ОСОБЛИВОСТІ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕСТАЦІОНАРНИХ ВИПАДКОВИХ ПРОЦЕСІВ З ВІДОМИМ ТРЕНДОМ
Ключові слова:
цифровий фільтр, помилка передбачення, нестаціонарний випадковий корельований процес.
Анотація
У статті розглянуто особливості моделювання нестаціонарних випадкових процесів з ділянками різними за величиною і швидкістю зміни дисперсії. Показано, що безпосередній розрахунок кореляційної матриці по реаліза- ціям еквівалентний добутку нормованої кореляційної функції, яка може бути апріорно відома, і тренда. Резуль- тати моделювання показали також адаптацію значень вагових коефіцієнтів прогнозуючого фільтра до величини і знаку градієнта дисперсіїЗавантаження
Дані про завантаження поки що недоступні.
Посилання
1. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: пер. с англ. М.: Радио и связь, 1989. 440 с.
2. Джиган В.И. Быстрый RLS-алгоритм линейноограниченной адаптивной фильтрации нестационарных сигналов // Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. 2005. №2. С. 72–80.
3. Радиоэлектронные системы: основы построения и теория. Справочни. / Под ред. проф. Я.Д. Ширмана. М.: ЗАО «МАКВИС», 1998, 828. с.
4. Справочник по математике для экономистов: Учеб. пособие / Пед ред. проф. В.И.Ермакова. М.: ИНФРАМ, 2007. 361 с.
5. Пивоваров Ю.Н., Тарасов В.Н., Селищев Д.Н.. Методы и средства оперативного анализа случайных процессов: Учебное пособие. Оренбург: ГОУ ВПО ОГУ. 2004
6. Ljung L., Soderstrom T. Theory and practice of recursive identification. Cambridge, Massachusetts, London, England: MIT Press, 1986. 529 p.
7. Diniz P. S. R. Adaptive filtering algorithms and practical implementation. Third edition. New York, Springer Science + Business Media, 2008. 627 p.
8. Тихонов В. И. Статистическая радиотехника. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Радио и связь, 1982. 624 с.
9. Ю.Н. Корж, С.В. Сомов, В.Н. Курчанов Оценка эффективности симметричных цифровых нерекурсивных фильтров предсказания // Системи обробки інформації. 2016. № 1(138). С. 22-25.
2. Джиган В.И. Быстрый RLS-алгоритм линейноограниченной адаптивной фильтрации нестационарных сигналов // Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. 2005. №2. С. 72–80.
3. Радиоэлектронные системы: основы построения и теория. Справочни. / Под ред. проф. Я.Д. Ширмана. М.: ЗАО «МАКВИС», 1998, 828. с.
4. Справочник по математике для экономистов: Учеб. пособие / Пед ред. проф. В.И.Ермакова. М.: ИНФРАМ, 2007. 361 с.
5. Пивоваров Ю.Н., Тарасов В.Н., Селищев Д.Н.. Методы и средства оперативного анализа случайных процессов: Учебное пособие. Оренбург: ГОУ ВПО ОГУ. 2004
6. Ljung L., Soderstrom T. Theory and practice of recursive identification. Cambridge, Massachusetts, London, England: MIT Press, 1986. 529 p.
7. Diniz P. S. R. Adaptive filtering algorithms and practical implementation. Third edition. New York, Springer Science + Business Media, 2008. 627 p.
8. Тихонов В. И. Статистическая радиотехника. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Радио и связь, 1982. 624 с.
9. Ю.Н. Корж, С.В. Сомов, В.Н. Курчанов Оценка эффективности симметричных цифровых нерекурсивных фильтров предсказания // Системи обробки інформації. 2016. № 1(138). С. 22-25.
Опубліковано
2017-05-17
Як цитувати
Korzh Y.M. Особливості прогнозування нестаціонарних випадкових процесів з відомим трендом / Y.M. Korzh, A.I. Tyrtyshnikov, M.A. Mavrina, V.M. Kurchanov // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2017. – Т. 3 (43). – С. 43-47. – Режим доступу: https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/320 (дата звернення: 25.11.2024).
Розділ
Статті
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
