8 (495) 987 43 74 доб. 3304 Прием заявок на рассмотрение статей E-mail: evlasova@synergy.ru

Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Купить статью

Авторы: Голиков  Р. Ю., Мекшенева Ж. В., Молчанов И. И., Рынкова А. А.     Опубликовано в № 5(107) 25 октября 2023 года
Рубрика: Эффективные алгоритмы

Оценка точности цифровой обработки сильно зашумленных сигналов с помощью эвристических алгоритмов

Эвристические алгоритмы часто используются в качестве альтернативы при решении задач высокой вычислительной сложности или не имеющих точного решения, позволяя быстро получить требуемый результат. Как правило, они не имеют строгого математического обоснования, но их применение оправдано с точки зрения практической целесообразности. Формально к эвристическим можно отнести алгоритмы, в которых используются приближенные методы. Однако их применение часто порождает проблему отсутствия детерминированности, что не всегда позволяет оценить точность полученного решения. В статье рассмотрен методический подход к оценке точности эвристических алгоритмов, разработанных для определения формы и параметров полезного сигнала на фоне сильной шумовой составляющей. Он базируется на методе аналогии и состоит в моделировании искусственного сигнала с заданными параметрами, а также фоновой шумовой помехи, сходной по своим характеристикам с аддитивным белым гауссовским шумом. При этом шумовая составляющая формируется программными средствами с помощью генератора псевдослучайной последовательности чисел. Такие генераторы входят в пакеты встроенных функций практически всех языков программирования высокого уровня. Представлен сравнительный анализ характеристик реального и искусственного шума, показавший возможность решения задачи путем численного моделирования. Получены результаты оценки точности определения параметров искусственного сигнала, отделенного от шумовой составляющей с помощью эвристических алгоритмов кусочно-линейной аппроксимации и усреднения. Также рассмотрена задача сглаживания эмпирических данных путем эквивалентной замены дискретного сигнала набором квадратичных функций, параметры которых обеспечивают кусочно-параболическую аппроксимацию его формы. Эта процедура устраняет остаточный дребезг сигнала, который неизбежно возникает в результате линеаризации и позволяет в дальнейшем записать его с любой частотой дискретизации. Таким образом, предложенный подход дает возможность количественной оценки точности эвристических алгоритмов, применяемых при определении параметров ожидаемого сигнала.

Ключевые слова

сигнал, шум, цифровая обработка, частота дискретизации, псевдослучайная последовательность, аппроксимация, точность, погрешность, сглаживание

Автор статьи:

Голиков  Р. Ю.

Ученая степень:

канд. техн. наук, доцент, департамент математики, Университет «Синергия»

Местоположение:

г. Москва, Россия

Автор статьи:

Мекшенева Ж. В.

Ученая степень:

канд. экон. наук, доцент, кафедра информационного менеджмента и информационно-коммуникационных технологий им. профессора В. В. Дика, Университет «Синергия»

Местоположение:

г. Москва, Россия

Автор статьи:

Молчанов И. И.

Ученая степень:

старший преподаватель, кафедра математики, Университет «Синергия»

Местоположение:

г. Москва, Россия

Автор статьи:

Рынкова А. А.

Ученая степень:

канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры математики, Университет «Синергия»

Местоположение:

г. Москва, Россия