10.14489/td.2015.04.pp.060-065

2015, 04 апрель (April)

DOI: 10.14489/td.2015.04.pp.060-065

Кликушин Ю. Н., Кобенко В. Ю.
МЕТОД ЭМПИРИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ СВОЙСТВ РЕГУЛЯРНОСТИ-ХАОТИЧНОСТИ СИГНАЛОВ
(С. 60-65)

Аннотация. Описан метод оценки свойств регулярности-хаотичности выборочных реализаций сигналов, основанный на идентификаци-онной модели сигнала. Эта модель обобщает классическую модель как вектора, вращающегося в комплексной плоскости с неко-торой угловой скоростью, которая зависит от двух параметров: формы распределения мгновенных значений и характеристиче-ской частоты. Данное обобщение устанавливает правило сравнения сигналов: при одинаковом распределении мгновенных значений, более регулярным является тот сигнал, характеристическая частота которого меньше.

Ключевые слова: алгоритм, диагностика, идентификационная модель сигнала, параметр формы сигналов, степень регулярности-хаотичности, характеристическая частота.

Klikushin Yu.N., Kobenko V.Yu.
METHOD OF THE EMPIRICAL ASSESSMENT OF THE REGULARITY-RANDOMNESS PROPERTIES OF SIGNALS
(pp. 60-65)

Abstract. It is described a method for assessing the properties of regularity-chaotic signal sample implementations based on the identification signal model l. This model generalizes the classical model, a rotating vector in a complex plane with an angular velocity which depends on two parameters: the shape of distribution of the instantaneous values and the characteristic frequency. This complementation establishes the rule of comparison of signals: for the identical distribution of instantaneous values, more regular is that signal which characteristic frequency is less.

Keywords: algorithm, diagnostics, identification model signal, waveform parameter, regularity-randomness degree, characteristic frequency.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

Ю. Н. Кликушин, В. Ю. Кобенко (Омский государственный технический университет) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

Eng

J. N. Klikushin, V. Y. Kobenko (Omsk State Technical University) E-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. Григорьев Ф. Н., Кузнецов Н. А. Задача распо-знавания образов для диагностики болезни Паркинсона по данным ЭЭГ // Журнал радиоэлектроники. 2012. № 1. URL: http://jre.cplire.ru.
2. Евдокимов Ю. К., Мартемьянов С. А., Денисов Е. С. Электрический шум водородного топливного элемента и исследование его диагностических свойств // Нелинейный мир. 2009. Т. 7. № 9. С. 706 – 712.
3. Колесникова С. И. Использование апостериор-ной информации для управления плохо формализуемым динамическим объектом // Автометрия. 2010. Т. 46. № 6. С. 78 – 89.
4. Кобенко В. Ю., Ихлазов С. З., Голунов А. В. Определение качества поверхности бумаги методом фрактального анализа // Омский научный вестник. 2011. № 3. С. 330 – 334.
5. Кликушин Ю. Н., Кобенко В. Ю. Идентифика-ционный способ классификации сигналов // Омский на-учный вестник. 2013. № 2. С. 267 – 272.
6. Кликушин Ю. Н. Идентификационные инстру-менты анализа и синтеза формы сигналов. Омск: Изд-во ОмГТУ, 2010. 216 с.
7. Кобенко В. Ю. Идентификационные измерения: методы, модели, технологии. Омск: Изд-во ОмГТУ, 2014. 208 с.
8. Гоноровский И. С. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Сов. радио, 1986. 512 с.
9. Кликушин Ю. Н., Кобенко В. Ю. Основы идентификационных измерений // Журнал радиоэлек-троники. 2006. № 11. URL: http://jre.cplire.ru.
10. Кликушин Ю. Н., Кобенко В. Ю., Горшенков А. А. Идентификационный способ сравнения сигна-лов // Контроль. Диагностика. 2013. № 6. С. 28 – 34.
11. Федер Е. Фракталы: пер. с англ. М.: Мир, 1991. 254 с.

Eng

1. Grigor'ev F. N., Kuznetsov N. A. (2012). The task of pattern recognition for the diagnosis of Parkinson's disease according to the EEG. Zhurnal radioelektroniki, (1). Availa-ble at: http://jre.cplire.ru.
2. Evdokimov Iu. K., Martem'ianov S. A., Denisov E. S. (2009). Electrical noise hydrogen fuel cell and the study of its diagnostic properties. Nelineinyi mir, 7(9), pp. 706-712.
3. Kolesnikova S. I. (2010). Using a posteriori infor-mation for the management of poorly formalized dynamic object. Avtometriia, 46(6), pp. 78-89.
4. Kobenko V. Iu., Ikhlazov S. Z., Golunov A. V. (2011). Determining the surface quality of paper with the fractal analysis. Omskii nauchnyi vestnik, (3), pp. 330-334.
5. Klikushin Iu. N., Kobenko V. Iu. (2013). Identifica-tion method for signals classification. Omskii nauchnyi vestnik, (2), pp. 262-272.
6. Klikushin Iu. N. (2010). Identification tools of anal-ysis and synthesis waveforms. Omsk: Izdatel'stvo OmGTU.
7. Kobenko V. Iu. (2014). Identification measure-ments: methods, models, technology. Omsk: Izdatel'stvo OmGTU.
8. Gonorovskii I. S. (1986). Radio technical circuits and signals. Moscow: Sovetskoe radio.
9. Klikushin Iu. N., Kobenko V. Iu. (2006). Funda-mentals of identification measurements. Zhurnal radioelektroniki, (11). Available at: http://jre.cplire.ru.
10. Klikushin Iu. N., Kobenko V. Iu., Gorshenkov A. A. (2013). Identification method of comparison of the signals. Kontrol'. Diagnostika, (6), pp. 28-34.
11. Feder E. (1991). Fractals. Moscow: Mir.

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

DOI: 10.14489/td.2015.04.pp.060-065

Скопируйте DOI статьи и перейдите по ссылке https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-kontrol-diagnostika

В комментарии к заказу обязательно укажите DOI статьи.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

DOI: 10.14489/td.2015.04.pp.060-065

Copy the article DOI and follow the link https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-kontrol-diagnostika

Please specify the article DOI in the order comments.