Найдено научных статей и публикаций: 3, для научной тематики: СИГНАЛ
1.
Николай Савельевич Пастушенко, Станислав Владимирович Верхунов, Олег Николаевич Дорошенко, Садик Кисиа Алмасcи
- Східно-Європейський журнал передових технологій , 2012
We propose a method for rapid formation of the quadrature component of the analytical signal.
We propose a method for rapid formation of the quadrature component of the analytical signal. Evaluating the effectiveness of method is analyzed in a model experiment. The characteristics of accuracy of the method in processing of different classes of signals
Николай Савельевич Пастушенко, Станислав Владимирович Верхунов, Олег Николаевич Дорошенко, Садик Кисиа Алмасcи On formation of quadrature component of the analytical signal // Східно-Європейський журнал передових технологій, Vol. 1, Issue 9, 2012, pp. 39-42
2.
Пастушенко Николай Савельевич
- Проблеми телекомунікацій , 2010
Проанализированы известные процедуры формирования квадратурной составляющей аналитического сигнала и оценена их роль и точность. Исследованы характеристики точности численных процедур для одного класса сигналов....
Проанализированы известные процедуры формирования квадратурной составляющей аналитического сигнала и оценена их роль и точность. Исследованы характеристики точности численных процедур для одного класса сигналов.
Пастушенко Николай Савельевич Формирование квадратурной составляющей для одного класса сигналов // Проблеми телекомунікацій, Vol. 2011, Issue 1, 2010, pp. 84-96
3.
Бодянский Е.В., Попов С.В., Рыбальченко Т.В.
- Сложные системы и процессы , 2009
Рассматривается задача оперативного и краткосрочного прогнозирования процессов потребления электроэнергии путем выделения и анализа колебательных компонент с неизвестными и некратными частотами в контролируемом стохастическом сигнале. Введена специализированная архитектура искусственной нейронной се...
Рассматривается задача оперативного и краткосрочного прогнозирования процессов потребления электроэнергии путем выделения и анализа колебательных компонент с неизвестными и некратными частотами в контролируемом стохастическом сигнале. Введена специализированная архитектура искусственной нейронной сети для решения этой задачи и быстродействующий алгоритм обучения, обладающий фильтрующими свойствами и предназначенный для обработки данных в последовательном режиме по мере их поступления.
