Разработка системы сжатия и восстановления широкополосных сигналов на основе колмогоровской теории сложности
Аннотация
Пояснительная записка содержит 63 с., 23 рис., 1 табл., 21 источн., 7 прил.
СЛУЧАЙНЫЙ ПРОЦЕСС, ВОССТАНОВЛЕНИЕ СИГНАЛА, ВРЕМЕННОЙ РЯД, КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ТЕОРИЯ, СОГЛАСОВАННЫЙ ФИЛЬТР, ТЕОРИЯ СЛОЖНОСТИ, МАРКОВСКИЙ ПРОЦЕСС, ЦИФРОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Объект разработки: система сжатия и восстановления широкополосных сигналов.
Цель работы: разработать набор алгоритмов для разложения реализации случайного процесса на локальные участки, их реконструкции и восстановления сигнала.
Методы проведения работы: анализ литературных источников, синтез блоков системы, моделирование системы на основе программной обработки данных.
Результаты работы: синтезирован новый алгоритм определения точек локального неравновесия случайного процесса, написана реализация подсистемы сжатия и подсистемы восстановления на языке C++.
Область применения результатов: технологии сжатия телеметрической, финансовой и иной информации, представленной временными рядами.
Прогнозные предположения о развитии объекта исследования: начнётся выработка решений для эффективного сжатия процессов с логарифмически нормальным распределением значений.
СЛУЧАЙНЫЙ ПРОЦЕСС, ВОССТАНОВЛЕНИЕ СИГНАЛА, ВРЕМЕННОЙ РЯД, КОРРЕЛЯЦИОННАЯ ТЕОРИЯ, СОГЛАСОВАННЫЙ ФИЛЬТР, ТЕОРИЯ СЛОЖНОСТИ, МАРКОВСКИЙ ПРОЦЕСС, ЦИФРОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Объект разработки: система сжатия и восстановления широкополосных сигналов.
Цель работы: разработать набор алгоритмов для разложения реализации случайного процесса на локальные участки, их реконструкции и восстановления сигнала.
Методы проведения работы: анализ литературных источников, синтез блоков системы, моделирование системы на основе программной обработки данных.
Результаты работы: синтезирован новый алгоритм определения точек локального неравновесия случайного процесса, написана реализация подсистемы сжатия и подсистемы восстановления на языке C++.
Область применения результатов: технологии сжатия телеметрической, финансовой и иной информации, представленной временными рядами.
Прогнозные предположения о развитии объекта исследования: начнётся выработка решений для эффективного сжатия процессов с логарифмически нормальным распределением значений.