Cтраница 3
Разрешение ( или различение) сигналов, когда на входе возможно присутствие нескольких сигналов ( относительно каждого из которых имеются некоторые априорные сведения) и нужно указать, какие именно сигналы присутствуют. [31]
При малой точности измерения сигнальной функции второй сигнал ( рис. 4.6.2, и) может иметь смысл только тогда, когда имеются априорные сведения об измеряемом частотном сдвиге, позволяющие исключить аномальные ошибки, например, если сдвиг Дсо с ошибкой не более п / Т известен заранее. [32]
Напомним, что оптимальный линейный дискретный фильтр, описываемый уравнением (8.42), имеет ограниченную область применения, так как, во-первых, требуются априорные сведения о корреляционных функциях полезного сигнала и помехи и, во-вторых, эта процедура совершенно не защищена от выбросов, например, импульсных помех, поскольку отсчеты г ( ti) входят в оценку. [33]
Обобщение результата, полученного Кифером - Вольфови-цем, показал, что если относительно функций Vcf xn и 0 [ п 1, хп, ш ] имеются лишь некоторые априорные сведения общего характера, то процедура, олисанная соотношением ( 4), при выполнении некоторых условий может быть использована для отыскания экстремумов функции. [34]
В условиях же статистического ансамбля исследователь имеет возможность воспользоваться классическими матема-тико-статистическими методами обработки данных, когда для обоснования наилучшего выбора методов статистической переработки, итогового представления и интерпретации анализируемых данных он использует те или иные априорные сведения об их случайной ( стохастической) природе. При этом мы исходим из того, что даже постулируемая нами тождественность воспроизведения основного комплекса условий эксперимента или наблюдения в большинстве реальных ситуаций ( с учетом их сложности, множественности и частичной неизученности формирующих их факторов) не избавляет нас от неконтролируемого ( случайного ] разброса в самих результатах наблюдения. Так, даже практически идеально отлаженный станок автоматической линии не в состоянии производить абсолютно идентичные между собой ( и заданному номиналу) изделия. [35]
Хорошо известно, что симметрия распознаваемых объектов поззо-ляет значительно упростить процесс распознавания и расшифровки изображений. Априорные сведения о симметрии опознаваемых объектов позволяют восстановить их трехмерное изображение по одному фотоснимку или одной проекциц с использованием свойств так называемой кососимметричности, возникающей при наклонной проекции симметричных тел и фигур на плоскость [234], Это позволяет надеяться, что выделение признаков симметрии может послужить основой для создания эффективных методов и устройств распознавания образов. Очевидно, что такие признаки являются ( или могут быть) инвариантными относительно многих аарактерных геометрических искажений опознаваемых объектов. [36]
Априорные сведения о функции F весьма скудны. Во-первых, если параметры реконструкции выбраны правильно, можно ожидать, что F, скорее всего, будет непрерывна и дифференцируема. Во-вторых, чаще всего она определена не во всем пространстве векторов z, а только на поверхности некоторой размерности dN т, хотя конкретное значение d обычно неизвестно. Неизвестно также, можно ли корректно доопределить F во всем z - простран-стве. Таким образом, математически задача поставлена весьма скверно, поэтому решается она не столько на математическом, сколько на физическом или техническом уровне строгости. Тем не менее, эксперименты показывают, что для модельных задач можно получить неплохой прогноз. [37]
Обработка данных невозможна, если отсутствуют априорные сведения о характере исследуемых объектов и источников информации или о характере задач, которые должны решаться с использованием этих данных. Эти априорные сведения должны быть заранее введены и храниться в памяти системы сбора и обработки. [38]
К формальным методам синтеза функциональных операторов ФХС относятся методы построения математического описания объекта в условиях, когда наблюдению доступны только входные и выходные сигналы объекта и отсутствует всякая априорная информация о его внутренней структуре. Если некоторые априорные сведения о системе существуют, но ограничены по объему, или когда реальная система настолько сложна, что даже, располагая априорной информацией о состоянии ее элементов, практически невозможно связать эту информацию с поведением системы в целом, то формальные методы синтеза операторов ФХС становятся единственно возможным средством ее описания. [39]
Методика ( рис. 2) позволяет определить показатели степени доверия к отдельным замерам и измерительным приборам, обеспечивающим контроль расходных параметров потоков в инженерной сети. Поправленные показания приборов и априорные сведения ( правила) могут быть использованы для анализа оставшихся существенных дисбалансов, с целью выявления их причин, планирования работ по их устранению. [40]
В основе всех способов повышения помехоустойчивости информационных систем лежит использование определенных различий между полезным сигналом и помехой. Поэтому для борьбы с помехами необходимы априорные сведения о свойствах помехи и сигнала. [41]
При решении задачи различения сигналов ответ должен быть получен на основе априорных сведений о статистике сигналов и анализа входного колебания y ( t) на интервале O TQ. Для сигналов, известных точно, априорные сведения о статистике сигналов задаются вероятностями появления того или иного сигнала на входе приемника, или что то же самое, вероятностями передачи того или иного символа. [42]
В основе всех способов повышения помехоустойчивости информационных систем лежит использование определенных различий между полезным сигналом и помехой. Поэтому для борьбы с по мехами необходимы априорные сведения о свойствах помехи и сигнала. [43]
Характерная черта этого подхода состоит в абстрагировании от внутренней структуры ФХС и тех законов, которым подчиняются физико-химические процессы, протекающие в системе. Данный подход оправдан в тех случаях, когда априорные сведения об объекте весьма ограничены и когда реальная система настолько сложна, что, даже располагая информацией о состоянии ее элементов, практически невозможно связать эту информацию с общим поведением системы в целом. [44]
Если о дискриминантных ( распознаваемых) образах-состояниях имеются априорные сведения, то gt ( А) могут быть определены точно на основе этой информации. Если относительно образов имеются лишь качественные сведения, то для определения gi ( А) необходимо использовать обучающие итерационные процедуры. Эти исследования требуют существенных материальных и временных затрат, поэтому целесообразно всю априорную инфоркацюо получать в процессе анализа диагностических моде лей систем на этапе проектирования. [45]