Title: Сравнение оптимальных восстанавливающих фильтров для дискретной и непрерывно-дискретной линейных моделей наблюдения
Other Titles: Comparison of optimum reconstruction filters for discrete and continuous-discrete linear observation models
Authors: Сергеев, В.В.
Максимов, А.И.
Issue Date: 2018
Publisher: Новая техника
Citation: Сергеев В.В.Сравнение оптимальных восстанавливающих фильтров для дискретной и непрерывно- дискретной линейных моделей наблюдения / В.В. Сергеев, А.И. Максимов // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) - Самара: Новая техника, 2018. - С. 691-699
Abstract: Производится вывод выражений для частотной характеристики оптимального восстанавливающего фильтра, а также для значения ошибки восстановления при непрерывно-дискретной линейной модели наблюдения. При этом рассматриваются три случая – общий и два частных: когда отсутствуют динамические искажения сигнала и когда отсутствует аддитивный шум. Представлены результаты сравнения значений ошибок восстановления оптимальных фильтров при одинаковых параметрах сигнала, динамических искажений и аддитивного шума для выбранных моделей наблюдения. In this paper, the expressions derivation for the frequency response of a restoring linear shear-invariant system and recovery error is performed for a continuously-discrete linear observation model. Three cases are analyzed – two special ones and the general one. The first special case assumes the absence of dynamic distortions, the second one assumes the absence of additive noise. The results of a comparison of the recovery error values of the optimal filters with the same signal parameters, dynamic distortions and additive noise for the selected observation models are presented.
Description: Основная статья
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/13869
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
paper_98.pdfОсновная статья317.57 kBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.