Идентификация непараметрического сигнала при наличии случайного шума с сильной зависимостью

Исследована стохастическая модель передачи информации типа «сигнал плюс шум» в случае неизвестной функции сигнала из некоторого компактного множества почти периодических функций K, которая наблюдается на фоне случайного шума, заданного функционалом от гауссовского случайного процесса с сильной зави...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2016
1. Verfasser: Била, Г.Д.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2016
Schriftenreihe:Кибернетика и системный анализ
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131403
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Идентификация непараметрического сигнала при наличии случайного шума с сильной зависимостью / Г.Д. Била // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 1. — С. 173-186. — Бібліогр.: 25 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-131403
record_format dspace
fulltext
spelling nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1314032025-02-09T11:09:36Z Идентификация непараметрического сигнала при наличии случайного шума с сильной зависимостью Ідентифікація непараметричного сигналу за наявності випадкового шуму з сильною залежністю Identification of nonparametric signal with strongly dependent random noise Била, Г.Д. Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа Исследована стохастическая модель передачи информации типа «сигнал плюс шум» в случае неизвестной функции сигнала из некоторого компактного множества почти периодических функций K, которая наблюдается на фоне случайного шума, заданного функционалом от гауссовского случайного процесса с сильной зависимостью. Изучена задача идентификации сигнала по наблюдениям x(t) на интервале [0, T], доказана с вероятностью единица состоятельность и асимптотическая нормальность оценки сигнала. Досліджено стохастичну модель передачі інформації типу «сигнал плюс шум» у випадку невідомої функції сигналу із деякої компактної множини майже періодичних функцій K, що спостерігається на фоні випадкового шуму, заданого функціоналом від гауссівського випадкового процесу із сильною залежністю. Вивчено задачу ідентифікації сигналу за спостереженнями x(t) на інтервалі [0, T], доведено з імовірністю одиниця конзистентність та асимптотичну нормальність оцінки сигналу. A stochastic model of information transmission of type “signal plus noise” is investigated. The case of unknown signal function from some compact set of almost periodic functions K, which is observed with random noise specified by the functional of Gaussian random process with strong dependence is considered. The problem of signal identification by the observation x(t) on the interval [0, T], is studied; strong consistency and asymptotic normality of the signal estimate are proved. 2016 Article Идентификация непараметрического сигнала при наличии случайного шума с сильной зависимостью / Г.Д. Била // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 1. — С. 173-186. — Бібліогр.: 25 назв. — рос. 0023-1274 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131403 519.21 ru Кибернетика и системный анализ application/pdf Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа
Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа
spellingShingle Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа
Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа
Била, Г.Д.
Идентификация непараметрического сигнала при наличии случайного шума с сильной зависимостью
Кибернетика и системный анализ
description Исследована стохастическая модель передачи информации типа «сигнал плюс шум» в случае неизвестной функции сигнала из некоторого компактного множества почти периодических функций K, которая наблюдается на фоне случайного шума, заданного функционалом от гауссовского случайного процесса с сильной зависимостью. Изучена задача идентификации сигнала по наблюдениям x(t) на интервале [0, T], доказана с вероятностью единица состоятельность и асимптотическая нормальность оценки сигнала.
format Article
author Била, Г.Д.
author_facet Била, Г.Д.
author_sort Била, Г.Д.
title Идентификация непараметрического сигнала при наличии случайного шума с сильной зависимостью
title_short Идентификация непараметрического сигнала при наличии случайного шума с сильной зависимостью
title_full Идентификация непараметрического сигнала при наличии случайного шума с сильной зависимостью
title_fullStr Идентификация непараметрического сигнала при наличии случайного шума с сильной зависимостью
title_full_unstemmed Идентификация непараметрического сигнала при наличии случайного шума с сильной зависимостью
title_sort идентификация непараметрического сигнала при наличии случайного шума с сильной зависимостью
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate 2016
topic_facet Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131403
citation_txt Идентификация непараметрического сигнала при наличии случайного шума с сильной зависимостью / Г.Д. Била // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 1. — С. 173-186. — Бібліогр.: 25 назв. — рос.
series Кибернетика и системный анализ
work_keys_str_mv AT bilagd identifikaciâneparametričeskogosignalaprinaličiislučajnogošumassilʹnojzavisimostʹû
AT bilagd ídentifíkacíâneparametričnogosignaluzanaâvnostívipadkovogošumuzsilʹnoûzaležnístû
AT bilagd identificationofnonparametricsignalwithstronglydependentrandomnoise
first_indexed 2025-11-25T20:54:28Z
last_indexed 2025-11-25T20:54:28Z
_version_ 1849797187856236544