- Код статьи
- 10.31857/S2686954324040122-1
- DOI
- 10.31857/S2686954324040122
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том 518 / Номер выпуска 1
- Страницы
- 80-88
- Аннотация
- Настоящая статья посвящена совершенствованию методов распознавания сигналов на основе информационных характеристик спектра. Установлена дискретная функция нормированного упорядоченного спектра для единичной оконной функции, входящей в ДПФ. Доказаны леммы об оценках энтропии, дисбаланса и статистической сложности при обработке временного ряда независимых гауссовских величин. Предложены новые понятия одномерной и двумерной спектральных сложностей. Полученные теоретические результаты верифицированы численными экспериментами, которые подтвердили эффективность новой информационной характеристики при детектировании сигнала в смеси с белым шумом при малых отношениях сигнал/помеха.
- Ключевые слова
- информационная энтропия спектральная сложность белый гауссовский шум
- Дата публикации
- 15.06.2024
- Год выхода
- 2024
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 36
Библиография
- 1. Amigo J.M. Ordinal methods: Concepts, applications, new developments, and challengesIn memory of Karsten Keller (19612022) / J. M. Amigo, O. A. Rosso // Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 2023. Vol. 33, no. 8. P. 080401. https://pubs.aip.org/cha/article/33/8/080401/2905538/ Ordinal-methods-Concepts-applications-new.
- 2. Distinguishing Noise from Chaos / O.A. Rosso, H.A. Larrondo, M. T. Martin et al. // Phys. Rev. Lett. 2007. Oct. V. 99. P. 154102. https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevLett.99.154102.
- 3. Perkey S. Using Fourier Coefficients and Wasserstein Distances to Estimate Entropy in Time Series / S. Perkey, A. Carvalho, A. Krone-Martins // 2023 IEEE 19th International Conference on e-Science (e-Science). Limassol, Cyprus: IEEE, 2023. P. 1–2. https://ieeexplore.ieee.org/document/10254949/.
- 4. Statistical Distributions / C. Forbes, M. Evans, N. Hastings, B. Peacock. 1 edition. Wiley, 2010. https: //onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9780470627242.
- 5. Klenke A. Probability Theory: A Comprehensive Course / A. Klenke. Universitext. London: Springer London, 2014. https://link.springer.com/10.1007/978-1-4471-5361-0.
- 6. Галяев А.А. Статистическая сложность как критей рий задачи обнаружения полезного сигнала / А.А. Галяев, П.В. Лысенко, Л.М. Берлин // Автоматика и телемеханика. 2023. С. 121–145.
- 7. Distances in Probability Space and the Statistical Complexity Setup / A. M. Kowalski, M. T. Mart’ın, A. Plastino et al. // Entropy. 2011. V. 13. №. 6. P. 1055–1075. http://www.mdpi.com/1099-4300/13/6/1055.
- 8. Richards M.A. The Discrete-Time Fourier Transform and Discrete Fourier Transform of Windowed Stationary White Noise / M.A. Richards // Technical Memorandum. 2013. P. 1–24.
- 9. Kay S.M. Fundamentals Of Statistical Processing, Volume 2: Detection Theory / S.M. Kay. Prentice-Hall signal processing series. Pearson Education, 2009. https://books.google.ru/books?id=wwmnY9xyt9MC.
- 10. Орлов И.Я. Оценка потерь обнаружения сигналов приемнёком с адаптивным порогом на основе метода порядковых статистик / И.Я. Орлов, Е.С. Фитасов // Известия вузов. Радиофизика. 2018. Т. 61. № 7. С. 596–604
- 11. Cazelles E. The Wasserstein-Fourier Distance for Stationary Time Series / E. Cazelles, A. Robert, F. Tobar // IEEE Transactions on Signal Processing. 2021. V. 69. P. 709–721. https://ieeexplore.ieee.org/document/9303405/.
- 12. Berlin L.M. Comparison of Information Criteria for Detection of Useful Signals in Noisy Environments / L.M. Berlin, A.A. Galyaev, P.V. Lysenko // Sensors. 2023. V. 23. № 4. https://www.mdpi.com/1424-8220/23/4/2133.
