350 rub
Journal Achievements of Modern Radioelectronics №6 for 2012 г.
Article in number:
Synthesis of discrete signal processing system based on the polynomial approximation
Authors:
A.I. Sherstobitov, V.I. Marchuk, M.P. Malinis
Abstract:
In work are present the problem of synthesis of discrete systems of signals processing on the basis of square loss function. Synthesis of discrete system of signals processing for the solution of problem polynomial approximation of a signal on the basis of convolution is present. In work results of synthesis of non-stationary discrete system on exit of which is formed values of polynomial approximation function of an entrance signal on the set interval are presented. In article are received expressions for calculation of the non-stationary impulse response system for a case of linear and square approximation function. The block diagram of the device, allowing to realize it in systems of multichannel signals processing with possibility of a multithreading processing is synthesized. On the basis of the received impulse response functions are carried out researches of device system function which realizing a method of piecewise multiply estimations of signal.
Pages: 15-26
References
  1. Новейшие методы обработки изображений / под ред. А. А. Потапова. М.: Физматлит. 2008.
  2. Цифровая обработка сигналов и изображений в радиофизическх приложениях /под ред. В. Ф. Кравченко. М.: Физматлит. 2007.
  3. Марчук В. И., Румянцев К. Е., Шрайфель И. С. Двукритериальный метод обработки результатов измерений // Авиакосмическое приборостроение. 2005. № 12. С. 33-35.
  4. Katkovnik, V., Egiazarian, K., and Astola, J., Local Approximation Techniques in Signal and Image Processing // SPIE Press, Monograph V. PM157. September 2006.
  5. Katkovnik, V., Foi, A., Egiazarian, K., andAstola, J., From local kernel to nonlocal multiple-model image denoising // Int. J. Computer Vision. V. 86. Number 1. 1-32. DOI: 10.1007/s11263-009-0272-7
  6. Марчук В. И., Румянцев К. Е. Новый способ повышения достоверности результатов измерений при проведении ракетно-космических исследований // Авиакосмическое приборостроение. 2044. № 2.
  7. Фомин А. Ф., Новоселов О. Н., Плющев А. В. Отбраковка аномальных результатов измерений. М.: Энергоатомиздат. 1985.
  8. Foi A., Clipped noisy images: heteroskedastic modeling and practical denoising. Signal Processing. December 2009. V. 89. № 12. P. 2609-2629.
  9. Андерсон Т.Статистический анализ временных рядов. М.: Мир. 1976.
  10. Тихонов В. И., Харрисов В. Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем: Учебное пособие для вузов. М.: Радио и связь. 2004.
  11. Бендат Дж., Пирсон А. Прикладной анализ случайных данных: Пер. с англ. М.: Мир. 1989.
  12. Чернова Н. И.Теория вероятностей: Учебное пособие. Новосибирск: Новосибирский государственный университет. 2007.
  13. Марчук В. И., Румянцев К. Е., Шерстобитов А. И. Фильтрация низкочастотных процессов при ограниченном объеме результатов измерений // Радиотехника. 2006. № 9. С. 22-27.
  14. Марчук В. И., Шерстобитов А. И., Гавриленко Д. С. Особенности фильтрации цифровых сигналов в условиях ограниченности выборки его исходной реализации // Успехи современной радиоэлектроники. 2011. № 9. С. 4-10.
  15. Марчук В. И., Шерстобитов А. И. Фильтрация низкочастотных сигналов в условиях априорной непараметрической неопределенности // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2006. Т. 64. № 9-1. С. 67-68.
  16. Марчук В. И., Румянцев К. Е., Шерстобитов А. И. Фильтрация низкочастотных процессов при ограниченном объеме результатов измерений // Радиотехника. 2006. № 9. С. 22.
  17. Хемминг Р. В.Численные методы для научных работников и инженеров. М.: Наука. 1972.
  18. Гольденберг Л. М., Матюшкин Б. Д., Поляк М. Н. Цифровая обработка сигналов. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Радио и связь. 1990.
  19. Гоноровский И. С. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для вузов. М.: Радио и связь. 1986.
  20. Марпл С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. М.: Мир. 1990.