СБОРНИК
НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ

ISSN: 2307-6879
English | Русский

Последний выпуск
№3-4(96) июль - декабрь 2019

Эффективность локально-пространственной фильтрации зашумленных сигналов в задачах идентификации

Выпуск № 3-4 (96) июль - декабрь 2019
Авторы:

Боева Василиса Андреевна
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/2307-6879-2019-3-4-7-16
Аннотация

Для описания математических моделей стационарных технических, физических или инженерных систем часто применяется интегральное уравнение Вольтерра I рода с разностным ядром. В этом случае задача непараметрической идентификации будет сводиться к построению оценки импульсной переходной характеристики идентифицируемой системы на основе измеренных (с шумами) значений входного (ядро интегрального уравнения) и выходного (правая часть интегрального уравнения) сигналов. Такая постановка задачи традиционно определяется как некорректная, поскольку может не удовлетворять одному или нескольким условиям корректности по Адамару, в частности, условию устойчивости решения к погрешностям задания исходных данных. Для построения решения, удовлетворяющего условиям корректности, применяют различные регуляризирующие алгоритмы – как детерминированные, так и статистические. Регуляризирующие алгоритмы дают некоторое приближенное решение – оценку импульсной переходной характеристики, точность которого в немалой степени будет зависеть от уровня шумов, содержащихся в исходных данных задачи. С целью снижения относительного уровня ошибки регуляризированного решения предлагается проводить предварительную фильтрацию искаженных шумами сигналов идентифицируемой системы. В статье рассматривается эффективность предварительной фильтрации четырьмя локально-пространственными алгоритмами: фильтром скользящего среднего, интервальным фильтром скользящего среднего, медианным фильтром и комбинированным фильтром. Автором представлены результаты исследований, позволяющие пронаблюдать изменение статистических свойств шума при проведении предварительной фильтрации для случаев нормальных и аномальных измерений. Особое внимание уделяется устранению импульсных шумов при одновременном сохранении контрастных составляющих полезного сигнала. В заключение даются краткие рекомендации о целесообразности проведения предварительной фильтрации зашумленных сигналов идентифицируемой системы.


Ключевые слова: интегральное уравнение Вольтерра I рода, задача непараметрической идентификации, локально-пространственная фильтрация, фильтр скользящего среднего, интервальный фильтр скользящего среднего, медианный фильтр, комбинированный фильтр, предварительная фильтрация исходных данных задачи идентификации, нормальные измерения, аномальные измерения, статистические характеристики шумов измерений

Список литературы

1. Сидоров Д.Н. Методы анализа интегральных динамических моделей: теория и приложения. – Иркутск: Изд-во ИГУ, 2013. – 293 с.



2. Бойков И.В., Кривулин Н.П. Аналитические и численные методы идентификации динамических систем. – Пенза: Изд-во ПГУ, 2016. – 396 с.



3. Первушин В.Ф. О непараметрической идентификации линейных динамических объектов // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. – 2013. – № 4 (25). – С. 95–104.



4. Тихонов А.Н. Методы решения некорректных задач. – М.: Наука, 1986. – 285 с.



5. Воскобойников Ю.Е. Математическая обработка эксперимента в молекулярной газодинамике. – Новосибирск: Наука, 1984. – 238 с.



6. Воскобойников Ю.Е., Боева В.А. Новый устойчивый алгоритм непараметрической идентификации технических систем // Современные наукоемкие технологии. – 2019. – № 5 . – С. 25–29.



7. Боева В.А. Предфильтрация шумов в задачах идентификации: статистические свойства // Труды НГАСУ. – 2019. – Т. 22, № 2 (72). – С. 5–19.



8. Воскобойников Ю.Е. Метод устранения артефактов вейвлет-фильтрации // Фундаментальные исследования. – 2017. – № 8. – С. 246–250.



9. Воскобойников Ю.Е., Литасов В.А. Устойчивый алгоритм восстановления изображения при неточно заданной аппаратной функции // Автометрия. – 2006. – № 6 . – С. 13–22.



10. Воскобойников Ю.Е. Устойчивые алгоритмы решения обратных измерительных задач: монография. – Новосибирск: Изд-во НГАСУ, 2007. – 184 с.



11. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений: преобразования и медианные фильтры / под ред. Т.С. Хуанга. – М.: Радио и связь, 1984. – 224 с.



12. Воскобойников Ю.Е., Баланчук Т.Т. Теория вероятностей и математическая статистика (с примерами в Excel): учебное пособие. – Новосибирск : НГАСУ (Сибстрин), 2013. – 200 c.



13. Бронников А.В., Воскобойников Ю.Е. Нелинейные комбинированные алгоритмы фильтрации зашумленных сигналов и изображения // Автометрия. – 1990. – № 1. – С. 21–28.



14. Воскобойников Ю.Е. Оценивание оптимальных параметров пространственно-локальных алгоритмов фильтрации сигналов // Автометрия. – 2019. –Т 55, № 3. – С. 13–21.



15. Боева В.А., Сыренов С.В. Устойчивый алгоритм непараметрической идентификации при неточном входном и выходном сигналах // Материалы XI Всероссийской научно-технической конференции «Актуальные вопросы архитектуры и строительства». – Новосибирск: НГАСУ (Сибстрин), 2018. – C. 188–193.



16. Воскобойников Ю.Е. Фильтрация аномальных измерений: какой алгоритм лучше? // Труды НГАСУ. – 2018. – Т. 21, № 4 (70). – С. 88–101.



17. Воскобойников Ю.Е., Боева В.А. Исследование эффективности предфильтрации выходного сигнала при непараметрической идентификации // Автоматика и программная инженерия. – 2018. – № 4 (26). – C. 67–76.

Для цитирования:

Боева В.А. Эффективность локально-пространственной фильтрации зашумленных сигналов в задачах идентификации // Сборник научных трудов НГТУ. – 2019. –
№ 3–4 (96). – С. 7–16. – DOI: 10.17212/2307-6879-2019-3-4-7-16.

 

For citation:

Boeva V.A. Effektivnost' lokal'no-prostranstvennoi fil'tratsii zashumlennykh signalov v zadachakh identifikatsii [The efficiency of local-spatial filtration valid for noise-contami-nated signals in identification problems]. Sbornik nauchnykh trudov Novosibirskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universitetaTransaction of scientific papers of the Novosibirsk state technical university, 2019, no. 3–4 (96), pp. 7–16. DOI: 10.17212/2307-6879-2019-3-4-7-16.

Просмотров: 32