DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Какора, В. А. | - |
dc.contributor.author | Гринкевич, А. В. | - |
dc.date.accessioned | 2017-05-23T09:34:53Z | |
dc.date.accessioned | 2017-07-13T06:38:44Z | - |
dc.date.available | 2017-05-23T09:34:53Z | |
dc.date.available | 2017-07-13T06:38:44Z | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.citation | Какора, В. А. Сравнительный анализ разрешающей способности алгоритмов спектрального оценивания / В. А. Какора, А. В. Гринкевич // Доклады БГУИР. - 2017. - № 3 (105). - С. 20 - 24. | ru_RU |
dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/12941 | - |
dc.description.abstract | Классические методы оценки спектров дискретизованных детерминированных и случайных
процессов обычно основаны на применении процедур, использующих быстрое преобразование Фурье
(БПФ). Классический подход к спектральному анализу эффективен в вычислительном отношении и
обеспечивает получение асимптотически достоверных оценок для весьма обширного класса сигналов,
удовлетворяющих гипотезе стационарности, эргодичности и ограничению выборки большого объема.
Ограничения классических спектральных оценок особенно сильно проявляются при анализе коротких
записей данных. Однако именно такая ситуация является типичной для большинства практических
приложений, поскольку многие измеряемые процессы обладают малой длительностью или же быстро
изменяющимися во времени спектрами. | ru_RU |
dc.language.iso | ru | ru_RU |
dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
dc.subject | доклады БГУИР | ru_RU |
dc.subject | быстрое преобразование Фурье | ru_RU |
dc.subject | спектр | ru_RU |
dc.subject | спектральные оценки | ru_RU |
dc.subject | fast Fourier transform | ru_RU |
dc.subject | spectrum | ru_RU |
dc.subject | classical approach | ru_RU |
dc.subject | spectral estimator | ru_RU |
dc.subject | классические методы | ru_RU |
dc.title | Сравнительный анализ разрешающей способности алгоритмов спектрального оценивания | ru_RU |
dc.title.alternative | Mathematical analysis of spectral estimation algorithms resolution | ru_RU |
dc.type | Article | ru_RU |
local.description.annotation | The classical methods of evaluating the energy spectra of discretized deterministic and stochastic
processes are generally based on the use of procedures that use the fast Fourier transformation (FFT). The
classical approach to spectral analysis is effective in respect of computational and provides asymptotically
reliable estimates for very extensive classing signals, satisfying the hypothesis of stationary, ergodicity and
limits the large sample volume. Limitations of classical spectral estimates especially apparent when analyzing
short data records. However, just such a situation is typical for most practical applications, because many
processes have measurable short duration or rapidly changing spectra in time. | - |
Appears in Collections: | №3 (105)
|