Частотно-часовий аналіз сигналів на основі функцій поведінки і арифметичних рядів: дослідження працездатності методу
DOI:
https://doi.org/10.33099/2304-2745/2019-1-65/98-103Ключові слова:
Часовий ряд, частотно-часовий аналіз, р-адичні числа, функції поведінки систем, системний аналіз, ідентифікація, арифметичні ряди, частотні спектри.Анотація
У статті наведені результати досліджень працездатності нового методу частотно-часового аналізу дискретних сигналів, які представлені часовими рядами. Для оцінки розглядається модельний сигнал, який сформований у вигляді суми синусоїдальних функцій з відомими частотами. В результаті використання методу отримуються оцінки спектру. Оцінюється точність отриманих оцінок спектру, а також точність відновлення сигналу на основі цього спектру для модельного сигналу.
За результатами дослідження можна зробити висновок, що запропонований метод надає можливість оцінки спектру сигналу з досить високою точністю навіть на основі обмеженого обсягу даних. Багато в чому точність підходу буде залежати від багатьох параметрів алгоритму обробки сигналу. Зокрема, залежати від умов дискретизації сигналу, обумовлених в реальних пристроях роботою аналого-цифрових перетворювачів, параметрів алгоритму побудови функції поведінки та ідентифікації метасистеми, вибору вікна для формування рівняння балансу, коефіцієнта посилення нечіткого фільтра та інших параметрів. Дані параметри є параметрами налаштування алгоритму частотно-часового аналізу сигналів на основі запропонованого методу.
Дослідження показали, що в разі розгляду сигналів, що мають високочастотні складові, доцільно знижувати поріг відсікання при ідентифікації метасистеми. Необхідність виявлення нестаціонарного спектру сигналу вимагає підвищення коефіцієнта посилення нечіткого фільтра. Аналіз алгоритму показав і інші можливості його налаштування, що дозволяють підвищити ефективність запропонованого методу частотно-часового аналізу сигналів.Посилання
Бочарніков В. П. Частотно-часовий аналіз сигналів на основі функцій поведінки і арифметичних рядів. Частина 1. Аналіз підходів та опис методу. Збірник наукових праць Центру воєнно-стратегічних досліджень Національного університету оборони України имені Івана Черняховського. № 3 (64). 2018.
Каток С. Б. Р–адический анализ в сравнении с вещественным / Пер. с англ. П. А. Колгушкина. М. МЦНМО, 2004. 112 с.
Klir G. Elias D. (1985) Architecture of Systems Problem Solving. New York, Plenum Press, 354 p.
Higashi M., Klir J. Measure of uncertainty and information based of possibility distribution. International Journal of General System, 9, No.1, 1983. P. 43-58
Comstock F, Uyttenbove H. J. A system approach to grading of flight symulator students. Journal of Aircraft, 16, № 11, 1979. P. 780-786.
Bocharnikov V., Bocharnikov I. Discrete fuzzy filter of UAV’s flight parameters. ISSN 1813-1166. Proceedings of the NAU, 2010. № 3. P. 30-39.
Bocharnikov V., Bocharnikov I. Оptimal discrete fuzzy filter of UAV’s flight parameters. ISSN 1813-1166. Proceedings of the NAU. 2012. № 2. P. 22-29.
Деза Е. И. Деза М. М. Энциклопедический словарь расстояний/ Елена Деза, Мишель-Мари Деза; Пер. с англ. Моск. гос. пед. ун-т; Нормальная высш. шк., Париж. – М.: Наука, 2008. 444 с.
