Автоматизированная система аппроксимативного корреляционно-спектрального анализа

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Приводится описание автоматизированной информационной системы аппроксимативного анализа случайных процессов, с помощью которой осуществляется моделирование случайных процессов с заданным видом корреляционной функции, идентификация корреляционных функций по фазовым портретам, аппроксимация корреляционных функций и спектральных плотностей мощности параметрическими моделями и ортогональными функциями Лагерра, оценка обобщенных корреляционно-спектральных характеристик по параметрам модели.

Об авторах

С. А. Прохоров

Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва (национальный исследовательский университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: sadohina@ssau.ru
Россия

М. А. Кудрина

Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва (национальный исследовательский университет)

Email: sadohina@ssau.ru
Россия

К. А. Кудрин

Самарский центр стандартизации, сертификации и метрологии

Email: sadohina@ssau.ru
Россия

Список литературы

  1. Прохоров С. А. Математическое описание и моделирование случайных процессов/Самарский государственный аэрокосмический университет, 2001. – 209 с.
  2. Прохоров С. А. Прикладной анализ эквидистантных временных рядов/ Самарский государственный аэрокосмический университет, 2001. – 375 с.
  3. Прохоров С. А. Моделирование и анализ случайных процессов. Лабораторный практикум. – 2-е изд., перераб. и доп./ СНЦ РАН, 2002. – 277 с.
  4. Прохоров С. А. Аппроксимативный анализ случайных процессов. – 2-е изд., перераб. и доп. / СНЦ РАН, 2001. – 380 с.
  5. Романенко А. Ф., Сергеев Г. А. Вопросы прикладного анализа случайных процессов. – М.: “Советское радио”, 1968. – 256 с.
  6. Методы нормирования метрологических характеристик, оценки и контроля характеристик погрешностей средств статистических измерений. РТМ 25 139-74//Минприбор. 1974. – 76 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Вестник СГАУ, 2015

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах