В статье рассмотрен цифровой фильтр Гильберта, который является важным инструментом в обработке сигналов и находит широкое применение в различных областях науки и техники, включая радиолокацию, телекоммуникации, медицинскую диагностику. Вопрос о выборе порядка цифрового фильтра Гильберта остается открытым, и на данный момент нет универсального критерия для определения оптимального порядка фильтра. Предложено осуществлять выбор порядка фильтра, основываясь на сравнении гистограмм, которые традиционно используют для описания статистической структуры сигналов
Идентификаторы и классификаторы
Преобразование Гильберта (ПГ) является мощным инструментом в обработке сигналов, предоставляющим ценную информацию об их частотных и временных характеристиках. Его применение распространяется на множество областей – от анализа и обработки сигналов до коммуникаций и медицинской диагностики.
В анализе сигналов с помощью ПГ можно определить мгновенную амплитуду и фазу, получить аналитический сигнал, что важно для анализа модуляции, определения частотных компонентов и понимания динамики сигнала.
В обработке изображений ПГ позволяет выделить края и контуры объектов на изображениях, что важно для распознавания образов, сегментации изображений и анализа текстуры, например, для определения направления волокон в материалах или для классификации текстур. Определение краев объектов важно для различных задач компьютерного зрения.
Список литературы
1. Нуссенцвейг Х.М. Причинность и дисперсионные соотношения / Перевод с английского В.В. Малярова. М.: Мир, 1976. - 461 с.
2. Титчмарш, Э.Ч. Введение в теорию интегралов Фурье / Э.Ч. Титчмарш. - М.: Л.: Гос. изд-во техн. -теорет. лит., 1948. - 418 с.
3. Koskivaara Olli. The Hilbert Transform / Mathematics course on Fourier analysis lectured in the winter of 2015 at the University of Jyväskylä by Esa Vesalainen, 2015. - 15 p.
4. Kak S. Hilbert transformation for discrete data // International Journal of Electronics. 1973. Vol. 34. P. 177-183.
5. Краснов А.Е. Использование Гильберт-фильтрации электромагнитного сигнала для выделения инвариантных признаков его пространственной структуры. Автометрия. - 1987. - №5. - С. 102-103.
6. Huang N. E. Shen Z., Long S. R., Wu M. C., Shih H. H., Zheng Q., Yen N.-C., Tung С. C., and Liu H. H. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of R. Soc. London, Ser. A, 454, pp. 903-995, 1998.
7. Nikol’skii D.N., Krasnov A.E. Preparing Traffic to Analyze the Dynamics of Its States by Method of Partial Correlations. In: Vishnevskiy, V.M., Samouylov, K.E., Kozyrev, D.V. (Eds) Distributed Computer and Communication Networks. DCCN 2022.Communications in Computer and Information Science, vol 1748, pp. 269-281. Springer, Cham (2023).
8. Матюнин Д.В., Жураковский В.Н., Силин С.И. Исследование ошибки преобразования фильтра Гильберта // Инновационная наука. - 2016. - №6-2.
9. Котов В.В. Использование гистограммных оценок в задачах распознавания. Успехи современного естествознания. - 2004. - № 4. - С. 40-42.
10. Krasnov, A.E., Nikol’skii, D.N.: Formation of one-dimensional distributions of values of correlators of network traffic aggregates // Russ. Phys. J. 2020. № 63. P. 563-573.
11. Орлов А.И. Переход от сумм к интегралам и его применения в изучении асимптотических распределений статистик // Теория вероятностей и ее применения. - 1973. - Т.18, №4. - С. 881-883.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В публикации описывается проект «Умная Кухня», представляющий собой физический модуль, который взаимодействует с имеющейся в наличии линейкой умного дома, помогает подбирать рецепты и проверяет возможность приготовления того или иного блюда, проверяя наличие продуктов и кухонного оборудования каждого отдельного пользователя. Проект из учебного со временем перерос в коммерческий, поэтому представляет практический интерес для системы высшего образования и решает вопросы профессиональной адаптации: от студентов до сотрудников ITкомпаний.
В статье рассматривается исследование, в ходе которого была разработана методика преподавания черчения с применением технологии дополненной реальности. В результате применения данной технологии в методике выявлено повышение уровня наглядности и вовлечённости учащихся в процесс обучения.
В статье рассматривается понятие профессиональной устойчивости как ключевой характеристики выпускника среднего профессионального образования (СПО) в условиях быстро меняющегося рынка труда и технологий. Автором выделены три основных фактора, воздействующие на подготовку кадров в долгосрочном контексте: скорость развития технологий, влияние генеративного искусственного интеллекта и необходимость воспитания личности будущего профессионала. В качестве решения предлагается смещение фокуса профессионального образования с формирования компетенций на развитие профессиональной устойчивости, что позволит выпускникам более эффективно адаптироваться к изменениям в профессиональной среде.
Достоверность и обоснованность решений об уровне подготовленности испытуемых, принимаемых по результатам компьютерного тестирования, существенно зависит от качества тестов. Чтобы обеспечить требуемое качество компьютерного теста, методы, обеспечивающие адекватность тестирования и достоверность его результатов, должны быть включены в процесс создания теста. В статье рассмотрены инструменты конструирования компьютерных тестов, обеспечивающие требуемое качество процесса тестирования.
В статье анализируются преимущества и проблемы, возникающие из-за использования генеративного искусственного интеллекта, в частности ChatGPT, при написании научных текстов. Методической основой исследования являлся анализ научных публикаций и обобщенный практический опыт применения систем генеративного искусственного интеллекта ChatGPT при написании научных статей. Проанализированы способы написания научных статей с использованием ChatGPT и возникающие при этом особенности работы с системами генеративного искусственного интеллекта. Показано, что ChatGPT – эффективный справочный и вспомогательный инструмент для написания научных статей, который имеет свои особенности практического применения и определенные риски использования таких систем.
Статья посвящена анализу нового направления доказательного образования – прогнозированию образовательных результатов, которая стала возможной с развитием инструментов искусственного интеллекта. Рассмотрена проблематика прогнозирования образовательных результатов в ретроспективе, современное состояние, аналитика отечественных и международных исследований, потенциал данного направления и практическое применение. Проанализировано проблемное поле прогнозирования образовательных результатов с помощью инструментов искусственного интеллекта и предложены способы интеграции подобных решений в систему общего образования.
В статье рассказывается об использовании среды Jupyter Lab для развития навыков реализации методов машинного обучения у специалистов по информационной безопасности. Результаты дают представление о том, как среда Jupyter Lab может стать эффективным инструментом развития навыков специалистов по информационной безопасности, позволяя им выполнять анализ данных, разрабатывать и тестировать алгоритмы и модели, а также автоматизировать рутинные задачи по обеспечению безопасности. В качестве примера приведен анализ результатов решения задач бинарной и многоклассовой классификации вторжений в сетевой трафик с использованием набора данных UNSW-NB15.
В статье рассмотрены вопросы устойчивости распределенных систем автоматического управления и запаздывания сигналов в виртуальном сетевом пространстве. Рассмотрены типовые характеристические уравнения и вычислены их корни в зависимости от запаздывания. Результаты вычислений подтверждены моделированием в среде Matlab.
В статье рассматривается проблематика разработки модели информационно-технологического обеспечения подготовки специалистов по землеустройству, направленной на формирование и развитие профессиональных компетенций, включая ПК-5 «Способен проводить исследования, делать анализ, предложения по совершенствованию землеустроительных и кадастровых работ». Обсуждаются информационные системы, методы и технологии для анализа, управления и обработки данных о земельных ресурсах. Анализируется эффективность этих инструментов и их соответствие образовательным стандартам Российской Федерации.
Статья посвящена вопросам создания современной цифровой среды образовательной организации и подготовки кадров для цифровой экономики. Анализируются стандарты, которые могут быть включены в профиль требований цифровой информационной среды образовательной организации.
Виртуальная реальность предоставляет учащимся полезный и увлекательный опыт. Она открывает новые возможности, так как преодолела технические барьеры, которые ранее мешали ей получить широкое признание среди исследователей и потребителей. Иммерсивная виртуальная реальность благодаря своим техническим возможностям мотивирует преподавателей переходить от компьютеров к шлемам виртуальной реальности. Одним из ограничивающих успешность обучения факторов является недостаточная настраиваемость персонализации обучения. В статье приведены способы обучения под обучаемого, повышая тем самым его мотивацию и результативность.
В статье рассматриваются вопросы организации электронного документооборота в органах государственного управления. Обозначается наличие проблемы правового регулирования использования информационных технологий субъектами государственной власти, отмечается необходимость формирования адекватной правовой основы для сферы юридически значимого электронного документооборота и обеспечения его безопасности.
Издательство
- Издательство
- ФИЦТО
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 115054, Москва, ул.Валовая, 21, к. 125
- Юр. адрес
- 115093, Москва, ул. Люсиновская, д. 51,
- ФИО
- Молотков Александр Борисович (И.о. директора)
- E-mail адрес
- info@ficto.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 0099888
- Сайт
- https://ficto.ru/