Читать онлайн «Методы построения систем распознавания и классификации негауссовских сигналов»

• s. селев •i л 4 ^ V ^ 5' •3 ^ О . . * Г •: . 1 Г t: Шт f] MlIIlift. Г1. Р1. Г1Ю ИМГ11М I O H CI'HIIUO <:ниц|1\. 'п. 110100!>рлкжлиия 1'сф» i» II В КИСЕЛГ. Н МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ . СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ НЕГАУССОВЫХ СИГНАЛОВ г*-*^:' . lEHHIII НАЛ И. 1ДА гьльс гвр ленинградского университета ism Представлено к изданию Ленинградским Северо-Западным заочным политехническим институтом УДК 681. 3. 01+681. 5. CI5. 2 : 550. 83 Киселев R. B. = <. . ю ••:•!-. • ист=м «ас оз. ::-- I. ■ классиф- -1 г негауссовых сигналов. - Л. : Изд-во Ленингр. ун-та, 1986. 188 с. В моногря . 1 рассматриваются некоторые, не решенные пока,вопросы распознавания и классики ; i негауссовых си налов радиоэлектронных систем при большой априорной неопределенности. Основное в-- - в уделяется annpoKci -no- ■•. методам решения задачи и способам преодоления воз - > ieft при этом проблемы размерности, а также методу нелинейного преооразов-:•• сигналов. В качестве примера рассмотрена задача класси». ; и-. г. морских грунтов с учетом параметров эхолота ж услов. зо ■■■ «#ва- ния. Разработаны способы мод^ i. в- -'. негауссовых случ; ■» сигналов, которые могут быть полезны для обучения систем распознавания и класс. •. . it . . Книга будот полезна специалистам, заним; >•<> ся вопросами распознавания и класс» ■ - и сигналов в ге«« зике, океанологии, промысловой гидроакустике, радиолокации, технической и медицинской диагностике. Библиогр. 120 назв. йи. 22. Рецензенты: Кафедра эле ••» • ■- ■ ■ и автоматив; i • про II" -нности Ленингр. влектро-техн. ин-та им. В. И. Ульянова (Ленина) (зав. »-"»'й д-р техн. наук А. В. Башарин); д-р техн. наук О. К. Тихонов (Ле-. • «. горн, ин-т им. Г. В. Пяеханова) 2402020000-051 qi"qI 076(02) - 86 (С) Издательство Ленинградского университета, 1986 г. ir:ul iOBHE Развитие средств автоматики, переход к автомата-: -•. сложных технологических процессов, к новым методам управления про-- иэводством ■■ 'I. -к за целый ряд новых задач, успешное решение которых требует я новых методов обработки ннфо • -- ■• онных потоков, которые бы • •■ ■ ;-- ■ свойства, ваконы я динамику процессов, проте -«м-. » в • - «I о ; . . » системах. В частности, вов- ■> --т необх» и ' 1сть в разработке простых, :ктявныг. я достаточно над: <:> > методов класс «■. - ■• я распознав- > - объектов и систем по текущей ннфо* --•< ■ о входных сигналах. По существу вто •-•< • к выбору опред: -м«и параметров, подлежащих намеренн д контроле, и методов обработки полученной ин- Даже далеко не •• ■ обвор < ■■ «кейся литературы показывает, что к ■; • ьему времени цредлояено довольно больше число методов распознавания объектов. Однако практическое воплощение их нат -;:тся на значительные трудности, суть которых кратко можно свести к сл-v «ему. Определение те "<-. » значений параметров объектов требует в <• • ы тве случаев множества косвенных измерений я последу- вшей их обработки. При достаточно большом числе ■•-- =тров объем вычисл: - настолько велик, а сам процесс обработки настолько громоздок, что даже применение средств вычислительной тех- •■> не поз = « существенно уме-i > неизбежные потери вре- ;>• на обработку исходной • <рмацнх, исключая тем самым возможность получения результатов контроля в реальном масштабе ■•■- ни. При разработке устройств распоа-;== • ■■ указанное затруднение отараются обойти путем упрощения вычислительной процедуры: либо огр;: < . :ают число ко •• ■ «уемых параметров, либо исполь- вуот для :. -г ений приближенные зависимости вместо точных математических ■-. •;- -ний, связыв- •>> ■• величины косвенных измерений с параметрами объекта.