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

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.238.107.166
    [SESS_TIME] => 1606342104
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 47157bd9dedc1abb62cee6d7cc905198
    [SALE_USER_ID] => 0
    [UNIQUE_KEY] => 52c5d74f48fd0c13c7cc7001db3ba9ec
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2003 год, номер 1

1.
РАСПОЗНАВАНИЕ ГРУППОВЫХ ТОЧЕЧНЫХ ОБЪЕКТОВ В ТРЕХМЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ

Я. А. Фурман, Д. Г. Хафизов
(Йошкар-Ола)
Страницы: 3-18
Подраздел: МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Рассмотрены кватернионные сигналы, задающие расположенный в трехмерном пространстве групповой точечный объект, введена мера схожести этих сигналов в виде их скалярного произведения. Синтезирован кватернионный согласованный фильтр. На основе критерия минимума расстояния решена задача распознавания полностью известных сигналов, сигналов с неизвестным начальным кватернионом и неизвестным углом поворота.


2.
ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОБНАРУЖЕНИЯ НЕОДНОРОДНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ НА ФОНЕ ШУМА

А. П. Трифонов, К. А. Зимовец
(Воронеж)
Страницы: 19-27
Подраздел: МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Получены точные формулы для характеристик обнаружения неоднородного изображения с неизвестной площадью по методу максимального правдоподобия.


3.
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННОЙ ЛОКАЛИЗАЦИИ ЭНЕРГИИ ШИРОКОПОЛОСНЫХ СИГНАЛОВ В УСЛОВИЯХ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

В. Н. Шевченко
(Ростов-на-Дону)
Страницы: 28-36
Подраздел: МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
На базе решения оптимизационной задачи с целевой функцией в виде l2-нормы развит непараметрический метод частотно-временной локализации энергии широкополосных сигналов в условиях существенной априорной неопределенности, повышающий эффективность классических методов пространственного спектрального анализа и методов с высоким разрешением.


4.
ПРИМЕНЕНИЕ ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ ПОВЕРХНОСТИ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ПРОЦЕССА ПЛАСТИЧЕСКОЙ ДЕФОРМАЦИИ И РАЗРУШЕНИЯ НА МЕЗОМАСШТАБНОМ УРОВНЕ

С. В. Панин, И. В. Шакиров, В. И. Сырямкин, А. А. Светлаков
(Томск)
Страницы: 37-53
Подраздел: МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
В рамках подхода физической мезомеханики материалов предложен новый метод численных оценок процессов деградации поверхности (вследствие пластической деформации, электромиграции, усталостного разрушения и т. д.). Численные характеристики вейвлет-спектров, а также их графическое двумерное представление могут быть использованы как для оценки качества и улучшения оптических изображений (на стадии предобработки), так и для анализа изменений, происходящих при приложении к исследуемым материалам внешних нагрузок (на стадии анализа (понимания) изображений).


5.
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДИКИ АНАЛИЗА МНОЖЕСТВ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН

А. В. Лапко, В. А. Лапко
(Красноярск)
Страницы: 54-61
Подраздел: МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Предлагается методика анализа множеств случайных величин в задачах восстановления стохастических зависимостей и распознавания образов, основанная на оценивании вероятностных законов распределения элементов множеств и их преобразовании с помощью непараметрических процедур. Исследованы асимптотические свойства моделей. Полученные результаты имеют актуальное значение при обработке больших массивов статистических данных.


6.
АВТОКОМПЕНСАЦИОННЫЙ МЕТОД

Ю. Г. Булычев, И. В. Бурлай
(Ростов-на-Дону)
Страницы: 62-72
Подраздел: МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Решена задача оптимальной обработки измерительных данных при наличии в измерениях сингулярных ошибок на базе одношагового и многошагового метода наименьших квадратов. Полученные решения обеспечивают декомпозицию рассматриваемых задач, поскольку не предполагают традиционного расширения пространства состояний. Приведен иллюстративный пример, подтверждающий эффективность развиваемого подхода.


7.
РЕЛАКСАЦИОННО-КОНТУРНЫЙ АЛГОРИТМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕКТОРОВ МОРСКИХ ТЕЧЕНИЙ ПО СПУТНИКОВЫМ ИЗОБРАЖЕНИЯМ И ЕГО СИНОПТИЧЕСКАЯ ВЕРИФИКАЦИЯ

В. А. Бобков, А. В. Казанский, М. А. Морозов, А. А. Щебенькова
(Владивосток)
Страницы: 73-81
Подраздел: МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Предложен гибридный алгоритм для определения векторов течений на морской поверхности по последовательности спутниковых изображений, который основан на контурном методе и методе релаксационной разметки. Оценки векторов течений, полученные с помощью релаксационно-контурного алгоритма, с использованием синоптической техники показывают его преимущество перед чисто контурным методом. Сравнение этих оценок с полученными вручную (операторным методом) и данными акустического доплеровского профилирования скоростей (Acoustic Doppler Current Profiler – ADCP) дает хорошее согласие.


8.
О НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ОЦЕНКАХ СПЕКТРАЛЬНОЙ ПЛОТНОСТИ СТАЦИОНАРНОГО СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА С ДИСКРЕТНЫМ ВРЕМЕНЕМ

В. Г. Алексеев
(Звенигород Московской обл.)
Страницы: 82-87
Подраздел: МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Рассмотрены непараметрические оценки спектральной плотности стационарного случайного процесса с дискретным временем. Сформулированы уточненные рекомендации, касающиеся построения и вычисления классической периодограммной оценки. Указана возможность использования предлагаемых конструкций в качестве импульсных характеристик дискретных плосковершинных фильтров нижних частот.


9.
АЛГОРИТМ ДИСКРЕТНОГО СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА СИГНАЛОВ В МОДИФИЦИРОВАННОМ ПРОСТРАНСТВЕ СОБОЛЕВА

С. Н. Кириллов, С. Н. Бузыканов
(Рязань)
Страницы: 88-94
Подраздел: МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Разработан алгоритм дискретного спектрального анализа сигналов в модифицированном пространстве Соболева. Доказана идентичность понятий спектров сигналов в пространствах. Показана более высокая точность представления спектра дискретного сигнала в пространстве чем в пространстве при частоте дискретизации меньше частоты Котельникова.


10.
ПРОЦЕДУРА КИФЕРА – ВОЛЬФОВИЦА, ОПТИМАЛЬНАЯ ПО ИНТЕГРАЛЬНОМУ КРИТЕРИЮ РИСКА

Б. А. Беседин
(Омск)
Страницы: 95-102
Подраздел: МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Процедура Кифера – Вольфовица поиска экстремума непрерывной выпуклой функции находится решением задачи стохастически оптимального управления с экспериментами при непрерывных измерениях с аддитивными погрешностями. Устанавливаются свойства аналитического решения.


11.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ОПТИМАЛЬНОГО ОЦЕНИВАНИЯ ТРЕНДА СЛУЧАЙНОГО ПРОЦЕССА

Е. Л. Кулешов, В. К. Фищенко
(Владивосток)
Страницы: 103-113
Подраздел: МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Получены соотношения между сглаживающими окнами и базисом вейвлет- преобразования. Предложена модификация оценки тренда с дополнительным слагаемым, компенсирующим смещение и минимизирующим среднеквадратическую ошибку оценки. Показано, что компенсация смещения является вейвлет-преобразованием наблюдаемого процесса. Разработан алгоритм вычисления оценки тренда.


12.
МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ХИМИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ ПО СТЕПЕНИ ТОКСИЧНОСТИ

А. Л. Осипов, В. В. Александров
(Новосибирск)
Страницы: 114-125
Подраздел: МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ И ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация >>
Рассматривается математический подход к классификации химических веществ по степени токсичности в острых опытах. Проведена апробация данного подхода на большом экспериментальном материале и установлены научно обоснованные границы классов опасности химических соединений.