Оптимальный алгоритм - обнаружение - Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1
Еще один девиз Джонса: друзья приходят и уходят, а враги накапливаются. Законы Мерфи (еще...)

Оптимальный алгоритм - обнаружение

Cтраница 1


Оптимальный алгоритм обнаружения (5.67) допускает достаточно простую интерпретацию, если от комплексных величин перейти к действительным.  [1]

Рассмотрим оптимальный алгоритм обнаружения детерминированного сигнала в том случае, когда реализация не представляется конечным набором независимых координат. Обработка проводится только в аналоговой, а не дискретной форме.  [2]

При отыскании оптимального алгоритма обнаружения удобнее оперировать с выражением (2.44), чем с (2.43), т.е. желательно при отыскании оптимума вместо класса всех несмещенных правил обнаружения рассматривать класс правил, подобных на границе между гипотезой и альтернативой.  [3]

Таким образом, оптимальный алгоритм обнаружения состоит в вычислении суммы косвенных показателей, взятых с соответствующими постоянными весами, и сравнения этой суммы с постоянной величиной / V, вычисляемой заранее.  [4]

Для практики важны не только методы синтеза оптимальных алгоритмов обнаружения, различения и оценивания сигналов, но и их анализ, методы расчета характеристик эффективности синтезированных алгоритмов. Вопросы анализа алгоритмов в общем виде в настоящей книге не рассматриваются. Однако почти во всех приводимых примерах наряду с синтезом алгоритмов присутствует и их анализ.  [5]

Представим плотность вероятностей (2.86) в виде, удобном для синтеза оптимального алгоритма обнаружения сигнала, выделив предварительно полезный и мешающий параметры.  [6]

Следует отметить, что в случае при Ф ( 2 / 1, t0) Ф ( 1 / 2, t0) оптимальный алгоритм обнаружения события идентичен алгоритму, построенному по обычному уравнению регрессии.  [7]

Подставляя выражение ( 2 - 52) в обобщенное отношение правдоподобия ( 2 - 51), интегрируя последнее и сопоставляя его с порогом по формуле ( 2 - 37), определяем оптимальный алгоритм обнаружения события x - N по косвенным показателям.  [8]

Достоинством векторного представления дискретно кодированных сигналов является возможность использования аппарата векторного анализа для получения алгоритма обработки сигналов. На его основе с единых позиций могут быть найдены оптимальные алгоритмы обнаружения, оценки параметров, разрешения и распознавания за-шум ленных сигналов.  [9]

Достоинством векторного представления дискретно кодированных сигналов является возможность использования аппарата векторного анализа для получения алгоритма обработки сигналов. На его основе с единых позиций могут быть найдены оптимальные алгоритмы обнаружения, оценки параметров, разрешения и распознавания за-шумленных сигналов.  [10]

Первые попытки преодоления априорной неопределенности в исходных данных были сделаны в рамках классического байесовского подхода. Исследователи трактовали неизвестные параметры распределения исходной выборки как случайные величины, для которых а priori задано распределение вероятностей. Тогда оптимальные алгоритмы обнаружения и различения сигналов будут аналогичны алгоритмам, задаваемым выражениями (1.7) и (1.9), с той лишь разницей, что в них вместо статистик отношения правдоподобия следует использовать усредненные по распределению VK (, ц) отношения правдоподобия.  [11]



Страницы:      1