Научная статья на тему 'Оптимизация размерности признакового пространства при решении задачи многоальтернативного параметрического распознавания случайных сигналов'

Оптимизация размерности признакового пространства при решении задачи многоальтернативного параметрического распознавания случайных сигналов Текст научной статьи по специальности «Математика»

CC BY
92
46
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Оптимизация размерности признакового пространства при решении задачи многоальтернативного параметрического распознавания случайных сигналов»

Секция радиоприемных устройств и телевидения

ЛИТЕРАТУРА

1. Бори сов ЮЛ., Цветков В.В. Математическое моделирование радиотехнических систем и устройств. М.: Радио и связь, 1985. 176с.

2. Быков В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике. М.: Советское радио, 1971. 328с.

УДК 615.84; 621.38.038

В.М. Ковригин

ОПТИМИЗАЦИЯ РАЗМЕРНОСТИ ПРИЗНАКОВОГО ПРОСТРАНСТВА ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ МНОГОАЛЬТЕРНАТИВНОГО ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ СЛУЧАЙНЫХ СИГНАЛОВ

В работе произведен анализ многоальтернативной системы классификации случайных сигналов при распознавании многомерных нормальных сигналов с одинаковыми векторами средних и разными ковариационными матрицами. Анализ произведен с помощью специализированной авторской программы “Pattern Recognition”, значительно упрощающей решение задач затронутой тематики. При распознавании используется решающее правило, обеспечивающее при простой функции потерь минимум среднеквадратической ошибки.

Произведены экспериментальные оценки матриц перепутывания: при различном объеме обучающей выборки; размерности признакового пространства; виде ковариационных матриц сигналов.

Полученные результаты позволяют правильно выбирать размерность призна-, -верности распознавания при классификации случайных сигналов с априори известными ковариационными матрицами классов сигналов. Использование упомянутого программного продукта с набором вспомогательных программ позволяет быстро производить как моделирование процесса распознавания, так и классификацию реальных сигналов.

ЛИТЕРАТУРА

1. . ., . . . .:

, 1986. 264 .

2. . . // . . -

ческие науки. Новочеркасск. 1984. №3.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.