Алгоритмы многомерного имитационного моделирования случайных процессов
Автор: Сюзев Владимир Васильевич, Смирнова Елена Валентиновна, Пролетарский Андрей Викторович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Численные методы и анализ данных
Статья в выпуске: 4 т.45, 2021 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматриваются два подхода к моделированию сигналов и процессов: метод формирующих фильтров и тригонометрический метод. Показано, что второй подход более перспективен, так как увеличение размерности представления сигнала (процесса) математически означает добавление слагаемого в формуле базисной функции, что дает доступ к быстрым алгоритмам имитации. Приведены примеры алгоритмов многомерного моделирования случайных процессов с использованием двух методов, и описана программная система, реализующая эти алгоритмы. Результаты работы программного комплекса позволят прогнозировать характеристики инженерных проектов (точность и быстродействие алгоритмов моделирования). В связи с актуальностью и необходимостью фундаментальных исследований методов и алгоритмов цифрового преобразования компонентной базы, внедрения цифровых технологий во все аспекты деятельности, включая синтез новых материалов, разработку новых методов проектирования микро- и наносистем, целью статьи является расширение области применения спектрального метода моделирования многомерных процессов с использованием оригинальных алгоритмических комплексов.
Случайный двумерный сигнал, моделирование и имитация сигналов, базисные функции, имитационные ряды фурье, энергетические характеристики сигналов, функция спектральной плотности мощности, автокорреляционная функция, программная система, сверхбыстрая обработка информации
Короткий адрес: https://sciup.org/140290258
IDR: 140290258 | DOI: 10.18287/2412-6179-CO-770
Список литературы Алгоритмы многомерного имитационного моделирования случайных процессов
- Быков, В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике / В.В. Быков. - М.: Советское радио, 1971. - 328 с.
- Тошмуродов, Ё. Компьютерно-математическое моделирование электрофизических характеристик полупроводниковых координатно-чувствительных детекторов ядерного излучения / Ё.К. Тошмурадов, Г.Ж. Эргашев, Ш.А. Сайфуллоев // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. - 2018. - № 1. - C. 16-20. - DOI: 10.18698/0236-3933-2018-1-16-20.
- Колбас, Ю.Ю. Применение цифровых фильтров для уменьшения случайной ошибки показаний лазерных гироскопов и маятниковых акселерометров / Ю.Ю. Колбас, А.И. Курдыбанская // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. - 2018. - № 2. -C. 27-40. - DOI: 10.18698/0236-3933-2018-2-27-40.
- Деменков, Н.П. Нечеткие методы моделирования волновых твердотельных гироскопов / Н.П. Деменков, B.А. Матвеев, И.А. Мочалов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. - 2018. - № 3. - C. 33-50. - DOI: 10.18698/0236-3933-2018-3-33-50/
- Денисов, А.В. Моделирование оптико-электронных систем космического назначения / А. В. Денисов // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. -2015. - Т. 58, № 11. - С. 882-889. - DOI: 10.17586/00213454-2015-58-11-882-889.
- Астратов, О. С. Цифровое моделирование радиосигналов / О.С. Астратов. - Л.: ЛИАП, 1983. - 72 с.
- Краснов, И.К. Численное моделирование перестройки наноструктуры сплавов методами молекулярной динамики / И.К. Краснов, Т.Ю. Мозжорина, А.Н. Баланин // Математическое моделирование и численные методы. -2017. - № 4. - С. 3-16.
- Арутюнян, Р.В. Моделирование стохастических процессов фильтрации в решетчатых системах / Р.В. Арутюнян // Математическое моделирование и численные методы. - 2017. - № 4. - С. 17-30.
- Спицын, В.Г. Применение вейвлет-преобразования Хаара, метода главных компонент и нейронных сетей для оптического распознавания символов на изображениях в присутствии импульсного шума / В.Г. Спицын, Ю.А. Болотова, Н.Х. Фан, Т.Т.Ч. Буй // Компьютерная оптика. - 2016. - Т. 40, № 2. - С. 249-257. - DOI: 10.18287/2412-6179-2016-40-2-249-257.
- Дрогобыцкий, А. Экономико-математическое моделирование: Учебник для студентов ВУЗов / А. Дрогобыцкий. - М.: Экзамен, 2006. - 800 с.
- Власов, М.П. Моделирование экономических процессов / М.П. Власов. - М.: Изд-во «Феникс», 2005. - 409 с.
- Berezkin, D. Specifics of implementing a hybrid intelligent image georeferencing system / D. Berezkin, A. Proletarsky, N. Sukhorukova, R. Kamalov // Proceedings of the 17th International Conference on Applied Computing. - 2020. - P. 115-118.
- Syuzev, V.V. Spectral algorithms for signal generation as learning-methodical tool for engineer preparation / V.V. Syuzev, E.V. Smirnova, K. Kucherov, V.V. Gurenko, G. Khachatrian. - In: Handbook of research on engineering education in a global context / ed. by E.V. Smirnova, R.P. Clark. - Hershey, PA: IGI Global, 2019. - Chap. 23. -P. 254-263. - DOI: 10.4018/978-1-5225-3395-5.ch023.
- Jammul, S.M. Open source software usage in education and research: Network traffic analysis as an example / S.M. Jammul, V.V. Syuzev, A.M. Andreev. - In: Handbook of research on engineering education in a global context / ed. by E.V. Smirnova, R.P. Clark. - Hershey, PA: IGI Global, 2019. - Chap. 28. - P. 331-345. - DOI: 10.4018/978-1-5225-3395-5.ch028.
- Сотников, А.А. Способ повышения эффективности вычислительных комплексов цифрового имитационного моделирования гидроакустической обстановки в реальном масштабе времени / А. А. Сотников // Наука и образование. - 2013. - № 2. - С. 301-310. - DOI: 10.7463/0213.0531784.
- Костров, Б.В. Моделирование распределения яркостей в видеопотоке серии ландшафтных изображений / Б.В. Костров, Н.Н. Гринченко, К.И. Баюков // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2015. - Вып. 9. - С. 70-78.
- Сюзев, В.В. Применимость высокодетализированной модели фоноцелевой обстановки в стендах моделирования радиолокатора с синтезированной апертурой антенны / В.В. Сюзев, И.А. Доденко // Вестник МГТУ им. H.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. - 2017. - № 6. -С. 76-92. - DOI: 10.18698/0236.3933.2017.6.76.92.
- Обработка изображений в авиационных системах технического зрения / под ред. Л.Н. Костяшкина, М.Б. Никифорова. - М.: Физматлит, 2016. - 240 с.
- Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений в среде MatLab : Пер. с англ. / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс. -М.: Техносфера, 2006. - 616 с.
- Максимов, А.И. Адаптивная интерполяция многомерных сигналов при дифференциальной компрессии / М.В. Гашников, А.И. Максимов // Компьютерная оптика. - 2018. - Т. 42, № 4. - С. 679-687. - DOI: 10.18287/2412-6179-2018-42-4-679-687.
- Basarab, M.A. Digital signal processing of the Doppler blood flow meter using the methods of nonlinear dynamics / M.A. Basarab, N.S. Konnova, D.A. Basarab, D.D. Matsievskiy // 2017 Progress In Electromagnetics Research Symposium - Spring (PIERS). - 2017. -P. 1715-1720.
- Skryl', S. Assessing the response timeliness to threats as an important element of cybersecurity: Theoretical foundations and research model / S. Skryl', M. Sychev, A. Sychev, T. Mescheryakova, A. Ushakova, E. Abacharaeva, E. Smirnova. - In: Creativity in intelligent technologies and data science / ed. by A.G. Kravets, P.P. Groumpos, M. Shcherbakov, M. Kultsova. - Cham, Switzerland: Springer Nature Switzerland AG, 2019. - P. 258-269.
- Сюзев, В.В. Основы теории цифровой обработки сигналов / В.В. Сюзев.- М.: РТСофт, 2014. - 752 с.
- Блейхут, Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов / Р. Блейхут : пер. с англ. - М.: Мир, 1989. - 448 с.
- Smirnova, E. High-dimensional simulation processes in new energy theory: Experimental research (Extended abstract) / E. Smirnova, V. Syuzev, R. Samarev, I. Deykin, A. Proletarsky. - In: Data analytics and management in data intensive domains. Extended abstracts of the XXII International Conference DAМDID/RCDL' 2020 / ed. By B. Thalheim, S. Makhortov, A. Sychev. - Voronezh: Voronezh State University, 2020. - P. 160-163.
- Deykin, 1 One- and unidirectional two-dimensional signal imitation in complex basis (Extended abstract) / I. Deykin. -In: Data analytics and management in data intensive domains. Extended abstracts of the XXII International Conference DAМDID/RCDL' 2020 / ed. by B. Thalheim, S. Makhortov, A. Sychev. - Voronezh: Voronezh State University, 2020. - P. 229-232.
