Отрывок: По этим причинам результат суммирования синусои- дальных составляющих на интервале T1×T2 будет ра- вен нулю, а косинусоидальных – удвоенный резуль- тат, поэтому окончательное представление АКФ примет следующий вид:             1 2 1 2 1 2 1 2 0 0 0 1 1 2 2 1 2 1 2 1 1 2 2 τ , τ 0,0 2 { , [ , ]} cos 2π , τ 0, ;τ 0, A ФЧ ФЧ k k k k ФН R D X D X k k k t k tD X k k T T T T                          (44) и совпада...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorСюзев, В.В.-
dc.contributor.authorСмирнова, Е.В.-
dc.contributor.authorПролетарский, А.В.-
dc.date.accessioned2021-08-17 12:54:37-
dc.date.available2021-08-17 12:54:37-
dc.date.issued2021-07-
dc.identifierDspace\SGAU\20210805\90784ru
dc.identifier.citationСюзев, В.В. Алгоритмы многомерного имитационного моделирования случайных процессов / В.В. Сюзев, Е.В. Смирнова, А.В. Пролетарский // Компьютерная оптика. – 2021. – Т. 45, № 4. – С. 627-637. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-770.ru
dc.identifier.urihttps://dx.doi.org/10.18287/2412-6179-CO-770-
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Zhurnal-Komputernaya-optika/Algoritmy-mnogomernogo-imitacionnogo-modelirovaniya-sluchainyh-processov-90784-
dc.description.abstractВ статье рассматриваются два подхода к моделированию сигналов и процессов: метод формирующих фильтров и тригонометрический метод. Показано, что второй подход более перспективен, так как увеличение размерности представления сигнала (процесса) математически означает добавление слагаемого в формуле базисной функции, что дает доступ к быстрым алгоритмам имитации. Приведены примеры алгоритмов многомерного моделирования случайных процессов с использованием двух методов, и описана программная система, реализующая эти алгоритмы. Результаты работы программного комплекса позволят прогнозировать характеристики инженерных проектов (точность и быстродействие алгоритмов моделирования). В связи с актуальностью и необходимостью фундаментальных исследований методов и алгоритмов цифрового преобразования компонентной базы, внедрения цифровых технологий во все аспекты деятельности, включая синтез новых материалов, разработку новых методов проектирования микро- и наносистем, целью статьи является расширение области применения спектрального метода моделирования многомерных процессов с использованием оригинальных алгоритмических комплексов. The article discusses two approaches to modeling signals and processes: the method of filter construction and the trigonometric method. It is shown that the later approach is more promising, since an increase in the signal/process representation dimension mathematically means adding a term to the basis function formula, which gives access to fast simulation algorithms. Examples of algorithms for multidimensional simulation of random processes using two methods are given and a software system that implements these algorithms is described. The results provided by the software system will allow you to predict characteristics of engineering projects (accuracy and speed of modeling algorithms). Due to the high relevance of and need for fundamental research of methods and algorithms for digital transformation of the component base, the digitalization of all aspects of activity, including the synthesis of new materials, the development of new methods for designing micro- and nano-systems, the article aims to expand the scope of the spectral method of simulating multidimensional processes using original algorithmic complexes.ru
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования в рамках выполнения работ по Государственному заданию «Фундаментальные исследования методов цифровой трансформации компонентной базы микро- и наносистем» (проект № 0705-2020-0041).ru
dc.language.isorusru
dc.publisherСамарский национальный исследовательский университетru
dc.relation.ispartofseries45;4-
dc.subjectслучайный двумерный сигналru
dc.subjectмоделирование и имитация сигналовru
dc.subjectбазисные функцииru
dc.subjectимитационные ряды Фурьеru
dc.subjectэнергетические характеристики сигналовru
dc.subjectфункция спектральной плотности мощностиru
dc.subjectавтокорреляционная функцияru
dc.subjectпрограммная системаru
dc.subjectсверхбыстрая обработка информацииru
dc.titleАлгоритмы многомерного имитационного моделирования случайных процессовru
dc.title.alternativeAlgorithms of multidimensional random process simulationru
dc.typeArticleru
dc.textpartПо этим причинам результат суммирования синусои- дальных составляющих на интервале T1×T2 будет ра- вен нулю, а косинусоидальных – удвоенный резуль- тат, поэтому окончательное представление АКФ примет следующий вид:             1 2 1 2 1 2 1 2 0 0 0 1 1 2 2 1 2 1 2 1 1 2 2 τ , τ 0,0 2 { , [ , ]} cos 2π , τ 0, ;τ 0, A ФЧ ФЧ k k k k ФН R D X D X k k k t k tD X k k T T T T                          (44) и совпада...-
dc.classindex.scsti28.17.19, 28.17.23, 28.23.29-
Располагается в коллекциях: Журнал "Компьютерная оптика"

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
450418.pdfОсновная статья1.4 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.