Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Спектральный анализ сигналов по амплитудным и временным параметрам на основе измерительного эксперимента

Диссертация: Спектральный анализ сигналов по амплитудным и временным параметрам на основе измерительного эксперимента
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В основе функционирования перечисленных систем лежит измерительный эксперимент с последующей интерпретацией его результатов. Тенденция развития техники такова, что системы разного назначения строятся на основе единой конфигурации, включающей датчики, аналого-цифровой преобразователь, компьютер. Целевая функция реализуется за счет программного обеспечения. В связи с совершенствованием возможностей… Читать ещё >

Содержание

  • 1. СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА
    • 1. 1. Структура систем на основе измерительного эксперимента
    • 1. 2. Модели сигналов на основе статистических и корреляционно-спектральных характеристик
    • 1. 3. Методы спектрального анализа быстропеременных процессов
      • 1. 3. 1. Классический подход к спектральному анализу
      • 1. 3. 2. Параметрические методы спектрального анализа
      • 1. 3. 3. Методы уменьшения утечки на основе аппроксимации и экстраполяции
      • 1. 3. 4. Параметрический метод на основе анализа экстремумов
      • 1. 3. 4. Спектральный анализ на основе экстраполяции
    • 1. 4. Теоретические основы спектрального анализа по временным параметрам
    • 1. 5. Применение обобщенного спектрального анализа в задачах идентификации состояния объекта
    • 1. 6. Выводы
  • 2. СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СИГНАЛОВ ПРИ ДИСКРЕТИЗАЦИИ ПО УРОВНЮ
    • 2. 1. Адаптивная дискретизация сигналов при неравномерном шаге
      • 2. 1. 1. Дискретизация сигналов по уровню
      • 2. 1. 2. Исследование способа дискретизации по уровню
      • 2. 1. 3. Применение преобразования Фурье-Лебега при дискретизации по времени
      • 2. 1. 4. Модель данных при дискретизации по уровню и связь с авторегрессионным уравнением
      • 2. 1. 5. Статистическая обработка при дискретизации по уровню
      • 2. 1. 6. Квантовый критерий выбора шага дискретизации
    • 2. 2. Схемная реализация аналого-цифрового преобразователя
    • 2. 3. Выводы
  • 3. НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ ВРЕМЯИМПУЛЬСНОЙ МОДУЛЯЦИИ
    • 3. 1. Подход к созданию способов на основе времяимпульсной модуляции
    • 3. 2. Спектральный анализ сигналов сложной формы
    • 3. 3. Исследование способа на основе времяимпульсной модуляции
    • 3. 4. Методика спектрального анализа
    • 3. 5. Обратное преобразование на основе модуляции
    • 3. 6. Спектральный анализ на основе широтно-импульсной модуляции
    • 3. 7. Время частотное распределение
    • 3. 8. Некоторые замечания
    • 3. 9. Выводы
  • 4. СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СИГНАЛОВ НА ОСНОВЕ АППРОКСИМАЦИИ ФУНКЦИЕЙ СИНУСА МАЛЫХ АРГУМЕНТОВ
    • 4. 1. Подход к разработке способа
    • 4. 2. Спектральный анализ сигналов в базисе функций Виленкина — Крестенсона
    • 4. 3. Преобразование спектров
    • 4. 4. Методика анализа спектра
    • 4. 5. Основные свойства преобразования
    • 4. 6. Применение методов спектрального анализа на основе модуляции сигналов
      • 4. 6. 1. Цифровая фильтрация сигналов
      • 4. 6. 2. Вычисление спектра мощности и корреляционной функции
      • 4. 6. 3. Время частотное распределение
      • 4. 6. 4. Кепстральный анализ
    • 4. 7. Оценивание трудоемкости методов
    • 4. 8. Преобразование без использования трансцендентных функций
    • 4. 9. Использование функций малого аргумента в параметрических методах спектрального анализа
    • 4. 10. Некоторые замечания
    • 4. 11. Выводы
  • 5. СРАВНЕНИЕ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ
    • 5. 1. Сравнение моделей представления дискретных данных
    • 5. 2. Сравнение способов спектрального анализа
    • 5. 3. Модификация методов
    • 5. 4. Сравнение методов по точности
    • 5. 5. Сравнение методов по быстродействию
    • 5. 6. Некоторые замечания
    • 5. 7. Выводы
  • 6. ПРИМЕНЕНИЕ ПОНЯТИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЙ «КВАНТ» В ПРОЦЕДУРАХ ИЗМЕРЕНИЯ И СОПОСТАВЛЕНИЯ
    • 6. 1. Алгоритмический подход к созданию измерительных преобразователей повышенной точности
      • 6. 1. 1. Итерационный алгоритм измерения с высокой точностью
      • 6. 1. 2. Итерационный измерительный преобразователь
      • 6. 1. 3. Аналоговый цифровой преобразователь
      • 6. 1. 4. Погрешности измерительного преобразователя
    • 6. 2. Примеры применения понятия «квант» в процедурах измерения и сопоставления
      • 6. 2. 1. Итерационные процедуры измерения
      • 6. 2. 2. Сопоставление процессов друг с другом
      • 6. 2. 3. Сопоставление спектров сигналов
      • 6. 2. 4. Идентификация закона распределения
    • 6. 3. Выводы
  • 7. СПЕКТРАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ В ЗАДАЧАХ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПОЛНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ДАТЧИКОВ
    • 7. 1. Повышение достоверности измерительной информации
    • 7. 2. Обработка данных при определении полных динамических характеристик
      • 7. 2. 1. Применение преобразования Фурье
      • 7. 2. 2. Применение параметрических методов
  • Временное оценивание
    • 7. 2. 3. Идентификация по отклику на ступенчатое воздействие
    • 7. 2. 4. Применение параметрических методов. Оценивание по спектральным характеристикам
    • 7. 3. Оценивание погрешности определения динамических характеристик
    • 7. 4. Методика определения полных динамических характеристик по временным откликам
    • 7. 4. 1. Требования к входному воздействию
    • 7. 4. 2. Выбор участка отклика для определения динамических характеристик
    • 7. 4. 3. Выбор шага дискретизации
    • 7. 4. 4. Концепция обработки отклика
    • 7. 4. 5. Некоторые замечания
    • 7. 5. Выводы
  • 8. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДИКИ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА
    • 8. 1. Аппаратные средства
    • 8. 2. Типы и структура файлов
    • 8. 3. Целевое программное обеспечение
    • 8. 4. Модификация системы
    • 8. 5. Выводы

Спектральный анализ сигналов по амплитудным и временным параметрам на основе измерительного эксперимента (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

В настоящее время большое распространение получили системы на основе измерительного эксперимента — информационно-измерительные системы (ИИС), системы контроля (СК), системы диагностики (СД), системы управления (СУ), автоматизированные системы научных исследований (АСНИ), в которых анализируются быстропере-менные процессы (БПП), сопровождающие работу сложных технических объектов (СТО), — вибрации, акустические шумы, пульсации давления, микроперемещения и т. п. Эти процессы, являясь побочными, а часто и нежелательными явлениями, несут обширную информацию о СТО и его состоянии. Таким образом, по изменению свойств БПП можно судить об изменении параметров объекта и классифицировать это изменение как смену режима СТО, возникновение неисправности или кратковременное изменение свойств с последующим восстановлением основных характеристик объекта.

В основе функционирования перечисленных систем лежит измерительный эксперимент с последующей интерпретацией его результатов. Тенденция развития техники такова, что системы разного назначения строятся на основе единой конфигурации, включающей датчики, аналого-цифровой преобразователь, компьютер. Целевая функция реализуется за счет программного обеспечения. В связи с совершенствованием возможностей программирования и развитием современной технологии управления через элементы виртуальных приборных панелей все чаще применяют термин виртуальные измерительные средства (приборы). Анализ данных, описываемых дискретной моделью временных рядов =в таких средствах осуществляется на основе статистических, регрессионных и спектральных методов. Причем спектральные методы являются наиболее эффективным инструментом исследования сигналов в рамках универсальной модели БПП, которая описывает процесс как комбинацию узкополосных составляющих, аддитивно смешанных с широкополосным шумом.

Известно, что использование спектрального анализа сопряжено с большими временными затратами, что заставляет использовать, например, в системах диагностики и контроля гораздо менее информативные, но зато легко вычисляемые характеристики.

Значит, крайне актуальна проблема создания способов спектрального анализа данных, отличающихся значительным снижением их трудоемкости, приемлемой для практических нужд точностью, простотой реализации (в отличие от быстрых и теоретико-числовых алгоритмов). Кроме того, остается актуальной проблема создания способов, приспособленных для анализа коротких реализаций данных.

С ростом мощности энергетических агрегатов возрастает скорость протекания процессов в них, а значит, растет потребность в контроле их технического состояния на основе динамических измерений и анализа БПП. С другой стороны, характерной чертой современного этапа развития является перенос достижений технической диагностики и контроля в другие области и, в первую очередь, в медицинские исследования.

Цель и задачи работы.

1. Совершенствование систем, в основе функционирования которых лежит измерительный эксперимент, на базе концепции единства модели представления дискретных данных (и связанного с ней аналого-цифрового преобразования) и цифровой обработки и, как следствие, решение двуединой задачи: выбора модели представления сигнала, ориентированной на используемые методы обработкисоздания методов обработки, ориентированных на модель представления данных.

2. Развитие моделей представления дискретных данных и методов цифровой обработки — в том числе и спектральных, ориентированных на дискретизацию по уровню (с квантованием по времени).

3. Развитие методов цифровой обработки, а именно: совершенствование способов спектрального анализа по амплитудным параметрамсоздание теории спектрального анализа по временным параметрам и ее практическое использование в малозатратных способах цифровой обработки.

4. Совершенствование измерительных преобразователей на основе алгоритмического подхода к измерениям, повышение достоверности измерительной информации.

5. Совершенствование структуры и схемотехнических решений систем на базе достижений методов цифровой обработки.

На защиту выносятся:

1. Дискретизация сигналов по уровню (с квантованием по времени) и модель дискретных данных, связанная с такой дискретизацией, представляющая собой динамическую гистограмму — двумерный массив, содержащий моменты пересечения сигналом каждого из уровнейметоды обработки данных на основе такой модели, в том числе и дискретное преобразование Фурье на основе интеграла Лебегаэкспресс-методы спектрального анализа на основе интеграла Лебега.

2. Способы цифрового спектрального анализа на основе времяимпульсной модуляции, позволяющие существенно снизить трудоемкость процедуры, — прямое и обратное преобразования на основе фазовой и широтно-импульсной модуляции.

3. Применение аппроксимации функциями малого аргумента в задачах цифровой обработки, в том числе в спектральных методах.

4. Применение алгоритмического подхода для создания измерительного преобразователя и использование понятия квант в процедурах измерения и сопоставления.

5. Методика спектрального анализа сигналов на основе классических, параметрических и оригинальных способов и их комбинации с учетом модели представления дискретных данных.

Содержание работы.

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы основные задачи, решаемые в диссертации,.

В первой главе рассмотрены системы на основе измерительного эксперимента разного назначения, проанализированы требования к измерительной информации в таких системах и алгоритмы обработки. Рассмотрены модели сигналов на основе статистических и корреляционно-спектральных характеристик и подходы к формированию набора характеристик для анализа быстропеременных процессов. Исследованы проблемы спектрального анализа — «утечка» и трудоемкость анализапредложены пути преодоления противоречивых требований (уменьшения утечки без уменьшения разрешения) в методах на основе аппроксимации и экстраполяции. Рассмотрены теоретические предпосылки для создания методов спектрального анализа по временным параметрам.

Во второй главе рассмотрены способ и устройства аналого-цифрового преобразования на основе дискретизации по уровню, модель дискретных данных, связанная с такой дискретизацией. Показаны преимущества такой дискретизации для обработки сигналов. В частности, рассмотрены вопросы спектрального анализа на основе интеграла Лебега, позволяющего снизить трудоемкость спектрального анализа.

В третьей главе рассмотрен подход к спектральному анализу на основе времяимпульсной модуляции сигнала. Показано, что спектр модулированного сигнала при малом индексе модуляции совпадает со спектром сигнала-прототипа, и при соблюдении этих условий спектральный анализ сигнала, например, при фазовой модуляции сводится к суммированию спектров дельта импульсов. На таком же принципе выполнено и обратное преобразование. Рассмотрено также применение в цифровой обработке широтно-импульсной модуляции. Решена важнейшая проблема спектрального анализа — проблема трудоемкости: спектральные характеристики с приемлемой для практических нужд точностью вычисляются вообще без применения операций умножения.

В четвертой главе рассмотрен подход к спектральному анализу на основе аппроксимации данных функцией синуса малых аргументов, при которых значение функции совпадает со значением аргумента. Такая функция может быть выражена через экспоненциальные функции, а, следовательно, операция умножения в процедуре преобразования Фурье «вырождается» в сложение показателей комплексных экспонент, что значительно снижает трудоемкость анализа. Предложенный подход является разновидностью метода спектрального анализа на основе угловой модуляции. Рассмотрено применение такой аппроксимации в других задачах обработки.

В пятой главе проведено сравнение моделей представления дискретных данных. Показано, что выбор этой модели, а значит и связанного с ней аналогового цифрового преобразования, определяется используемыми методами целевой обработки сигнала в системе. Проведено сравнение методов спектрального анализа, предложены модификации методов, что позволило реализовывать их на основе единого алгоритма, в том числе и алгоритма быстрого преобразования.

В шестой главе развивается алгоритмический подход к измерениям, позволяющий создать итерационный преобразователь повышенной точности. На каждом шаге способ реализуется как дифференциальный, а результатом, как в логомет-рическом способе, является отношение сопоставляемых величин. Рассмотрены варианты реализации, а также вопросы совмещения измерительного преобразователя с аналого-цифровым. Показано, что алгоритмический подход к созданию преобразователя является иллюстрацией понятия квант, введенного Е. П. Осадчим. Предложено применение этого понятия в процедурах сопоставления: в качестве «расстояния» между сигналами, учитывающего масштабы сопоставляемых величин, при аппроксимации данныхдля определения промаховпри определении порядка регрессионного уравненияпри сопоставлении спектров.

В седьмой главе в плане повышения достоверности измерительной информации при динамических измерениях рассмотрены вопросы идентификации динамических характеристик датчиков механических величин. Методика обработки отклика строится на основе оригинальных методов спектрального анализа.

В восьмой главе рассмотрен вопрос реализации виртуального измерительного прибора — анализатора спектра электрофизиологических сигналов. Показано, что на основе той же конфигурации системы, на базе этого же программного обеспечения могут быть построены и системы другого назначения, например, — системы для измерения статико-динамических деформаций.

В Приложениях представлены документы о внедрении и использовании результатов, копии экрана при разных режимах работы виртуального прибора — анализатора спектра электрофизиологических сигналов, а также результаты обработки этих сигналов.

Апробация результатов работы. По теме диссертации опубликовано около 70 работ. Основные теоретические положения докладывались на Всероссийских и международных научно-технических конференциях, например, «Методы и средства измерения механических параметров в системах контроля и управления», «Информационно-измерительные системы», «Методы и средства тензометрии и их применение в народном хозяйстве», «Технологии и системы сбора, обработки и представления информации», «Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем» и др.

Реализация результатов работы.

Основные теоретические положения работы использовались в пакете прикладных программ для научных исследований и в методике обработки и интерпретации характеристик быстроменяющихся процессов для автоматизации результатов испытания уникального оборудования — НПО «Энергия» — в методике испытаний и в аппаратуре для аттестации датчиков переменных давлений на базе импульсного стенда ИКД-5 — НИИФИ, г. Пензав методике восстановления сигнала — ОКБ «Точность», г. Тулав автоматизированной системе научных исследований сложных энергетических объектов и в автоматизации научных исследований полных динамических характеристик датчиков механических величин (выполненной в рамках межвузовской научно-технической программы «Перспективные информационные технологии в высшей школе) — СФ РосНИИ ИС, г. Самарав автоматизированной системе медицинских исследованийотделение функциональной диагностики областной больницы им. Н. Бурденко, г. Пенза.

основные результаты и выводы.

1. Как альтернатива широко применяемой весовой обработке данных предложены способы спектрального анализа, в которых уменьшение утечки в спектральной полосе достигается за счет экстраполяции данных за интервал наблюдения (измерения), а значит без ухудшения разрешения в частотной области.

2. Разработан аппроксимативный способ спектрального анализа, в котором достигается повышение точности измерения мгновенного спектра сигнала сложной формыуменьшается утечка в боковые частоты. Эффект достигается тем, что выделенные колокольные составляющие в сумме представляют сигнал с заданной точностью, а вне интервалазначения аппроксимирующего сигнала определяют колокольные составляющие, выделенные по крайним экстремумам реализации. Таким образом возникает своего рода временное окно (аппроксимативное окно), приводящее к уменьшению утечки.

3. Разработан экстраполяционный способ спектрального анализа. Способ заключается в том, что к исследуемому оцифрованному сигналу добавляются отсчеты, значения которых определяются экспоненциальными или «колокольными» составляющими, сформированными по амплитудным значениям исследуемого сигнала в начальный и конечный моменты измерений, временные параметры которых определяются длительностью интервала измерений. Математически способ близок по достигаемым результатам к аппроксимативному способу спектрального анализа.

4. Исследованы теоретические предпосылки для создания способов спектрального анализа по временным параметрам. Такими предпосылками являются: дискретизация по уровню и квантование по временивремяимпульсная модуляция (при малых значениях индекса модуляции) — анализ данных при малых значениях аргумента, при которых теоретически амплитудная модуляция равнозначна фазовой.

5. Рассмотрены теоретические предпосылки и аспекты практического использования дискретизации по уровню: обоснована дискретизация сигналов по уровню (с квантованием по времени) и модель дискретных данных, связанная с такой дискретизацией, представляющая собой динамическую гистограмму — двумерный массив, содержащий моменты tJi, i = i,., mj пересечения сигналом каждого из j уровней, j-1,./- развиты методы обработки данных, в том числе и спектральные, на основе такой модели. Показаны преимущества такой модели при анализе спектров и в статистической обработке. Рассмотрены способ и устройства аналого-цифрового преобразования на основе дискретизации по уровню (квантования по времени).

6. Предложено дискретное преобразование Фурье на основе интеграла Лебега (ДПФЛ) и связанный с ним способ спектрального анализа, позволяющий существенно снизить его трудоемкость за счет ограничения области изменения данных при дискретизации по уровню. На основе ДПФЛ разработан экспресс-метод анализа.

7. Разработаны цифровые методы спектрального анализа на основе времяимпульсной модуляции — фазовой и широтно-импульсной. Показано, что при малом индексе модуляции спектр ВИМ-сигнала совпадает по форме со спектром ДПФ сигнала-прототипа. Методы занимают особое положение среди всех других: по точности методы приближаются к классическим, а по быстродействию — к экспресс методам анализа спектра. Снижение трудоемкости достигается тем, что спектр, например, фазомодулированного сигнала вычисляется как сумма спектров дельта импульсов с учетом их фазового сдвига, а значит вычисляется без применения трудоемких операций умножения.

8. Понятие модуляции распространено на частотную область определения сигнала, что позволило на этом же принципе реализовать и обратное ВИМ-преобразование Фурье, обладающее всеми достоинствами прямого преобразования.

9. Сформулирован вариант теоремы Котельникова: сигнал с ограниченным спектром может быть восстановлен с приемлемой для практических нужд точностью по последовательности дискретных единичных импульсов, расстояние между которыми (или длительность которых) линейно зависит от амплитуды сигнала в равноотстоящие моменты времени с шагом A t<-~~, при этом J г р восстановленный сигнал будет сжат или по частоте (т.е. растянут во времени) или по амплитуде или, одновременно, по частоте и амплитуде.

10. Разработаны методы спектрального анализа на основе аппроксимации сигнала функцией синуса (ДПАСМА) или экспоненциальной функцией малого аргумента. Такая форма аппроксимирующих функций крайне удобна для анализа спектра. Так как функция синуса может быть выражена через экспоненциальную функцию комплексного аргумента, то и в первом и во втором случаях операция умножения в преобразовании Фурье «вырождается» в сложение показателей экспоненциальных функций. Рассмотрены особенности операций над функциями малого аргумента. Исследованы основные свойства преобразования. Показаны преимущества применения ДПАСМА в задачах вычисления свертки и корреляции, а также в задачах фильтрации сигналов.

11. Методы спектрального анализа на основе аппроксимации сигнала функцией синуса малого аргумента распространены на обобщенный спектральный анализ в базисе Виленкина-Крестенсона. На основе операций над функциями малого аргумента предложено преобразование спектров из одного базиса в другой, также не требующее применения операций умножения.

12. Разработана методика спектрального анализа сигналов на основе классических, параметрических (известных и оригинальных) способов и их комбинации с учетом модели представления дискретных данных.

13. В развитие алгоритмического подхода к измерениям предложен итерационный измерительный преобразователь. На каждом шаге способ реализуется как дифференциальный, а результатом, как в логометрическом, является соотношение сопоставляемых величин.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А. с. 13 339 456 СССР, МКИ G01R23/16. Аппроксимативный способ спектрального анализа / Е. П. Осадчий, М. П. Берестень, Н. В. Мясникова, Строганов М. П. и др. // Открытия. Изобретения. — 1987. — № 35. — С. 138
  2. А. с. 1 538 141 СССР, МКИ G01R23/16. Экстраполяци-онный способ спектрального анализа / Е. П. Осадчий, Н. В. Мясникова, М. П. Строганов, М. П. Берестень // Открытия. Изобретения. 1990. — № 3. — С. 219.
  3. A.M., Гордов А. Н. Точность измерительных преобразователей. Л.: Энергия, 1975. — 256 с.
  4. В.О., Грановский В. А., Рабинович С. Г. Нормирование и определение динамических свойств средств измерений // Измерительная техника, 1975, № 12. С. 25−27
  5. Н., Рао К.Р. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов: Пер. с англ. / Под ред. Фоменко И. Б. М.: Связь, 1980. -248 с.
  6. Е.Е., Ефимова А. А. Идентификация преобразователей переменных давлений // Измерительная техника, 1986, № 6.-С. 17−18
  7. Е.Е., Ефимова А. А., Санина Э. Б. Импульсная установка для идентификации датчиков переменных давлений // Измерительная техника, 1989, № 3. С. 18−19
  8. В.Ф., Леонов В. В., Скорик Г. С. Определение коэффициентов передаточной функции измерительной системы по известному входному воздействию и отклику // Метрология, 1974, № 7.-С. 23−27
  9. В .Я. Оценивание погрешности линейных аналоговых средств измерений в динамическом режиме // Измерительная техника, 1986, № 11. С. 14−16
  10. Г. Д., Малинин В. В., Школин В. П. Аналого-цифровые преобразователи (Проектирование радиоэлектронной аппаратуры). М.: Советское радио, 1980.- 278 с.
  11. Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных процессов: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. — 540 с.
  12. Дж., Пирсол А. Применения корреляционного и спектрального анализа: Пер. с англ. М.: Мир, 1983. — 312 с.
  13. М.П. Метод экспресс-обработки быстропеременных процессов// Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Пенз. политехи, ин-т, 1990. — Вып. 10. — С.93−96.
  14. М.П. Способ анализа вибросигналов по экспресс-оценкам спектра// Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та, 1995. — Вып. 15. — С.58−62.
  15. М.П. Способ дискретизации случайных сигналов// Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. унта, 1996. — Вып.16. — С.81−83.
  16. М.П. Исследование экспресс-оценок спектра вибросигналов//Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Пенз. политехи, инт, 1992.-Вып.12.-С. 94−97.
  17. К. Анализ и синтез сигналов с помощью функций Уолша // Зарубежная радиоэлектроника, 1972, № 5. -С. 18−35
  18. Н.М. О методе тарировки датчиков давления // Электрогидроимпульсная обработка металлов давлением: Сб. науч. тр. Киев: Наук, думка, 1979. — 160 с.
  19. Н.М., Поздеев В. А. Требования к амплитудно-частотной характеристике датчиков импульсного давления // Физико-механические процессы при высоковольтном разряде в жидкости: Сб. науч. тр. Киев: Наук, думка, 1980.-220 с.
  20. Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. М.: Мир, 1989. — 448 е., ил.
  21. О. Показатели качества окон, используемых при определении спектральной плотности методом дискретного преобразования Фурье: Пер. с англ. //ТИИЭР, 1979.-Т 67.-№ 3.-С.121,122.
  22. И.А., Ракошиц B.C. Приложение ортогональных систем дискретных функций к микропроцессорной обработке сигналов // Известия АН СССР: Сер. «Техническая кибернетика», 1977, № 5. С. 143−157
  23. Д. Временные ряды. Обработка данных и теория: Пер. с англ. / Под ред. Колмогорова А. Н. М.: Мир, 1980.-536 с.
  24. Быстродействующие интегральные микросхемы ЦАП и АЦП и измерение их параметров /под ред. А.-Й.К. Марцинкявичюса, Э.-А.К. Багданскиса/-М.: Радио и связь, 1988.-222 с.
  25. М.Д. Нормирование динамических характеристик линейных измерительных преобразователей // Измерительная техника, 1974, № 1. С. 9−11
  26. В.Н., Гуров И. П. Компьютерная обработка сигналов в приложении к интерферометрическим системам -СПб.: БХВ Санкт-Петербург, 1998. — 240 с.
  27. Вибрации в технике: Справочник. В 6-ти т. / Ред. совет В. Н. Челомей (пред.). М.: Машиностроение, 1981 — т. 5. Измерения и испытания. — Под ред. М. Д. Генкина. — 1981. — 496 с.
  28. Виброакустическая диагностика зарождающихся дефектов/ Балицкий Ф. Я., Иванова М. А., Соколова А. Г., Хомяков Е.И.- М.: Наука, 1984. 120 с.
  29. Л.И. Единичные функции и сети на бинарных нейронах. Две лекции по курсу «Логические основы и модели нейронных сетей». -Ульяновск: УлГТУ, 1996. С. 3−10
  30. Вопросы статистической теории распознавания/ Под. ред. Барского Б. В. М.: Сов. радио, 1967. — 400 с.
  31. М.Д., Соколова А. Г. Виброакустическая диагностика машин и механизмов. М.: Машиностроение, 1987. -224 с.
  32. А.Р. Определение частотных характеристик динамической системы по импульсной переходной функции, заданной на конечном интервале // Приборостроение, 1985, № 6.-С. 17−21
  33. Л.М. и др. Цифровая обработка сигналов: Справочник / Гольденберг Л. М., Матюшкин Б. Д., Поляк М. Н. М.: Радио и связь, 1985. — 312 с.
  34. И.С. Радиотехнические цепи и сигналы. -М.: Радио и связь, 1986. 511 с.
  35. В.А. Динамические измерения: Основы метрологического обеспечения. Л. Энергоатомиздат. Ле-нингр. Отд-ние, 1984.-224 с.
  36. В.А. Методика оценки погрешностей определения полных динамических характеристик средств измерений // Измерительная техника.-1977.-№ 7.-С.24−26.
  37. В.А. Методы обработки экспериментальных данных при определении динамических характеристик средств измерений // Метрология, 1975, № 1. С. 3−20
  38. В.А. Определение полных динамических характеристик средств измерений путем интегрирования входного и выходного сигналов И Измерительная техника, 1981, № 8.-С. 11−14
  39. В.А., Кудрявцев В. А. Оценивание погрешностей прямых динамических измерений//Метрология.-1981,-№ 1.-С.3−16.
  40. В.А., Сирая Т. Н. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях.- Л.: Энергоатомиздат, Ленингр. отд-ние, 1990. 228 с.
  41. В.А., Этингер Ю. С. Методика определения динамических свойств средств измерений // Метрология, 1974, № 10.-С. 9−14
  42. Д. Методы идентификации систем: Пер. с англ. М.: Мир, 1979.-302 с.
  43. B.C. Фильтрация измерительных сигналов. -Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1990. 190 с.
  44. Датчики теплофизических и механических параметров: Справочник в трех томах. Т.1 (кн. 2)1 Под общ. ред. Ю. Н. Багдатьева, А. В. Гориша, Я. В. Малкова.- М.: ИПРЖР, 1998, 512с., ил.
  45. Е.Т. О логическом обосновании методов максимальной энтропии: Пер. с англ.// ТИИЭР. -1982. т.70. — № 9. — С.33−51
  46. Ен С. Функции Уолша и код Грея // Зарубежная радиоэлектроника, 1972, № 7. С. 27−35
  47. И.С. Устройство сжатия информации: Гибридные компараторы информации.- М.:Энергия, 1980 г.-160с.
  48. А.Т., Кубанейшвили Э. С., Лебедев В. Б. Алгоритм аппроксимации экстремумов многоэкстремальной функции гауссовскими полиномами // Методика измерения ускорения силы тяжести. -М: ИФЗ, АН СССР, 1973. С.81−96
  49. А.Т. Аппроксимация многоэкстремальных функций и вопросы сжатого представления гравиметрической информации // Методика измерения гравитационных полей. -М.: ИФЗ, АН СССР, 1974. С. 81−109.
  50. А.В. О связи спектров мощности и автокорреляционных функций дискретных сигналов в базисах ВКФ и ДЭФ // Радиотехника и электроника, 1978, № 2. С. 315−325
  51. А.В. Свойства преобразования Уолша дискретных экспоненциальных функций // Радиоэлектроника, 1977, № 7.-С. 73−80
  52. В.П. Идентификация динамических характеристик датчиков механических величин с распределенными параметрами // Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Пенз. гос. техн. ун-т, 1992.-Вып. 12.-С. 107−110
  53. В.П. Способы и средства аттестации датчиков переменных давлений в условиях массового производства //Дисс.. канд. техн. наук. Пенза, 1992
  54. В.П., Алексеев К. А. Алгоритм Берга в задачах спектрального оценивания коротких откликов датчиков // Приборы и системы управления, № 7, 1999. С. 32−35
  55. В.П., Иосифов Г. П. Разработка способа аттестации ДМВ в серийном производстве // Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Пенз. гос. техн. ун-т, 1994. — Вып. 13. — С. 82−87
  56. В.А. Цифровая обработка случайных колебаний. М.: Машиностроение, 1986. 80 с.
  57. Квантование по уровню и временная дискретизация в цифровых системах управления. М.: Энергоатомиздат, 1990. -304 е.: ил.
  58. Кей С.М., Марпл-мл. С. Л. Современные методы спектрального анализа: Обзор IIТИИЭР, 1981. № 11.- С. 5−51
  59. А.В., Железная И. Л. Акустическая диагностика узлов и блоков РЭА. М.: Радио и связь, 1984. — 192 с.
  60. К.Б. Основы измерений. Электронные методы и преобразователи в измерительной технике. Москва: По-стмаркет, 2000.-352 с.
  61. А.С. Ударные волны. М.: Изд-во физ.-мат. лит., 1963.-92 с.
  62. О.М., Башкиров А. В. Реализация испытательных воздействий гидроударным методом // Тез. докл. к зональн. семинару «Методы и средства измерения механических параметров в системах контроля и управления». Пенза, 1989
  63. Н.С., Глинер Э. Б., Смирнов М. М. Уравнения в частных производных математической физики. М.: Высшая школа, 1970. — 712 с.
  64. Коэн J1. Время-частотное распределение: Обзор // ТИИЭР, т. 77, № 10, 1989
  65. В.Ф., В.А. Рвачев «Wavelet''-системы и их применение в обработке сигналов // Зарубежная радиоэлектроника, 1996, № 4
  66. М., Вошни Э. Измерительные информационные системы. М.: Мир, 1975. — 310 с
  67. Е.А. Автоматизированный комплекс для определения статико-динамических характеристик датчиков давления в широком диапазоне температур // Измерительная техника, 1993, № 6. С. 40−43
  68. Е.А. Методы и средства оценки динамических характеристик датчиков давления при криогенных и повышенных температурах//Автореф. дисс.. канд. техн. наук. -Москва, 1997
  69. А.П. Компьютерная электрофизиология в клинической и исследовательской практике. М.: Информатика и компьютеры, 1998. — 283 с.
  70. А.П., Каплан А. Я. Компьютерные системы анализа биосигналов // Мир ПК. 1994. — № 8. — С. 11 -19.
  71. Дж.А. Спектральное оценивание: метод переопределенной системы уравнений рациональной модели // ТИИЭР, 1982, № 9. С. 256−293
  72. М. Временные ряды / Пер. с англ. -М.:Финансы и статистика, 1981. 199 е., ил.
  73. М.А., Шабат Б. В. Методы теории функций комплексного переменного. М.: Наука, 1987. -688 с.
  74. М.А., Шабат Б. В. Проблемы гидродинамики и их математические модели. М.: Наука, 1973. -416 с.
  75. М.М. О некоторых некорректных задачах математической физики. Новосибирск: Наука, 1962. — 100с.
  76. Л.Д., Лившиц Е. М. Механика сплошных сред. М.: Изд-во технико-теор. лит., 1953. — 788 с.
  77. К. Практические методы прикладного анализа. М.: Мир. — 524с.
  78. А. Электромеханические системы: Системы с распределенными параметрами: Пер. с нем. М.: Энергоиз-дат, 1982.-472 с.
  79. Люк Ю. Специальные математические функции и их аппроксимации: Пер. с англ. / Под ред. Бабенко К. И. М.: Мир, 1980.-608 с.
  80. . Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х т.т. Пер. с франц. М.: Мир, 1983.-Т. 1, 312 с.
  81. В. П., Егоров И. В., Карасев В. А. Измерение, обработка и анализ быстропеременных процессов в машинах. -М.: Машиностроение, 1987. 208 с.
  82. Марпл.-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. М.: Мир, 1990. — 584с.
  83. Методические указания. Определение динамических характеристик линейных аналоговых средств измерения с сосредоточенными параметрами. РД-50−404−83-М., изд-во стандартов, 1984
  84. А. А., Трибуховский Б. Б., Дмитриев А. Н. Гармонические сигналы в цифровых системах контроля и испытаний. Минск: Наука и техника, 1990. — 182 с.
  85. Н.В., Панов А. П. Метод исследования сигналов на основе экстремальных значений и выборочной гистограммы//Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000. — Вып. 19. — С. 102−107.
  86. Н.В. Быстрое преобразование Фурье на основе времяимпульсной модуляции сигнала//Датчики и системы. 2000.- № 2.- С.47−53
  87. Н.В. Быстрое преобразование Фурье на основе времяимпульсной модуляции сигнала//Методы и средства измерения в системах контроля и управления: Материалы международной науч.-техн. конф.- Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 1999. -С.78−81
  88. Н.В. Дискретизация сигналов по амплитуде// Актуальные проблемы анализа и обеспечения надежности и качества приборов, устройств и систем: Сб. докл. международной науч. конф, — Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 1998. -С. 303.
  89. Н.В. Дискретизация сигналов при неравномерном шаге//Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000. — Вып. 19. — С. 98−101.
  90. Н.В. Оценивание погрешности определения полных динамических характеристик по временным откликам// Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза, Пенз. политехи, ин-т, 1990. -Вып.10. — С.75−79.
  91. Н.В. Оценка погрешностей при идентификации динамических характеристик средств измерения// Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза, Пенз. политехи, ин-т, 1988. — Вып.8. — С. 8689.
  92. Н.В. Применение аппроксимации функциями малого аргумента в цифровой обработке сигна-лов//Датчики и системы. 2001, — № 2.- С. 5−10
  93. Н.В. Применение метода Прони для идентификации характеристик датчиков переменных давлений// Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза, Пенз. политехи, ин-т, 1989. — Вып.9. -С.86
  94. Н.В. Спектральный анализ на основе вре-мяимпульсной модуляции сигнала//Приборы и системы управления. -1999.- № 11.- стр. 54−58.
  95. Н.В. Спектральный анализ сигналов на основе аппроксимации функцией синуса малых аргумен-тов//Метрология, 2000.-№ 9.-С. 3−10.
  96. Н.В. Способы и средства определения динамических характеристик датчиков давлений // Дисс.. канд. техн. наук. Пенза, 1990
  97. Н.В. Цифровой спектральный анализ на основе времяимпульсной модуляции сигналов// Метрология, 2000. -№ 10.-С.З-16
  98. Н.В., Долгих Л. А. Модели сигналов на основе статистических и корреляционно-спектральных характеристик/Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 1999. -Вып.18 — С. 51−57.
  99. Н.В., Долгих Л. А. Спектральный анализ кардиосигналов //Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000. — Вып. 19. — С. 89−91.
  100. Н.В., Кошевой О. С., Гераськов С. А. Выбор формы записи интегрального критерия качества измерительного устройства//Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр.- Пенза: Пенз. гос. техн. унта, 1995.- Вып. 14. -С.79−81.
  101. Н.В., Панов А. П. Дискретизация сигналов при неравномерном шаге//Приборы и системы управления. -1999, № 12, с. 47−53
  102. Н.В., Пащенко В. В. Алгоритмический подход к созданию измерительных преобразователей повышенной точности//Датчики и системы.- 1999.- № 2, — С. 25−29
  103. Н.В., Пащенко В. В., Панов А. П. Итерационные измерительные преобразователи повышенной точности/Методы и средства измерения в системах контроля и управления: Материалы международной науч.-техн. конф,-Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 1999. С.3−6
  104. А.Х., Картер Дж. К. Спектральное оценивание с использованием временного и корреляционного взвешивания: Пер. с англ. // ТИИЭР, т. 70, № 9. -С.243−256
  105. Х.Л., Рагувер М. Р. Биспектральное оценивание применительно к цифровой обработке сигналов: Пер. с англ./ ТИИЭР, 1987, т.75, № 7. С. 5−30.
  106. Ю.В., Калашников О. А., Гуляев С. Э. Разработка устройств сопряжения. М.: ЭКОМ, 1997. — 222 с.
  107. ПЗ.Нуберт Г. П. Измерительные преобразователи неэлектрических величин. Л.: Энергия, 1970. — 360 с.
  108. Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1985. -248 е., ил.
  109. С.С., Ткаченко Р. А., Ткаченко С. С. Определение характеристик погрешностей измерительных устройств // Метрология, 1974, № 4. С. 3−7
  110. Определение динамических характеристик бесклеевых тензометрических преобразователей давления / Печук В. И., Захаренков В. М., Скрипчук В. Ю., Швец А. Ю. // Измерительная техника 1989, № 1. -С 16−18
  111. П.П. Автоматические измерения и приборы. Киев: Вища школа, 1980
  112. Е.П. О консолидации усилий науки и производства датчиков // Приборы и системы управления, 1988, № 10. С. 15.
  113. Е.П. О понятии измерения//Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. -Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та, 2000. Вып. 19. — С. 3 -13.
  114. Е.П. Принципы агрегатирования при обеспечении народного хозяйства датчиковой аппаратурой // Приборы и системы управления, 1986, № 4. С. 16
  115. Е.П. Проблемы разработки теории и инженерных методов проектирования датчиков // Приборы и системы управления, 1985, № 1. С. 16−18
  116. Е.П., Берестень М. П. Информационно-измерительный квант//Датчики и системы. 2000.- № 1.- С. 1921
  117. Е.П., Мясникова Н. В. Понятие «квант» в процедурах измерения и сопоставления //Датчики систем измерения, контроля и управления: Межвуз. сб. науч. тр. -Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000. Вып. 19. — С. 120−128.
  118. Е.П., Тимошенко Н. Н. Датчики: Новые грани старой проблемы// Измерительная техника, 1989, № 5. С. 7
  119. Р., Эноксон Jl. Прикладной анализ временных рядов / Пер. с англ. М.: Мир, 1982. — 428 с.
  120. С., Тафте Д. У. Оценка параметров экспоненциально затухающих синусоид по методу максимального правдоподобия //ТИИЭР, 1985, № 10. С. 100−101
  121. П.П., Согомонян Е. С. Основы технической диагностики. М.: Энергия, 1981. — 320 с.
  122. Дж. Обработка случайных сигналов функциями Уолша // Зарубежная радиоэлектроника, 1972, № 8. С. 42−50
  123. Г. М., Крус Дж.Р., Мулхолланд Р.Дж. Новая интерпретация метода Прони // ТИИЭР, 1988, № 8. С. 229 231
  124. Подходы к спектральному анализу в задачах идентификации динамических характеристик/ М. П. Строганов, Н. В. Мясникова, М. П. Берестень В.П.Иосифов// Приборы и системы управления. 1992. — № 5. — С. 21−23.
  125. В.Н. Спектральный анализ в дискретных ортогональных базисах. Минск: Наука и техника, 1978. — 136 с.
  126. С.В. Выделение слабых сигналов при большом уровне помех // Дисс.. канд. техн. наук. Пенза, 2000
  127. Применение цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. / Под ред. Оппенгейма Э. М.: Мир, 1980. — 552 с.
  128. Проектирование датчиков для измерения механических величин / Под ред. Е. П. Осадчего М.: Машиностроение, 1979.-480 с.
  129. Р.Б. Частотный анализ. М.: Энергия, 1989.-426 с.
  130. Рао Г. П., Сивакумар Л. Идентификация порядка и параметров непрерывных линейных систем при помощи функций Уолша // ТИИЭР, 1982, № 7. С. 89−91
  131. Расчет систем управления на ЦВМ: Спектральный и интерполяционный методы / Солодовников В. В., Семенов В. В., Пешель М., Недо Д.- Под ред. Солодовникова В. В., Пе-шеля М. М. Машиностроение. Berlin: Verlag Technik, 1979. -664 с.
  132. С.М. Проблема обращения свертки: Обзор // ТИИЭР, 1986, т.74, № 1.-С. 93−97
  133. Э.А. История развития теории спектрального оценивания: Пер. с англ./ ТИИЭР, 1982, т.70, № 9. С.6−32
  134. В.А., Семеран В. А. Алгоритм идентификации динамических характеристик объектов с помощью ортогональных функций Уолша // Автоматика и телемеханика, 1973, № 4.-С. 100−107
  135. Системы на базе измерительного эксперимента/ Е. П. Осадчий, М. П. Строганов, М. П. Берестень, Н. В. Мясникова // Приборы и системы управления. 1995. — № 1. — С. 1719.
  136. B.C. Программное обеспечение современных систем сбора и обработки измерительной информации // Приборы и системы управления, 1998, № 1
  137. С.Л. Уравнения математической физики. -М.: Наука, 1966.-444 с.
  138. В.В., Семенов В В. Спектральная теория нестационарных систем управления. М.: Наука, 1974.- 336 с.
  139. Г. И. Обратные задачи в измерительных процедурах// Измерения. Контроль. Автоматизация, 1983, № 2(46).- С. 34.
  140. Г. Н. Двухэтапная оценка характеристик погрешности результатов измерений, выполняемых при реализации компьютерных технологий// Измерительная техника, 2000, № 3. С. З
  141. Г. Н. Динамическая погрешность идентификации средств измерений // Метрология, 1975, № 1. С. 63−70
  142. Г. Н. Метод статистической регуляризации // Труды ВНИИЭП. -1970.- Вып. 5. С.43−47
  143. Г. Н. Некорректные задачи измерительной техники // Измерительная техника, 1974, № 1. С.51−54
  144. Сопряжение датчиков и устройств ввода данных с компьютерами IBM PC: / Под ред. У. Томпкинса, Дж. Уэбстера.- М.: Мир, 1992. 592 е., ил.
  145. А.П. Введение в алгоритмическую теорию измерений. М.: Сов. Радио, 1977. -288 с.
  146. М.П., Мясникова Н. В., Багдатьев Е. Е. Подходы к идентификации динамических характеристик датчиков в условиях массового производства // Вибротехника: Межвуз. сб. науч. тр.- Вильнюс, № 63(2), 1989. С. 117−124.
  147. М.П., Берестень М. П., Мясникова Н. В. Обработка сигналов в системах диагностики / Под ред. Осад-чего Е.П.: Монография. Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та, 1997.-119 с.
  148. М.П., Берестень М. П., Мясникова Н. В. Принципы формирования диагностических процедур //Методы и средства измерения в системах контроля и управления: Материалы международной науч.-техн. конф, — Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 1999. С. 221, 222.
  149. М.П., Мясникова Н. В., Иосифов В. П. Проблема определения частотных характеристик по временным откликам // Прецизионная вибротехника 88−2: Материалы семинара по теории машин и механизмов АН СССР. Каунас, 1988. -С.78.
  150. М.П., Берестень М. П. Экспресс-обработка вибросигналов в задачах диагностики // Контроль и диагностирование автоматического оборудования / Е. Г. Нахапетян. -М.: Наука, 1990. С. 100−104.
  151. Д.Н., Уокер Р. С. Линейная экстраполяция данных с прогнозированием для оценивания узкополосных спектров//ТИИЭР. -1988, т.76,№ 9. -С.208−210
  152. К.Н. Спектральные приборы. Л.: Машиностроение, 1977. — 367с.
  153. Д.У., Кумаресан Р. Оценивание частот суммы нескольких синусоид: Модификация метода линейного предсказания, сравнимая по эффективности с методом максимального правдоподобия: Пер. с англ.// ТИИЭР. -1982, т.70,№ 9. -С.77−94
  154. Ф.Е. и др. Теоретические основы информационной техники, М., «Энергия», 1971
  155. Теория автоматического регулирования / Под ред. Солодовникова В. В. М.: Машиностроение, 1967. — 768 с.
  156. А.И., Арсенин В. Я., Методы решения некорректных задач. М.: Наука, Гл. ред. Физ.-мат. лит., 1987.-160 с.
  157. А.И., Арсенин В. Я., Тимонов А. А. Математические задачи компьютерной томографии. М.: Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1987. — Проблемы науки и технического прогресса. — 160с.
  158. А.И., Иосифов В. П., Алексеев К. А. Компромиссные решения в динамической области работы датчиков механических величин // Приборы и системы управления, № 1, 1998.-С. 49−50
  159. В.И. Статистическая радиотехника. М.: Радио и связь, 1982. — 624 с.
  160. Д. Дж. Спектральное оценивание и гармонический анализ: Пер. с англ.//ТИИЭР, 1982, т. 70, № 9. С.171−219
  161. А.М. Введение в обобщенную спектральную теорию сигналов.- М.: Сов. радио, 1972. 352 с.
  162. A.M., Трахтман В. А. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. М.: Советское радио, 1975.-208 с.
  163. Ю.Н., Макаров А. А. Статистический анализ данных на компьютере / Под ред. В. Э. Фигурнова М.: ИНФА-М, 1998.-528 е., ил.
  164. Е.М., Багдатьев Е. Е. Восстановление входного сигнала переменного давления методом механической фильтрации // Тез. докл. Всесоюзн. науч.-техн. конф. «Применение методов и средств тензометрии для измерения механических параметров». Москва, 1982
  165. Е.М., Багдатьев Е. Е. Исследования специальных рабочих камер для генераторов переменного давления // Тез. докл. Всесоюзн. науч.-техн. конф. «Применение методов и средств тензометрии для измерения механических параметров». Москва, 1982
  166. Е.М., Колтаков В. К., Багдатьев Е. Е. Измерение переменных давлений. М.: Изд-во стандартов, 1982. -216 с.
  167. И.Б. Анализ случайных процессов с использованием функций Уолша // Радиотехника и электроника, 1977, № 4.-С. 720−728
  168. А.Ф., Новоселов О. Н., Плющев А. В. Методы и средства повышения достоверности измерений непрерывных процессов // Измерения, контроль, автоматизация. 1981.-№ 4.-С. 3−10
  169. . Решетчатые фильтры для адаптивной обработки данных // ТИИЭР, 1982, № 8. С. 54−97
  170. С., Карри Б. У., Кеслер С. Б. Спектральный анализ радиолокационных мешающих отражений методом максимальной энтропии // ТИИЭР, 1982, № 9. С. 51−62
  171. С., Кеслер С. Б. Комплексная форма метода максимальной энтропии для оценки спектральной плотности // ТИИЭР, 1976, № 5. С. 313−314
  172. Ш. Хэррис Ф. Дж. Использование окон при гармоническом анализе. Обзор: Пер. с англ. // ТИИЭР, 1978.-Т 66.-№ 1.-С.60−96
  173. Частотные методы анализа и синтеза нестационарных линейных систем//Солодовников В.В., Бородин Ю. И., Ио-ниисиан А.Б. М.: Сов. Радио, 1978. — 168с.
  174. Э.К., Маркова Е. В. Метод синтеза единичных весовых функций // Автоматизация процессов обработки первичной информации: Межвуз. сб. научн. тр. Пенза, ПГУ, 1998.-Вып. 19
  175. Э.К., Михотин В. Д. Интегрирующие развертывающие преобразователи напряжения. М.: Энергоатомиздат, 1986.-144 с.
  176. К.П., Арутюнов В. О., Грановский В. А., Пел-линец B.C., Рабинович С. Г., Тартаковский Д. Ф. Основные понятия теории динамических измерений // Измерительная техника, 1975, № 12.-С. 9−13
  177. П. Основы идентификации систем управления. М.: Мир, 1975. — 688 с.
  178. Электрические измерения: Учебник для вузов / Под ред. А. В. Фремке. 2-е изд. -Л.: Энергия, 1980. — 329 с.
  179. Ф., Дикинсон Б. У. Авторегрессионное оценивание с использованием окончательной ошибки предсказания //ТИИЭР, 1982, № 8. С. 101−102
  180. Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии. М.: Радио и связь, 1987. — 296 с.
  181. Akaike Н. Fitting autoregressive models for prediction // Ann. Inst. Statist. Math., 1969, vol. 21, pp. 243−247
  182. Chen C.F., Hsiao C.H. Time-domain synthesis via Walsh functions// IEEE Proc., 1975, vol. 122, pp. 565−570
  183. Corrington M.S. Solution of differential and integral equations with Walsh functions // IEEE Trans. Circuit Theory, 1973, vol. CT-20, pp. 470−476
  184. Instrumention Reference and Cftalog. Test and Measurement Industrial Automation // National Instruments, 1996
  185. Jones R.H. Autoregression order selection // Geophysics, 1976, vol.41, pp. 771−773
  186. Jones R.H. Identification and autoregressive spectrum estimation // IEEE Trans. Automat. Contr., 1974, vol. AC-19, pp. 894−898
  187. Parzen E. Some recent advances in time series modeling // IEEE Trans. Automat. Contr., 1974, vol. AC-19, pp. 723−730
  188. Peshel M., Wunch G/ Metoden und Prinzipien der System theorie. — Berlin: VEB Verlag Technic, 1972
  189. R. Kumaresan and D.V. Tafts. Estimating the parameters of exponentially damped sinusoids and poll-zero modelling in noice // IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Process, vol. ASSP-30, № 6, pp 833−840, Dec. 1982
  190. R. Kumaresan and D.V. Tafts. Singular value decomposition and spectral analysis // Proc. IEEE Workshop on Spectral estimation (Hamilton, Oct.), pp 6.4.1−6.4.2, 1981
  191. Rao G.P., Sivakumar L. Identification of time-lag systems via Walsh functions // IEEE Trans. Automat. Contr, 1979, vol. AC-24, pp. 806−808
  192. Rao G.P., Sivakumar L. System identification via Walsh functions// IEEE Proc., 1975, vol. 122, pp. 1160−1161
  193. Tong H. Autoregressive model fitting with noisy data by Akaike’s information criterion // IEEE Trans. Inform. Theory, 1975, vol. IT-21, pp. 476−4 803 533 553 561. У-idн ?
Заполнить форму текущей работой

Заказал и сдал!