Модели систем и сигналов, индуцированные преобразованиями времени

Бутырский Евгений Юрьевич

Журнал: Научное приборостроение @nauchnoe-priborostroenie

Рубрика: Теоретические разработки

Статья в выпуске: 1 т.21, 2011 года.

Бесплатный доступ

В статье рассмотрены преобразования сигналов, связанные с деформацией области определения. В работе на основе композиции преобразований значительно расширяется класс возможных преобразований. Предлагаемый метод построения групп преобразований носителя сигнала и соответствующих им инфинитезимальных операторов в пространстве с сохраняющейся нормой позволяет использовать мощную технику группового анализа для описания состояний динамических систем.

теоретико-групповой подход \ преобразования \ непрерывные представления \ аддитивные преобразования \ мультипликативные преобразования \ группа ли \ инверсия \ оператор \ функция \ композиция \ алгоритм

Похожие статьи в разделе Oтрасли промышленности и ремесла для изготовления и обработки различных изделий

Построение алгоритма распознавания образов в сервисе автомобильных экосистем с применением оператора деконволюции
Построение алгоритма распознавания образов в сервисе автомобильных экосистем с применением оператора деконволюции

Маковецкая-Абрамова Ольга Валентиновна, Маковецкий Валентин Архипович, Силла Светлана Александровна

Об одном подходе к обобщению теории сигналов и систем
Об одном подходе к обобщению теории сигналов и систем

Бутырский Е.Ю., Кувалдин И.А., Чалкин Владимир Петрович

Быстрые многопараметрические преобразования Уолша, Крестенсона - Виленкина и Хаара
Быстрые многопараметрические преобразования Уолша, Крестенсона - Виленкина и Хаара

Лабунец Валерий Григорьевич, Мартюгин Степан Александрович

Короткий адрес: https://sciup.org/14264695

IDS: 14264695   |   УДК: 681.519

System and signal models induced by time transformations

Unceasing function of several variables in a form of weighted sum of univariate functions, determined on the generalized basis, formed as a linear superposition of arguments of the initial function is suggested. The given approach is adapted to the structure of the optimum filter and is a basis of the theory of spline-filtration, developed by the author, and can be used in solving the problem of signal reception on the background of noise and hindrances, described by nonlinear stochastic differential equations. The problem will be discussed in details in our future publications.