Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика 

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.15.3.154
    [SESS_TIME] => 1715549865
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => aafd0d530a6af0c9706a1e296a41f488
    [UNIQUE_KEY] => 34e8659e25cca33cc5e7779b816395fa
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2023 год, номер 6

ОТДЕЛЕНИЕ СПЕКТРАЛЬНЫХ ЛИНИЙ ОТ ШИРОКОПОЛОСНОГО ФОНА И ФИЛЬТРАЦИЯ ШУМА МЕТОДОМ МОДИФИЦИРОВАННОЙ РЕГУЛЯРИЗАЦИИ ТИХОНОВА

И.А. Ларкин1, А.В. Вагов2, В.И. Корепанов1
1Институт проблем технологии микроэлектроники и особо чистых материалов РАН, Черноголовка, Россия
vaniala2000@yahoo.co.uk
2Московский институт электроники и математики им. А. Н. Тихонова, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия
alexei201215@gmail.com
Ключевые слова: комбинационное рассеяние, регуляризация Тихонова, обработка данных
Страницы: 104-112

Аннотация

Предложена методика обработки зашумлённых спектральных данных, позволяющая реализовать математически обоснованную селекцию острых пиков сигнала на неизвестном гладком фоне, для которого отсутствует достоверная теоретическая модель. Основная идея методики состоит в построении оптимизирующего функционала, дающего наиболее вероятные параметры спектральных линий. В отличие от метода регуляризации Тихонова, где из зашумлённого сигнала выделяется гладкая неизвестная функция, в нашем случае рассматривается задача регуляризации суперпозиции гладкой функции фона с острыми пиками. Предлагаемый подход даёт алгоритм обработки экспериментальных данных, позволяющий отфильтровывать случайный шум и определять как параметры пиков, так и функцию фона с хорошей точностью. Нахождение оптимальных параметров регуляризации основано на априорных предположениях о гладкости функции фона и статистических свойствах случайного шума.

DOI: 10.15372/AUT20230612
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину