Линеаризация информативных сигналов в микроаналитических приборах и методы их обработки
Разработка методов преобразования информативных сигналов к унифицированной форме совокупности линейных трендов нулевого и первого порядков и методов оценивания их параметров, обладающих гарантированной эффективностью, робастностью, несмещенностью.
| Рубрика | Физика и энергетика |
| Вид | автореферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 02.03.2018 |
| Размер файла | 265,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
В заключительном разделе представлены результаты программного имитационного моделирования: формирование информативного сигнала и аддитивной помехи с разными законами; переход к разностному сигналу; работа алгоритма (10), в т.ч. подбор параметров и применение критериев остановки оценивания. Было продемонстрировано, что алгоритм проводит адекватное оценивание величины разностного сигнала от ЛТ1 в условиях очень малого соотношения сигнал/шум. Подбор параметров (с1 и ) и выбранный критерий остановки оценивания/разладки в последовательности измерений, обеспечили надежное оценивание величины сигнала (см. рис.3).
Рис.3. Динамика оценки алгоритма (10) (при равномерной помехе исходного сигнала)
Глава 7 посвящена построению и анализу линейных калибровочных функций. Решена задача поиска необходимого числа точек наблюдения n. Зависимость вектора наблюдений Y (y1, ..., yn) от вектора точек наблюдений X (x1, ... , x n) Y=F(X) представлена в виде , где q1 и q2 - параметры, uj - случайная ошибка. В этом случае МНК обеспечивает несмещенность оценок q1 и q2 и наименьшую дисперсию ошибки оценивания y1, ..., yn. Вектор оцененных значений Y* получают по формуле Y*=HY. При этом , где матрица плана X2xn принимает вид .
Хьюбер [15] связывал наличие критических точек наблюдения xj с величиной диагональных элементов матрицы Н (Hjj=hj): hj - коэффициент чувствительности уравнения регрессии по отношению к вариации экспериментальных данных, т.к. смещение регрессионного уравнения , где в точке xj была допущена ошибка j. Классификация точек наблюдения xj: hj>0,5 - точка разбалансировки, 0,2<hjЈ0,5 - точка риска. Первые (по Хьюберу) должны быть исключены, вторых следует избегать.
Величины hj определяются на основе точек наблюдений выражением
, где .(13)
Совокупность xj названа стратегией измерения. Ее выбор связан с характером зависимости Y=F(X). Он должен обеспечить адекватность построения регрессионной модели, а также учесть возможность дублирования измерений. Вторым элементом стратегии измерений, является вид зависимости xj=f(j), j=1,...,n. В случае линейной однократной стратегии измерений , (13) преобразуется к виду . Исключение точек разбалансировки сводится к nі7; отсутствие точек риска требует nі19.
Исследованы другие стратегии измерения (, , , и др.). Доказаны следующие положения а) Инвариантность hj по отношению к изменению масштаба и сдвигу xj. б) Выбор стратегии без дублирования (т.н. кратное разбавление), уже при a>1.5 неизбежно сохраняет точки разбалансировки, в) если допускается выбор различных стратегий измерения (разных f(j)), он может явиться средством борьбы с критическими точками, г). схема «2+1+2» с дублированием измерений в двух крайних точках обеспечивает исключение точек разбалансировки независимо от выбора xj.
Заключительная часть Главы посвящена практическим аспектам построения градуировочных кривых (в частности, градуировке хемосенсоров на основе пластифицированных мембран (раздел 1.1). Проиллюстрирован эффект резкого повышения ошибки оценивания параметров регрессионной модели, прежде всего, параметра положения, при наличии точек разбалансировки. Это крайне нежелательно, поскольку для большинства кинетических процессов именно он является информативным параметром, определяемым концентрацией целевой компоненты.
В Заключении сформулированы основные результаты и выводы работы.
В Приложении детально осуществлен вывод формул и доказательства утверждений применительно к отдельным положениям Глав 5 и 7.
информативный сигнал робастность тренд
Основные результаты и выводы
1. Предложен принцип объединения ряда микроаналитических приборов по форме преобразованного информативного сигнала. Последний в специальной системе координат представляет совокупность ЛТ1, т.е. унифицирован по форме. Т.о. обоснована возможность применения единого метода оценивания его параметров, и как следствие, использование общего ПМО.
2. Предложен метод оценивания параметров положения унифицированных сигналов (кусочно-линейных), состоящий в переходе к разностному сигналу и оцениванию величины ЛТ0 с аддитивной симметричной помехой с помощью модификации Фабиана-Цыпкина (Ф.-Ц.) алгоритма стохастической аппроксимации. Выявлены его преимущества по сравнению с методами типа Дупача (непосредственная оценка величины ЛТ1).
3. Статистическими методами и на основе модифицированного апостериорного подхода Аоки проведено исследование фундаментальных свойств оценки величины ЛТ0 с аддитивной помехой с априорно неопределенной ПРВ, полученной с помощью алгоритма Ф.-Ц. При этом, найден единственный закон распределения помехи - треугольная Симпсоновская помеха - при которой величина зоны нечувствительности не влияет на min ошибку оценивания.
4. Впервые предложена интерпретация алгоритма Ф.-Ц. дискретной САУ с нелинейным элементом (неидеальным реле) и звеном с переменными параметрами. Доказана ее асимптотическая устойчивость при ненулевой зоне нечувствительности, как необходимое условие несмещенности оценки.
5. Программно реализован алгоритм оценивания величины ЛТ0, включающий также выбор параметров и критерий выявления разладки измерений.
6. Проведен анализ алгоритмов первичной обработки информации: а) проанализировано свойство квантилей 5 и 95% [7], как база для унифицированной процедуры отбраковки выбросов, б) проанализированы свойства центральных порядковых статистик и предложен критерий оптимального выбора ширины медианного окна, в) получены аналитические выражения для фильтрованного ЛТ1; г) сформулировано правило экспресс-оценивания площади пика для случая малого отношения сигнал/шум.
7. Доказано, что большая эффективность оценивания математического ожидания ограниченной случайной величины с помощью смещенных экстремальных порядковых статистик по сравнению с оценкой выборочного среднего обеспечивается лишь при дополнительном условии невырожденности на границах диапазона.
8. На основе концепции Хьюбера об отсутствии точек разбалансировки в линейных калибровочных функциях для различных стратегий измерения определено минимально необходимое число базовых точек (концентраций).
9. Исследован процесс самоорганизации колонии несовершенных мицелииальных грибов: а) сформулирована математическая модель, описывающая распределения плотности мицелия, питательного субстрата и продуктов метаболизма, б) смоделированы стратегии развития колонии, в) предложена информационная мера неравномерности колонии, аналоги понятий хаоса и порядка и управляющие параметры [9], г) промоделирована способность мицелия к адаптации, д) оценен коэффициент диффузии жидких продуктов метаболизма (25.5.10-7 см2/сек), е) оригинальная модификация модели типа Лотки-Вольтерра позволила отмоделировать динамику клеточных переходов в колонии грибов, ж) найден новый тип фазовых переходов, связанных со сменой стратегий развития колонии.
10. Проанализирована возможность использования чувствительного элемента биосенсора на основе самоорганизующейся колонии мицелиальных грибов, обоснованная связью стратегии развития и др. характеристик колонии с внешними условиями. Показано, что информативный сигнал - радиальное распределение плотности мицелия представляет собой совокупность ЛТ0 и ЛТ1.
Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:
1. Буляница А.Л. Оценка параметров положения сигнала типа «линейный тренд» в условиях несимметричной дискретной помехи //Научное приборостроение, 1993. Т.3, № 2. С.68-78.
2. Буляница А.Л. Уточнение параметров моделей процессов детерминированного вида //Научное приборостроение, 1995. Т.5, № 1-2. С.38-46.
3. Evstrapov A., Bulianitsa A., Burilov D. et al Sensor analyzers based on hybrid methods //Proc. of 6th Beijing Conf. and Exhibition on Instrumental Analysis, 1995. Beijing, China. P. C189-С190.
4. Буляница А.Л. Комплексный критерий линейности зависимости Y=F(X) в задачах приборостроения //Научное приборостроение, 1996. Т.6, № 1-2. С.54-58
5. Буляница А.Л., Курочкин В.Е., Макарова Е.Д. Оценивание диффузионного потока при конвективном массопереносе в тонком коаксиальном капилляре конечной длины //Научное приборостроение, 1997. Т.7, № 1-2. С.28-39.
6. Буляница А.Л., Бурылов Д.А. Исследование сходимости оценки рекуррентного алгоритма для сигнала постоянного уровня //Научное приборостроение, 1998. Т.8, № 1-2, С.32-36.
7. Буляница А.Л., Бурылов Д.А. Частотные критерии устойчивости оценки рекуррентного алгоритма для сигнала постоянного уровня //Научное приборостроение. 1998. Т.8. №1-2. С.37-41.
8. Буляница А.Л., Курочкин В.Е. Свойство независимости точности оценивания от величины зоны нечувствительности в релейном алгоритме //Автоматика и телемеханика. 1999. № 9. С.187-189.
9. Буляница А.Л., Бурылов Д.А. Знаковый критерий определения разладки в последовательности измерений //Научное приборостроение. 1999.Т.9.№1. С.60-64.
10. Бурылов Д.А., Курочкин В.Е., Буляница А.Л. Рекурсивный алгоритм оценивания параметров линейных трендов нулевого и первого порядков с контуром определения разладки //Доклады 2-ой Межд. Конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применения» 21-24 сент. 1999 г., Москва, Россия. Т.1, С.204-210.
11. Буляница А.Л., Курочкин В.Е. Оптимизация по быстродействию скоростного режима коаксиальных проточных систем разделения //Тезисы докл. 2-го Всерос. Симп. по проточному химическому анализу (ПХА'99), 1-3 декабря 1999 г., Москва, С.32-33.
12. Беленький Б.Г., Курочкин В.Е., Евстрапов А.А., Буляница А.Л. и др. Микрофлюидная аналитическая система с детектором лазер-индуцированной флуоресценции //Аллергология и иммунология. 2000. Т.1, N3. С.101-102.
13. Буляница А.Л., Быстрова Е.Ю., Богомолова Е.В., Панина Л.К., Курочкин В.Е. Модель образования пространственно временных периодических структур в колониях мицелиальных грибов //Журн. Общ. биологии. 2000. Т.61,N 4.С.400-411.
14. Буляница А.Л., Курочкин В.Е. Оценивание необходимого числа точек наблюдения при построении линейных регрессионных моделей //Научное приборостроение, 2000, Т.10, № 1. С.25-34.
15. Bogomolova E.V., Bulianitsa A.L., Bystrova E.Yu. et al Spatial Periodicity in Mycelial Fungi Growth with Respect to Their Life Strategies. //Int. Conf. on Complex Systems, New England Complex Systems Inst. (NECSI). Nashua, USA. 2000. Р.34-35.
16. Буляница А.Л., Курочкин В.Е. Исследование процессов упорядочивания в открытых системах (на примере эволюции колонии несовершенных мицелиальных грибов) //Научное приборостроение. 2000. Т.10, № 2, С.43-49.
17. Буляница А.Л., Быстрова Е.Ю., Курочкин В.Е., Панина Л.К., Богомолова Е.В. Исследование процесса образования продуктов метаболизма при формировании колонии несовершенных мицелиальных грибов // Научное приборостроение, 2000. Т.10, № 4, С.17-21.
18 Буляница А.Л., Курочкин В.Е., Бурылов Д.А. Анализ асимптотических свойств оценки рекурсивного алгоритма Я.З. Цыпкина с позиций теории автоматического управления //Доклады 3-й Межд. Конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применения», 29 ноября - 1 декабря 2000 г., Москва, Россия, Т.I, С.17-21.
19. Беленький Б.Г., Курочкин В.Е., Суханов В.Л., Буляница А.Л. и др. Микрофлюидные аналитические системы на основе электрофоретических методов анализа //Новости науки и техники. Аллергия, астма и клиническая иммунология. 2001. №1. С.190-193.
20. Быстрова Е.Ю., Богомолова Е.В., Буляница А.Л., Панина Л.К., Курочкин В.Е. Исследование механизмов формирования зональности в колониях гифомицетов //Микология и фитопатология. 2001. Т.35, Вып. 3. С.13-20.
21. Буляница А.Л., Панина Л.К., Курочкин. В.Е. Влияние выработки продуктов метаболизма на процесс формирования колонии несовершенных мицелиальных грибов //Сборник трудов. 8-й Межд. Конф. «Математика. Компьютер. Образование». 2001. Т.1. С.556-563
22. Цветкова Е.О., Буляница А.Л., Курочкин В.Е. и др. Влияние адаптационной способности на процессы формообразования в колониях мицелиальных грибов. //Научное приборостроение. 2001. Т.11, № 4. С.76-79.
23. Буляница А.Л., Быстрова Е.Ю., Богомолова Е.В. и др. Модель формирования колонии несовершенных мицелиальных грибов //Тезисы 8-й Межд. Конф. «Математика. Компьютер. Образование», 31 янв.-4 февр. 2001 г., Пущино, Россия, С.272
24. Bulianitsa A.L., Kurochkin V.E., Panina L.K Influence of Mycelium «Intelligence» on Self-organization of the Imperfect Fungus Colony //Abstr. Of 4th Int. Conference on Biological Physics (ICBP2001), July 30 - August 3, 2001, Kioto, Japan, Abstr. N L255
25. Буляница А.Л., Курочкин В.Е., Бурылов Д.А. Анализ и практическая реализация алгоритма стохастической аппроксимации в модификации Я.З. Цыпкина //Труды LVI Научной сессии, посвященной Дню радио, 16-17 мая 2001 г., Москва, Россия, Т.2, С.323-325.
26. Bystrova E., Bogomolova E., Bulianitsa A., Panina L., Kurochkin V. Pattern formation in fungal colonies: General features and possible mechanisms //Abstract of XXII Dynamics Days Europe, July 15-19, 2002, Heidelberg, Germany. 2002. Р.48.
27. Быстрова Е.Ю., Панина Л.К., Буляница А.Л. и др. Формирование различных типов колоний микромицетов как пример биологической самоорганизации //Тезисы докладов 1-го Съезда микологов России «Современная микология в России», 22-25 апреля 2002г., Москва, Россия, 2002. Разд.2. С.46-47.
28. Евстрапов А.А., Беленький Б.Г., Курочкин В.Е., Буляница А.Л. и др. Аналитические системы на основе микрочиповых технологий и методов капиллярного электрофореза. //Тезисы докладов 1-й Всерос. Конф. «Аналитические приборы», 18-21 июня 2002г., Санкт-Петербург, 2002, С. 40-41.
29. Буляница А.Л., Курочкин В.Е., Богомолова Е.В., Панина Л.К. Математическое моделирование мицелиально-дрожжевых переходов у диморфных грибов //Тезисы докладов 9-й Межд. Конф. «Математика. Компьютер. Образование», 29 янв. - 2 февр. 2002 г., Дубна, Россия. 2002. С.178.
30. Цветкова Е.О., Буляница А.Л., Курочкин В.Е. и др. Моделирование «интеллекта» мицелиальных грибов как свойства адаптации к условиям среды. //Тезисы докладов 9-й Межд. Конф. «Математика. Компьютер. Образование», 29 янв. - 2 февр. 2002 г., Дубна, Россия. 2002. С.179.
31. Буляница А.Л., Бурылов Д.А. Модификация подхода М.Аоки для анализа сходимости оценки алгоритма стохастической аппроксимации в форме Я.З. Цыпкина. //Доклады 4-й Межд. Конф. «Цифровая обработка сигналов и ее применения», 27 февр. - 1 марта 2002 г., Москва, Россия. 2002. Т.1. С.17-19.
32. Буляница А.Л., Курочкин В.Е., Бурылов Д.А. Реализация процедуры оценивания постоянного сигнала на основе метода стохастической аппроксимации в модификации Я.З. Цыпкина //Радиотехника и электроника. 2002. Т.47,№ 3.С.343-346.
33. Буляница А.Л., Курочкин В.Е. Исследование свойств и программно-аппаратная реализация алгоритма стохастической аппроксимации в модификации Я.З. Цыпкина //Научное приборостроение. 2002. Т.12, № 2. С.30-49.
34. Буляница А.Л., Курочкин В.Е. Исключение точек разбалансировки как базовый принцип построения градуировочных кривых //Тезисы докладов 1-й Всерос. Конф. “Аналитические приборы”, 18-21 июня 2002г., Санкт-Петербург. 2002. С.142-143.
35. Буляница А.Л., Евстрапов А.А., Рудницкая Г.Е. Метод моментов при расчете параметров каналов в микроразмерных системах //Научное приборостроение. 2003. T.13, № 4. C.28-40.
36. Bulianitsa A.L., Evstrapov A.A., Rudnitskaya G.E., Kurochkin V.E. Method of moments applied to assess analyte velocity profiles in electrophoretic separation of DNA fragments //Book of Abstract. 2nd Black Sea Conf. on Analytical Chemistry, Workshop on 1st Marmara Analytical Chemistry. 14-17 Sept., 2003. Istambul, Turkey. P081, P.135.
37. Евстрапов А.А., Буляница А.Л., Курочкин В.Е. и др. Микрофлюидные аналитические системы на основе методов капиллярного электрофореза и микрочиповых технологий //Аллергия, астма и клиническая иммунология, 2003. Т.7, № 9. С.205-211
38. Евстрапов А.А., Буляница А.Л., Рудницкая Г.Е. и др. Особенности применения алгоритмов цифровой фильтрации электрофореграмм при анализе веществ на микрочипе //Научное приборостроение. 2003. Т.13, №2. C.57-63.
39. Буляница А.Л., Евстрапов А.А., Рудницкая Г.Е. и др. Оптимизация алгоритмов обработки электрофореграмм при анализе биологических веществ на микрочипе //Каталог рефератов и статей. Межд. Форум Аналитика и аналитики. Воронеж, Россия, 2-6 июня 2003г. Том II. C.592.
40. Цветкова Е.О., Буляница А.Л., Курочкин В.Е. и др. Влияние плотности среды на динамику клеточных состояний полиморфных микромицетов //Тезисы докладов 7-й Пущинской школы-конференции молодых ученых , 14-18 апреля, 2003 г., Пущино, Россия, С.296
41. Буляница А.Л. Хемосенсор на основе самоорганизующейся колонии несовершенных грибов («электронный рот») //Научное приборостроение, 2003. Т.13. №4. C.65-69.
42. Евстрапов А.А., Буляница А.Л., Курочкин В.Е. и др. Экспресс-анализ олигонуклеотидов на планарном микрофлюидном чипе //Журн. аналит. химии, 2004. Т.59, № 6. С. 587-594.
43. Буляница А.Л., Быстрова Е.Ю., Курочкин В.Е., Панина Л.К. Оценка влияния коэффициента диффузии продуктов метаболизма на формообразование колонии микроскопических грибов //Тезисы докладов 3-го Съезда биофизиков России, 24-29 июня 2004, Воронеж, Россия, Т.2, С.331-332.
44. Буляница А.Л., Богомолова Е.В., Зароченцева И.А., Панина Л.К. Математическая модель стресс-активируемых цАМФ- и МАРК-зависимых морфогенетических реакций у грибов //Тезисы докладов 3-го Съезда биофизиков России, 24-29 июня 2004, Воронеж, Россия, Т.2, С.329-330
45. Богомолова Е.В., Зароченцева И.А., Буляница А.Л., Панина Л.К. FuSTRE - математическая модель стресс-активации сигнальной трансдукции и морфологического ответа у грибов //Тезисы докладов 2-го Всеросс. Конгресса по медицинской микологии. 24-25 марта 2004 г., Москва, Успехи медицинской микологии, Т.3, Гл.2. С.25-27
46. Буляница А.Л. Фазовые переходы в колониях несовершенных мицелиальных грибов //Научное приборостроение, 2004. Т.14, № 3. С.97-101.
47. Буляница А.Л., Богомолова Е.В., Панина Л.К., Курочкин В.Е. Хемосенсор на основе самоорганизующейся колонии несовершенных мицелиальных грибов //Материалы 2-го Межд. Симп. «Биокосные взаимодействия: жизнь и камень», 23-25 июня 2004 г., Санкт-Петербург, Россия, С.8-11.
48. Буляница А.Л. Математическое моделирование в микрофлюидике: основные положения //Научное приборостроение, 2005. Т.15, № 2. С.51-66.
49. Буляница А.Л. Управление микропотоками вещества в канале микрофлюидного чипа с помощью регулируемых тепловых полей //Научное приборостроение, 2005. Т.15, № 1. С.56-61.
50. Буляница А.Л. Моделирование процессов тепло- (массо-) переноса в микроканалах при чип-реализации электрофореза // Научное приборостроение, 2005. Т.15, № 3. С.32-39.
51. Богомолова Е.В., Буляница А.Л., Панина Л.К., Цветкова Е.О. Математическое моделирование роста грибов на гетерогенных средах //Тезисы докл. 3-го Всеросс. Конгресса по медицинской микологии, 24-25 марта, 2005, Москва, Россия, Проблемы медицинской микологии, 2005.Т.7, № 2. С.39
52. Zarochentseva I.A., Bulyanitsa A.L., Belostotskaya G.B. et al Polymorphous transition in “black yaest” phaeococcomyces chersonesos: hyperosmolarity vs starvation //Тез. докл. Int. Specialised Symposium on Yeasts ISSY25 (Systems biology of yeasts - from models to applications), 18-21 June, 2006, Hanasaari, Espoo, Finland. P.158
53Буляница А.Л. Условия эффективности метода простого интервального оценивания // Доклады 8-го Всеросс. Симп. по прикладной и промышленной математике, 07-10 окт. 2007 г., Адлер. Опубл. www.tvp.ru/conferen/conferfr.ru.
54. Буляница А.Л. Метод ПИО - простого интервального оценивания. Условия эффективности его применения //Научное приборостроение, 2008. Т.18, №2. С.87-90
55. Научные основы перфузионно-экстракционных мембранных процессов. Комбинированные и гибридные методы индикации веществ, основанные на их использовании. Отчет о НИР/ ИАнП РАН; Руководитель темы: Курочкин В.Е.; Исполн. Евстрапов А.А., Макарова Е.Д., Буляница А.Л. и др. 141 НИР-И: ГР № 01920002843. СПб, 1993. 250 с.
56. Био- и хемосенсоры. Отчет о НИР/ ИАнП РАН; Руководитель темы: Курочкин В.Е.; Исполн. Евстрапов А.А., Макарова Е.Д., Буляница А.Л. и др. 109 НИР-И: ГР № 0193001034; Инв. № 02.9.50004045. СПб, 1995. 374 с.
57. Новые принципы построения хемосенсоров: хемосенсоры для определения следовых количеств веществ и мультихемосенсоры. Отчет о НИР/ ИАнП РАН; Руководитель темы: Курочкин В.Е.; Исполн.: Макарова Е.Д., Евстрапов А.А., Буляница А.Л. и др. ГР N01.9.50 006505; СПб., ИАнП РАН,1998. 310 с.
58. Беленький Б.Г., Курочкин В.Е., Евстрапов А.А., Буляница А.Л. и др. Микроаналитические системы: портативные и лабораторные экспресс-анализаторы и биосенсоры на основе чип-реализации одноканального и мультиканального приборов капиллярного электрофореза и иммуноэлектрофореза. «Отчет НИР-И», 2002, СПб, ИАнП РАН, ГР № 01.20.02 04223. 65 с.
Список цитированной литературы:
1. Мидгли Д., Торренс К. Потенциометрический анализ воды, М:Мир. 1980. 517 с.
2. Robbins H., Monro S. A stochastic approximation method // Anal Math. Stat. 1951. V.22, N 3. P.400-407.
3. Dupac V. Dynamic Stochastic Approximation Method //Anal. Math. Stat. 1965. V.36, N 6. P.1695-1702
4. Курочкин В.Е., Фельдман Б.Х. Модель нерегулярного кусочно детерминированного сигнала // Научное приборостроение. Л: Наука. 1988. С.63-68.
5. Fabian V. Stochastic approximation methods //Czech. Math. J. 1960. N 10(85). P.123-159
6. Цыпкин Я.З., Поляк Б.Т. Огрубленный метод максимального правдоподобия // В сб. «Динамика систем», изд-во Горьковского ун-та. 1977. № 12. С.22-46.
7. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений, Л.: Наука. 1991. 248 с.
8. Тарасов В.В., Ягодин Г.А., Пичугин А.А. Кинетика экстракции неорганических веществ //ВИНИТИ. Итоги науки и техники. Серия «Неорганическая химия». Т.11. 1984. 187 с.
9. Климонтович Ю.Л. Энтропия и информация открытых систем //Успехи физических наук. 1999. Т.169, № 4. С.443-452
10. Кумзеров Ю.А., Панина Л.К. Фазовый переход в диморфных грибах //Биофизика, 2000. Т.45, вып.6. С.1119-1124
11. Померанцев А.Л., Родионова О.Е. Построение многомерной градуировки методом ПИО // Журн. аналит. химии, 2006, Т.61., № 10, С.1032-1047.
12. Akaike H. A new look at the statistical model identification //IEEE Trans. Autom. Control. 1974. V.19. P.716-723
13. Бедельбаева А.А. Релейные алгоритмы оценивания //Автоматика и телемеханика, 1978. № 1. С.87-95.
14. Аоки М. Оптимизация стохастических систем. М: Наука. 1971. 216 с.
15. Хьюбер П. Робастность в статистике. М: Мир. 1984. 304 с.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Общие свойства линейных цепей с постоянными параметрами. Рассмотрение преобразования сигналов линейными цепями в частотной и временной области. Простейшие цепи и их характеристики: фильтры интегрирующего, дифференцирующего и частотно-избирательного типа.
контрольная работа [739,7 K], добавлен 13.02.2015Применение методов обработки сигналов и математической статистики для построения моделей изучаемых процессов. Природа ошибок, методы их идентификации. Качественное пояснение среднего и погрешностей как коридоров рассеяний. Прямые и косвенные измерения.
реферат [92,7 K], добавлен 19.08.2015Способы преобразования звука. Применение преобразования Фурье в цифровой обработке звука. Свойства дискретного преобразования Фурье. Медианная фильтрация одномерных сигналов. Применение вейвлет-анализа для определения границ речи в зашумленном сигнале.
курсовая работа [496,8 K], добавлен 18.05.2014Основные понятия и определения систем передачи дискретных сообщений. Сигнальные созвездия при АФМ и квадратурная АМ. Спектральные характеристики сигналов с АФМ. Модулятор и демодулятор сигналов, помехоустойчивость когерентного приема сигналов с АФМ.
дипломная работа [1,9 M], добавлен 09.07.2013Сущность расчета переходных процессов в электрических цепях первого и второго порядков. Построение временных диаграмм токов и напряжений. Составление и решение характеристических уравнений. Расчет форм и спектров сигналов при нелинейных преобразованиях.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 14.07.2012Понятие и содержание квантования по уровню как процесса преобразования сигнала с непрерывным множеством значений в сигнал с дискретными значениями. Определение погрешности квантования и его шума. Особенности квантования сигналов при наличии помех.
презентация [130,4 K], добавлен 19.08.2013Анализ свойств цепей, методов их расчета применительно к линейным цепям с постоянными источниками. Доказательство свойств линейных цепей с помощью законов Кирхгофа. Принцип эквивалентного генератора. Метод эквивалентного преобразования электрических схем.
презентация [433,3 K], добавлен 16.10.2013Общая характеристика методов, применяемых для измерения параметров капилляров фильер: голографической интерферометрии, Фурье-оптики, микроскопический. Сравнительный анализ рассмотренных методов, определение их основных преимуществ и недостатков.
контрольная работа [450,0 K], добавлен 20.05.2013Измерение мощности низкочастотных и высокочастотных колебаний электрических сигналов. Диагностирование мощности колебаний сверхвысокочастотного излучения ваттметрами (поглощающего типа и проходящей мощности). Основные цифровые методы измерения мощности.
контрольная работа [365,0 K], добавлен 20.09.2015Создание микроаналитических систем, хроматографический микрофлюидный чип. Датчик регистрации реакции иммунной латекс агглютинации в свете. Прибор для капиллярного электрофореза, сущность миниатюрного доплеровского электрофоретического анализатора.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 27.12.2017Характер и основные причины повреждений в кабельных линиях, порядок и методы их определения: дистанционные, кратковременной дуги, волновые, измерения частичных разрядов. Виды зондирующих сигналов. Помехи импульсной рефлектометрии и борьба с ними.
контрольная работа [519,1 K], добавлен 20.03.2011Формула для сигнала при гармонической модуляции. Амплитуда и частота несущего колебания. Компьютерное моделирование ЧМ-сигналов с помощью программного пакета Electronics Workbench. Спектр частотно-модулированного сигнала. Частота модулирующего колебания.
лабораторная работа [565,1 K], добавлен 04.06.2015Общие свойства средств измерений, классификация погрешностей. Контроль постоянных и переменных токов и напряжений. Цифровые преобразователи и приборы, электронные осциллографы. Измерение частотно-временных параметров сигналов телекоммуникационных систем.
курс лекций [198,7 K], добавлен 20.05.2011Характеристика спектрального метода анализа сигналов, при помощи которого можно оценить спектральный состав сигнала, а также количественно выяснить его энергетические показатели. Корреляционный анализ сигнала для оценки прохождения сигнала через эфир.
курсовая работа [169,7 K], добавлен 17.07.2010Общая характеристика некоторых физических методов исследования строения молекул: рентгеноэлектронной и инфракрасной спектроскопии, дифракционных методов. Особенности полуэмпирических, неэмпирических и кванто-механических методов исследования вещества.
курсовая работа [510,7 K], добавлен 06.02.2013Использование электрических и магнитных явлений. Применение преобразования Лапласа и его свойств к расчету переходных процессов. Переход от изображения к оригиналу. Формулы разложения. Законы цепей в операторной форме. Операторные схемы замещения.
реферат [111,9 K], добавлен 28.11.2010Понятие электронной микроскопии как совокупности методов исследования с помощью электронных микроскопов микроструктур тел, их локального состава. Содержание телевизионного принципа развертки тонкого пучка электронов или ионов по поверхности образца.
презентация [3,1 M], добавлен 22.08.2015Исследование методов формирования полупроводниковых квантовых точек. Анализ возможности их применения в электронных приборах: лазерах, одноэлектронных транзисторах, элементах памяти наноразмеров. Размерное квантование энергии электронов. Квантовые ямы.
статья [143,0 K], добавлен 28.11.2013Реостатные и индуктивные преобразователи. Анализ методов и средств контроля линейных перемещений. Расчет параметров оптической системы. Описание оптико-механической схемы. Расчет интегральной чувствительности. Расчет потерь излучения в оптической системе.
курсовая работа [662,2 K], добавлен 19.05.2013Порядок расчета цепи постоянного тока. Расчет токов в ветвях с использованием законов Кирхгофа, методов контурных токов, узловых потенциалов, эквивалентного генератора. Составление баланса мощностей и потенциальной диаграммы, схемы преобразования.
курсовая работа [114,7 K], добавлен 17.10.2009
