Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://reposit.nupp.edu.ua/handle/PoltNTU/1814
Назва: Застосування методу найменших квадратів при наявності шумів у сигналі
Інші назви: Применение метода наименьших квадратов при наличии шумов в сигнале
Least mean squares method apply for signals with noise
Автори: Сільвестров, А.М.
Гонтар, М.М.
Тематичні ключові слова: Метод найменших квадратів
Зміщення оцінок
Згладжуючий фільтр
Зважені дані
Спектри сигналу і перешкоди
Дата публікації: 12-кві-2017
Видавництво: Індустріальний інститут ДВНЗ ДонНТУ
Анотація: У цій статті, беручи метод найменших квадратів (МНК) як базовий при обробці зашумлених сигналів розглядаємо вплив співвідношення сигнал-шум на зміщення оцінок реальних даних. Також було розглянуто узагальнений метод найменших квадратів (УМНК) для зважених (відфільтрованих) даних. Показано, що для кожних конкретних випадків існує оптимальне значення згладжуючого ефекту фільтра, за якого норма зміщення буде мінімальною. Отримано, що чим далі рознесені спектри сигналу і перешкоди, тим краще оцінки квазіоптимального УМНК.
В этой статье, принимая метод наименьших квадратов (МНК) в качестве базового при обработке зашумленных сигналов рассматриваем влияние соотношение сигнал-шум на смещение оценок реальных данных. Также были рассмотрены обобщенный метод наименьших квадратов (УМНК) для взвешенных (отфильтрованных) данных. Показано, что для каждых конкретных случаев существует оптимальное значение сглаживающего эффекта фильтра, при котором норма смещение будет минимальной. Получено, что чем дальше разнесены спектры сигнала и помех, тем лучше оценки квазиоптимального УМНК.
In this paper, taking the least mean squares (LMS) method as a base when processing noised signals considering influence the signal-to-noise bias in estimates of real data. It was also considered a general least mean squares (GLMS) for weighted (filtered) data. It is shown that in each case there is a filter smoothing effect optimal value in which the displacement rate is minimal. It was found that the farther spaced signal and noise spectra, the better the evaluation of quasioptimal GLMS.
Бібліографічний опис: Гонтар М.М. Застосування методу найменших квадратів при наявності шумів у сигналі / М.М. Гонтар, А.М. Сільвестров // Сучасні аспекти механізації та автоматизації енергоємних виробництв : збірник наук. праць за результатами всеукр. наук.-практ. конф., 11-12 квітня 2017 р., Покровськ / Індустр. інст. ДВНЗ ДонНТУ – Покровськ, 2017. – C. 251-257.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://reposit.pntu.edu.ua/handle/PoltNTU/1814
Розташовується у зібраннях:Кафедра автоматики, електроніки та телекомунікацій

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Теза_Покровськ_Всеукр.конференція_2017.pdfТеза конференції2.22 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.