Постановка и решение основной задачи линейной оптимальной фильтрации
Автор: Драница Юрий Петрович, Драница Андрей Юрьевич, Алексеевская Ольга Васильевна
Журнал: Вестник Мурманского государственного технического университета @vestnik-mstu
Статья в выпуске: 4-2 т.13, 2010 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается интерпретация временных последовательностей с точки зрения динамического моделирования. Разработанная методика может использоваться для решения достаточно широкого круга задач, а именно: при конструировании линейных оптимальных фильтров; сепарации (разделении) смеси сигналов на компоненты; исследовании динамических параметров временных рядов; частотном анализе и других. В частности, при разработке линейных оптимальных фильтров на сигнал накладывается единственное ограничение - инвариантность во времени его статистик второго порядка. Отметим, что классический подход при решении этой задачи накладывает на исследуемый сигнал существенные априорные ограничения, которые фактически выполняются только для очень узкого класса данных.
Оптимальные линейные фильтры, белый шум, цветной шум, функция автокорреляции, функция взаимной корреляции, интеграл свертки, фильтр колмогорова-винера, сепарация сигналов, динамические параметры
Короткий адрес: https://sciup.org/14294228
IDR: 14294228 | УДК: 517.958
Setting and solution of primal problem of linear optimal filtering
In the work interpretation of time sequences from the viewpoint of dynamic modeling has been considered. The developed technique can be used for the decision of rather wide range of problems, namely: at designing linear optimum filters; separation (division) of mix of signals on components; research of dynamic parameters of time numbers; the frequency analysis and others. In particular, by working out linear optimum filters on a signal unique restriction - invariance in time of its statistician of the second order has been imposed. It can be noticed that the classical approach at the decision of this problem imposes on an investigated signal essential aprioristic restrictions which are actually carried out only for a very narrow class of data.
