во Политехнического университета. — 2010. -С. 45−54.
  122. A.M. Спектральные методы обнаружения коротких периоличностей скрытых в шуме / С. А. Останин, Шайдук A.M., Г. А. Семёнов // Вестник Алтайского научного центра сибирской академии наук высшей школы. 2011.
  123. А. Теория вероятностей / А. Пуанкаре. Ижевск: Ижевская республиканская типография. — 1999. — 280 с.
  124. М.А. Теория вероятностей в примерах и задачах. / М. А. Маталыцкий, Т. В. Романюк. Гродно: ГрГУ. — 2002. — 248 с.
  125. С.А. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд./ С. А. Айвазян,
  126. И.С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. -М.: Финансы и статистика. 1983. — 471 с.
  127. Е.И. Методы измерения случайных процессов / Е. И. Куликов / М.: Радио и связь. 1986. — 272 с.
  128. БукатыйВ.И. Концентрация атмосферного аэрозоля в г. Барнауле в 1991—2008 гг. / В. И. Букатый, И. В. Рябинин, Г. А. Семёнов // Вестник Алтайской науки. 2009. -№ 2(5). — С. 103−109.
  129. БукатыйВ.И. Микрофизические параметры и элементный состав аэрозоля в г. Барнауле в 2006—2008 гг. / В. Ю. Бортников, В. И. Букатый, И. В. Рябинин, Г. А. Семёнов // Известия Алтайского госуниверситета.2009.-№ 1.
  130. Дж.Д. Динамические системы / Дж.Д. Биркгоф Ижевск: Издательский дом «Удмуртский университет». 1999. — 408 с.
  131. Н. Математическая теория энтропии / Н. Мартин, Дж. Ингленд. -М.: Мир, 1988.-350 с.
  132. А.Н. Введение в теорию вероятностей / А. Н. Колмогоров, И. Г. Журбенко, A.B. Прохоров. -М.: Физматлит. 1995. — 176 с.
  133. ШайдукА.М. Границы применимости спектральных методов обнаружения сигналов малой длительности / A.M. Шайдук, С. А. Останин, Г. А. Семёнов // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2010. — 5 (108). -С. 35−40.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!