Адаптивное оптимальное в среднеквадратическом смысле дифференцирование
Гуляев Сергей Викторович,
Шубладзе Александр Михайлович,
Малахов Валерий Александрович,
Ольшванг Владимир Рафаилович and
Кротов Александр Васильевич
Additional contact information
Гуляев Сергей Викторович: Учреждение Российской академии наук Институт проблем управления РАН
Шубладзе Александр Михайлович: Учреждение Российской академии наук Институт проблем управления РАН
Малахов Валерий Александрович: Учреждение Российской академии наук Институт проблем управления РАН
Кротов Александр Васильевич: ОАО «Газавтоматика»
Управление большими системами: сборник трудов, 2010, issue 28, 75-88
Abstract:
Предлагается метод решения задачи дифференцирования, позволяющий получать оценки производных гауссовских стационарных сигналов, близкие к оптимальным в среднеквадратическом смысле, если спектральные плотности полезного сигнала и помехи известны с точностью до уровня. Решается задача с помощью специальным образом организованных нелинейных динамических систем. Найдено близкое к оптимальному решение задачи дифференцирования, когда для любых фиксированных уровней дробно-рациональных спектральных плотностей полезного сигнала и помехи параметры эквивалентной передаточной функции нелинейного динамического дифференциатора могут быть сделаны близкими к параметрам оптимального винеровского фильтра.
Keywords: ДИФФЕРЕНЦИРОВАНИЕ; АДАПТАЦИЯ; ОПТИМАЛЬНОСТЬ; ГАУССОВСКИЙ ШУМ (search for similar items in EconPapers)
Date: 2010
References: Add references at CitEc
Citations:
Downloads: (external link)
http://cyberleninka.ru/article/n/adaptivnoe-optima ... e-differentsirovanie
Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.
Export reference: BibTeX
RIS (EndNote, ProCite, RefMan)
HTML/Text
Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:022092:5625257
Access Statistics for this article
More articles in Управление большими системами: сборник трудов from CyberLeninka, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН
Bibliographic data for series maintained by CyberLeninka ().