Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Поиск по журналу

Автометрия

2006 год, номер 1

1.
Адаптивная фильтрация с субпиксельным оцениванием координат точечных объектов

В. С. Киричук, В. П. Косых, Т. Курманбек уулу
Институт автоматики и электрометрии СО РАН, Новосибирск
E-mail: ilim-elim@mail.ru
Страницы: 3-12
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Рассматривается алгоритм поиска и субпиксельного оценивания координат точечных объектов по изображениям, полученным с матричных фотоприемных устройств. Приводятся результаты численного моделирования и оценка эффективности предложенных алгоритмических решений.


2.
О непараметрических методах прикладного биспектрального анализа

В. Г. Алексеев
Институт физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН, Звенигород Московской обл
Страницы: 13-22
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
В работе собраны воедино важнейшие результаты и рекомендации по биспектральному анализу стационарных случайных процессов с дискретным временем. Приведены точные определения как самой биспектральной плотности, так и всех других, связанных с ней, математических объектов.


3.
Адаптивный анизотропный фильтр для определения элементов пересечения контурным сигналом нулевого уровня

А. М. Прудников, И. В. Разин, В. С. Эмдин
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет им. В. И. Ульянова (Ленина), Санкт-Петербург
E-mail: alex_prudnikov@mail.ru
Страницы: 23-31
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Реализован двумерный адаптивный фильтр, осуществляющий формирование (выделение) контурного сигнала объектов изображения путем накопления исходного сигнала в направлении ориентации контурного перепада и его двойного дифференцирования в ортогональном направлении. Параметрами адаптации фильтра служат локальные оценки, получаемые путем выполнения процедур формирования ковариационной матрицы, ее диагонализации и оценки собственных векторов характеристического уравнения определителя матрицы. Операция накопления сигнала позволяет компенсировать потерю в отношении сигнал/шум контурного сигнала фильтра, объясняемую необходимостью выполнения операции двойного дифференцирования, что выгодно отличает этот фильтр от классического фильтра Марра – Хилдрета.


4.
Разработка и исследование гибридных алгоритмов в задачах распознавания образов

А. В. Лапко, В. А. Лапко, С. Г. Ярославцев
Институт вычислительного моделирования СО РАН, Красноярск,
E-mail: lapko@icm.krasn.ru
Страницы: 32-39
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Предлагается методика синтеза и анализа гибридных моделей, обеспечивающих эффективное использование априорных сведений о виде уравнения разделяющей поверхности между классами и информации обучающей выборки.


5.
Зависимость живучести вложенной диагностической структуры от способа адресации модулей вычислительной системы

Ю. К. Димитриев
Институт физики полупроводников СО РАН, Новосибирск
E-mail: dimi@isp.nsc.ru
Страницы: 40-54
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Изучается зависимость структурной живучести вложенного диагностического циркулянтного графа от нумерации вершин графа межмодульных связей вычислительной системы, в который осуществляется вложение. Последний представляет собой граф группы прямого произведения циклических подгрупп. Вложение основано на разбиении группы на смежные классы по циклической подгруппе степеней выбранного элемента группы. Установлено, что для предлагаемых способов упорядоченной нумерации на графе группы, названных координатными, по четности порядков циклических подгрупп и четности числа смежных классов можно судить о сравнительной величине используемого показателя структурной живучести диагностического графа. Проведен исчерпывающий анализ координатных нумераций, позволяющий устанавливать предпочтительность одних нумераций другим по значению структурной живучести.


6.
Формально-логический метод и аппроксимация мамдани в нечетком оценивании величин

И. А. Ходашинский
Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Томск
E-mail: hodashn@rambler.ru
Страницы: 55-67
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Рассмотрены процедуры нечеткого оценивания величин, основанные на формально-логическом методе и аппроксимации Мамдани. Проведены исследования качества вывода в зависимости от вида функции принадлежности, способа задания операций конъюнкции и дизъюнкции, способа задания собственно нечеткого вывода и количества лингвистических термов, описывающих нечеткие оценки.


7.
Алгоритмы распределения набора задач с переменными параметрами по машинам вычислительной системы

М. С. Седельников
Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики, Новосибирск
E-mail: smsprog@mail.ru
Страницы: 68-76
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Рассматривается функционирование распределенных вычислительных систем (ВС) в режиме обработки набора параллельных задач с переменными параметрами. Предлагаются эвристические алгоритмы назначения задач набора на элементарные машины ВС, минимизирующие время или штраф за задержку их решения. Приводятся результаты моделирования, подтверждающие, что полученные алгоритмы обеспечивают, по крайней мере, субминимальные значения целевых функций.


8.
Последовательная процедура классификации процессов авторегрессии со случайными коэффициентами

Д. В. Кашковский
Томский государственный университет, Томск
E-mail: kshkvch@mail.tomsknet.ru
Страницы: 77-87
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Предлагается последовательная процедура с гарантированной вероятностью правильного решения для классификации устойчивых процессов авторегрессии со случайными коэффициентами и гауссовскими шумами. Получены нижняя граница для вероятности правильной классификации и асимптотическая формула для средней длительности процедуры. Доказана асимптотическая нормальность статистик, с помощью которых проводится классификация. Приводятся результаты численного моделирования.


9.
Сравнение алгоритма фельдкампа с алгоритмом синтеза фурье для трехмерной томографии

А. В. Лихачев
Институт автоматики и электрометрии СО РАН, Новосибирск
E-mail: ipm1@iae.nsk.su
Страницы: 88-102
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Для проекционной геометрии с источником, движущимся по окружности, предложен новый алгоритм послойной реконструкции, основанный на методе фурье-синтеза. Оценка времени реконструкции этим алгоритмом на сетке N x N x N по M проекциям составляет O(MN2log2N), что в O(N / log2N) раз меньше, чем оценка для классической реализации алгоритма Фельдкампа. Вычислительный эксперимент показал, что алгоритм Фельдкампа уступает по точности методу послойного фурье-синтеза в случае относительно небольшого радиуса окружности движения источника (3–8 радиусов области реконструкции). Однако алгоритм Фельдкампа оказался более устойчивым к шумам в проекционных данных.


10.
Следящая лазерная доплеровская система на основе оптимальных оценок мгновенной частоты

В. С. Соболев, А. А. Столповский, А. М. Щербаченко, Г. А. Кащеева, Е. Н. Уткин
Институт автоматики и электрометрии СО РАН, Новосибирск
E-mail: sobolev@iae.nsk.su
Страницы: 103-115
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Представлены новые подходы к построению высокоточных лазерных доплеровских измерительных систем (ЛДИС), основанные на понятии мгновенной частоты аналитического доплеровского сигнала, алгоритмах максимально правдоподобных ее оценок и принципах следящей фильтрации. Дано описание ЛДИС, созданной на основе указанных принципов, и приведены результаты ее метрологических исследований и применений в аэродинамическом эксперименте. Представлено обоснование принятых технических решений.


11.
Эволюционный синтез алгоритмов на основе шаблонов

О. Г. Монахов
Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, Новосибирск
E-mail: monakhov@rav.sscc.ru
Страницы: 116-126
Подраздел: АНАЛИЗ И СИНТЕЗ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Описан новый подход к синтезу алгоритмов, основанный на эволюционных вычислениях, шаблонах (темплейтах, скелетонах) алгоритмов и заданного множества пар входных–выходных данных. Представлен алгоритм эволюционного синтеза, объединяющий преимущества генетических алгоритмов и генетического программирования и используемый при автоматизации открытия и синтеза некоторых вычислительных и комбинаторных алгоритмов.