Способы дискретизации энергетических характеристик двумерных случайных сигналов

Способы дискретизации энергетических характеристик двумерных случайных сигналов

Автор: Сюзев Владимир Васильевич, Пролетарский Андрей Викторович, Миков Дмитрий Александрович, Дейкин Иван Игоревич

Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics

Рубрика: Численные методы и анализ данных

Статья в выпуске: 5 т.46, 2022 года.

Бесплатный доступ

Статья посвящена способам дискретизации энергетических характеристик двумерных случайных сигналов в рамках имитации случайных сигналов по оригинальному гармоническому методу, являющемуся обобщением известного алгоритма В.С. Пугачёва на двумерный случай. Требования к способу дискретизации выдвигаются с целью снижения вычислительной сложности метода имитации и повышения его гибкости за счёт снятия ограничений по виду автокорреляционных функций и функций спектральной плотности энергии. Предлагается применение погрешности имитации в роли критерия оценки качества. Способ дискретизации рассмотрен для сигналов, заданных как на неограниченных интервалах определения, так и на ограниченных. В статье продемонстрированы результаты работы программной системы, реализующей оригинальный метод имитации с применением описанных способов дискретизации, в обоих случаях. Показана работоспособность и эффективность полученных результатов, которые имеют как самостоятельное научно-техническое значение, так и могут быть использованы для разработки новых эффективных спектральных средств имитации сигналов для использования в интеллектуальных системах поддержки принятия решений.

Еще

Случайный двумерный сигнал, моделирование и имитация сигналов, базисные функции, коэффициенты фурье, энергетические характеристики сигналов, функция спектральной плотности энергии, автокорреляционная функция, интеллектуальные системы поддержки принятия решений, сверхбыстрая обработка информации

Еще

Короткий адрес: https://sciup.org/140296229

IDR: 140296229   |   DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1074

Список литературы Способы дискретизации энергетических характеристик двумерных случайных сигналов

  • Syuzev VV, Smirnova EV, Proletarsky AV. Algorithms of multidimensional simulation of random processes. Computer Optics 2021; 45(4): 627-637. DOI: 10.18287/2412-6179-C0-770.
  • Dudgeon DE, Mersereau RM. Multidimensional digital signal processing. Prentice Hall; 1983.
  • Yaroslavsky LP. An introduction to digital imaging [In Russian]. Moscow: "Sovetskoe Radio" Publisher; 1979.
  • Bykov VV. Digital modeling in statistical radio engineering [In Russian]. Moscow: "Sovetskoe Radio" Publisher; 1971.
  • Deykin II. One- and unidirectional two-dimensional signal imitation in complex basis (Extended abstract). In Book: Thalheim B, Makhortov S, Sychev A, eds. Data analytics and management in data intensive domains. Extended abstracts of the XXII International Conference DAMDID/RCDL' 2020. Voronezh: Voronezh State University Publisher; 2020: 229-232.
  • Katkovnik VY, Poluektov RA. Multidimensional discrete control signals [In Russian]. Moscow: "Nauka" Publisher; 1966.
  • Sotnikov AA, Yakupov SZ, Romanovsky AS. Application of simulation modeling for control of computing systems of hydro-location complexes [In Russian]. Science and Education 2013; 6: 351-364. DOI: 10.7463/0613.0570096.
  • Shaktarin BN. Random processes in radio engineering: A series of lectures [In Russian]. Moscow: "Radio i Svyaz" Publisher; 2000.
  • Abdulkadhim HA, Andriyanov NA. Brief review on random fields modeling method [In Russian]. Radio-elektronnaya Tehnika 2018; 1(11): 139-142.
  • Vasilyev KK, Andriyanov NA, Abdulkadhim HA. Efficiency of filtering random fields with multiple roots of characteristic equations [In Russian]. Radiotehnika 2018; 6: 20-23.
  • Podrouzek J, Vorel J, Wan-Wendner R. Random and gradient based fields in discrete particle models of heterogeneous materials. 1st Int Conf on Uncertainty Quantification in Computational Sciences and Engineering 2017: 605615. DOI: 10.7712/120217.5396.16710.
  • Rabiner LR, Gold B. Theory and application of digital signal processing. Prentice Hall; 1975.
  • Liu Y, Li J, Sun S, Yu B. Advances in Gaussian random field generation: A review. Comput Geosci 2019; 23: 1011-1047. DOI: 10.1007/s10596-019-09867-y.
  • Pugachev VS. The theory of random functions and its application to problems of automatic control [In Russian]. Moscow: "Fizmatlit" Publisher, 1962.
  • Syuzev VV. Fundamentals of the theory of digital signal processing [In Russian]. Moscow: "RTSoft" Publisher; 2014.
  • Deikin II, Syuzev VV, Gurenko VV, Smirnova EV, Lyubavsky KK. Simulation of random bandpass signals in a complex basis [In Russian]. Problems of Modern Science and Education 2019; 11(144): 9-14.
  • Syuzev VV, Gurenko VV. Harmonic algorithms for signal simulation within the framework of the correlation theory [In Russian]. Herald of the Bauman Moscow State Technical University. Series Instrument Engineering. 2017; 4: 98-117. DOI: 10.18698/0236-3933-2017-4-98-117.
  • Kotelnikov VA. On the bandwidth of ether and wire in telecommunications [In Russian]. Materials for the I All-Union Congress on the issues of technical reconstruction of communications and the development of low-current industry 1933.
  • Kanev A, Terekhov V, Kochneva M, Chernenky V, Skvort-sova M. Hybrid intelligent system of crisis assessment using natural language processing and metagraph knowledge base. 2021 IEEE Conf of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus) 2021: 2099-2103. DOI: 10.1109/ElConRus51938.2021.9396100.
  • Suyatinov SI, Buldakova TI, Vishnevskaya JA. Identification of situations based on synergetic model. 2021 3rd Int Conf on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA). 2021: 509-514. DOI: 10.1109/SUMMA53307.2021.9632207.
  • Skvortsova M, Grout V. Basic approaches to assessing risks and threats in decision support systems. 2018 IEEE Conf of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus) 2018: 1563-1566. DOI: 10.1109/EIConRus.2018.8317397.
  • Andreev A, Berezkin D. Kozlov I. Approach to Forecasting the development of situations based on event detection in heterogeneous data streams. In Book: Kalinichenko L, Manolopoulos Y, Malkov O, Skvortsov N, Stupnikov S, Sukhomlin V, eds. Data analytics and management in data intensive domains. DAMDID/RCDL 2017. Cham: Springer; 2018: 213-229. DOI: 10.1007/978-3-319-96553-6_16.
  • Syuzev VV. Digital signal processing: methods and algorithms. Part 2: Fourier transforms in classical and generalized bases, fast DSP algorithms on static and sliding time intervals [In Russian]. Moscow: "Research Institute of Radio Electronics and Laser Technology" Publisher; 2012.
  • Smirnova EV, Syuzev VV, Samarev RS, Deykin II, Prole-tarsky AV. High-dimensional simulation processes in new energy theory: Experimental research (Extended abstract). In Book: Thalheim B, Makhortov S, Sychev A, eds. Data analytics and management in data intensive domains. Extended abstracts of the XXII International Conference DAMDID. Voronezh: Voronezh State University Publisher; 2020: 160-163.
  • Gurenko VV, Bychkov BI. The discretization of the energy characteristics of signals in harmonic simulation algorithms. 2019 IEEE Conf of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus) 2019: 2142-2147. DOI: 10.1109/EIConRus.2019.8657153.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp