Технологія та програмні засоби для визначення адекватних нормованих кореляційних матриць у вирішенні задач ідентифікації

Автор(и)

  • Ulkar Eldar Sattarova Азербайджанський Університет Архітектури і Будівництва вул. Айна Султанова, 11, м. Баку, Азербайджан, AZ 1073, Азербайджан https://orcid.org/0000-0002-0174-1412

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.118265

Ключові слова:

реальний сигнал, перешкода, кореляційна функція, нормована кореляційна матриця, вхідний - вихідний сигнал

Анотація

Показано, що при класичному підході при нормуванні оцінок в діагональних елементах кореляційних матриць відсутні похибки від перешкод, а в інших же елементах ця похибка, навпаки, виникає. В результаті поліпшення обумовленості матриці від переходу до нормованих кореляційним матрицями не спостерігається. Пропонуються технологія, софт для усунення цього недоліку і аналізу обчислювальних експериментів

Біографія автора

Ulkar Eldar Sattarova, Азербайджанський Університет Архітектури і Будівництва вул. Айна Султанова, 11, м. Баку, Азербайджан, AZ 1073

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформаційні технології та системи

Посилання

  1. Tikhonov, A. N., Arsenin, V. Ya. (1979). Methods for solving III – posed problems. Moscow: Nauka, 288.
  2. Samarskiy, A. A. (1997). Introduction to numerical methods. Moscow: Nauka, 288.
  3. Solodovnikov, V. V. (1960). Statistical dynamics of linear automatic control systems. Moscow: Fizmatgiz, 665.
  4. Aliev, T. (2007). Digital Noise Monitoring of Defect Origin. Springer, 235. doi: 10.1007/978-0-387-71754-8
  5. Aliev, T. (2003). Robust Technology with Analysis of Interference in Signal Processing. Springer, 199. doi: 10.1007/978-1-4615-0093-3
  6. Bureyeva, N. N. (2007). Multivariate statistical analysis using the "statistica" PPP. Nizhny Novgorod, 114.
  7. Ifeachor, E., Jervis, B. (2004). Digital Signal Processing: A Practical Approach. Moscow – Saint Petersburg – Kyiv, 989.
  8. Magomedovna, A. P. (2012). Textbook on Multidimensional Statistical Methods. Makhachkala, 75.
  9. Syritsyn, T. A. (1981). Reliability of hydraulic and pneumatic lines. Mechanical engineering. Moscow, 249.
  10. Kuzmin, V., Kedrus, V. A. (1977). Fundamentals of information theory and coding. Kyiv, 279.
  11. Karpov, F. (1968). Calculation of urban electrical distribution networks. Moscow, 224.
  12. Horsthemke, W., Lefever, R. (1984). Noise – Induced Transitions. Theory and Applications in Physics, Chemistry, and Biology. Springer, 294. doi: 10.1007/3-540-36852-3
  13. Lewandowski, D., Kurowicka, D., Joe, H. (2009). Generating random correlation matrices based on vines and extended onion method. Journal of Multivariate Analysis, 100 (9), 1989–2001. doi: 10.1016/j.jmva.2009.04.008
  14. Schott, J. R. (1998). Estimating correlation matrices that have common eigenvectors. Computational Statistics & Data Analysis, 27 (4), 445–459. doi: 10.1016/s0167-9473(98)00027-9
  15. Bun, J., Bouchaud, J.-P., Potters, M. (2017). Cleaning large correlation matrices: Tools from Random Matrix Theory. Physics Reports, 666, 1–109. doi: 10.1016/j.physrep.2016.10.005
  16. Aliev, T. A., Rzayeva, N. E., Sattarova, U. E. (2017). Robust correlation technology for online monitoring of changes in the state of the heart by means of laptops and smartphones. Biomedical Signal Processing and Control, 31, 44–51. doi: 10.1016/j.bspc.2016.06.015
  17. Aliev, T. A., Abbasov, A. M., Guluyev, Q. A., Pashaev, F. H., Sattarova, U. E. (2013). System of robust noise monitoring of anomalous seismic processes. Soil Dynamics and Earthquake Engineering, 53, 11–25. doi: 10.1016/j.soildyn.2012.12.013
  18. Sattarova, U. E. (2017). Technology and Software for Calculating Correct Normalization of Correlation Functions. Advances in Intelligent Systems and Computing, 149–159. doi: 10.1007/978-3-319-68720-9_18

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-12-13

Як цитувати

Sattarova, U. E. (2017). Технологія та програмні засоби для визначення адекватних нормованих кореляційних матриць у вирішенні задач ідентифікації. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(4 (90), 69–76. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.118265

Номер

Том 6 № 4 (90) (2017): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2017 Ulkar Eldar Sattarova

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.