Журналов:     Статей:        

Радиопромышленность. 2018; 28: 103-109

МЕДИАННО-РЕКУРСИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ

Моисеев А. А.

https://doi.org/10.21778/2413-9599-2018-1-103-109

Аннотация

Список литературы

1. Рутковская Д., Пилиньский Р., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Телеком, 2006. 452 с.

2. Моисеев А.А. Оценка параметров наблюдения методом редукции. H&ES. 2017. Т. 9. № 3. С. 31–39.

3. Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений. М.: Мир, 1981. 693 с.

4. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975. 848 с.

5. Вадзинский Р. Статистические вычисления в среде Excel. СПб.: Питер, 2008. 608 с.

6. Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун А.А. Математические методы построения прогнозов. М.: Радио и связь, 1997. 112 с.

Radio industry (Russia). 2018; 28: 103-109

MEDIAN AND RECURSIVE FILTRATION

Moiseev A. A.

https://doi.org/10.21778/2413-9599-2018-1-103-109

Abstract

Possible recognition method for objects is associating of their characteristics with etalon objects ones. To overcome estimation error that locks this associating sliding statistical filtration can be used. To avoid estimation distortion it was proposed to use complex filter comprised median and recursive ones. Such a filtration suppresses estimations fluctuations and provides precision augmentation. Median and recursive filter is most effective and hence most available among other sliding filters. As filter effectiveness indicator the relation of variations was used for unfiltered and filtered evaluations. This indicator allows estimating filter influence on evaluations and can be used as optimal filter criterion. It was shown that complex filter is most effective and as a result most preferable method of sliding filtration. It was proposed to use it as base filter variant for evaluations processing.

References

1. Rutkovskaya D., Pilin'skii R., Rutkovskii L. Neironnye seti, geneticheskie algoritmy i nechetkie sistemy. M.: Telekom, 2006. 452 s.

2. Moiseev A.A. Otsenka parametrov nablyudeniya metodom reduktsii. H&ES. 2017. T. 9. № 3. S. 31–39.

3. T'yuki Dzh. Analiz rezul'tatov nablyudenii. M.: Mir, 1981. 693 s.

4. Kramer G. Matematicheskie metody statistiki. M.: Mir, 1975. 848 s.

5. Vadzinskii R. Statisticheskie vychisleniya v srede Excel. SPb.: Piter, 2008. 608 s.

6. Greshilov A.A., Stakun V.A., Stakun A.A. Matematicheskie metody postroeniya prognozov. M.: Radio i svyaz', 1997. 112 s.