name: Адаптивные численные методы фильтрации и спектрального анализа нестационарных сигналов на основе частотно-временной декомпозиции
keyword_list: Фильтрация Спектральный анализ Численные методы Частотно-временная декомпозиция Внутренние колебания Система остаточных классов
abstract: В рамках диссертационного исследования реализованы адаптивные методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов. Разработаны новые математические модели, методы и алгоритмы для повышения эффективности устройств ЦОС.
  Проведенное в работе исследование, а также результаты математического, программного и аппаратного моделирования дали возможность получить следующие основные научные и практические результаты:
  1.	Проведенный анализ существующих решений в области адаптивной обработки сигналов показывает необходимость модификации существующих и разработки новых методов и алгоритмов адаптивной обработки сигналов с целью повышения их эффективности. Показана целесообразность использования и модификации таких адаптивных алгоритмов как Empirical Mode Decomposition и Intrinsic Time-Scale Decomposition с целью их использования в качестве основы в алгоритмах очистки сигналов от шума и спектрального анализа сигналов.
  2.	Разработана математическая модель банка адаптивных цифровых фильтров на основе алгоритма ITD. Модель на основе ITD обеспечивает высокую стабильность работы банка фильтров по сравнению с известной моделью на основе EMD (вследствие отсутствия операции просеивания и интерполяции сплайнами) и существенное сокращение времени вычислений в процессе спектрального анализа сигналов – в 6.5 раз.
  3.	Разработаны алгоритмы адаптивной очистки сигналов от шума на основе алгоритма ITD. Разработанные алгоритмы на основе ITD обеспечивают улучшение качества очистки сигналов от шума и/или сокращение времени работы соответствующих алгоритмов по сравнению с известными алгоритмами на основе EMD в большинстве экспериментов на всем диапазоне отношения сигнал/шум. Показано, что наиболее эффективным алгоритмом в смысле качества фильтрации сигналов от шума, быстродействия и стабильности вычислений оказался алгоритм EITD.
  4.	Разработан численный метод спектрального анализа сигналов с использованием спектров Гильберта на основе алгоритма ITD. Разработанный численный метод на основе ITD обеспечивает более высокую степень детализации представления сигнала в частотно-временной области и меньшие энергетические потери по сравнению с известным численным методом на основе EMD. Разработанный численный метод на основе ITD обеспечивает уменьшение среднеквадратичной ошибки (RMSE) при восстановлении исходного сигнала путем его аппроксимации с использованием мод в 2 раза по сравнению с известным численным методом на основе EMD. Показано, что алгоритм ITD выделяет тренд значительно точнее, в сравнении с алгоритмом EMD, что является существенным преимуществом.
  5.	Разработан алгоритм оптимизации словаря базисных функций для решения задачи разреженной аппроксимации с использованием Matching Pursuit на основе энтропийного критерия. Все энтропийные кривые для выбранного диапазона уровня декомпозиции сигнала   экспоненциальны (  – максимальный уровень декомпозиции сигнала,   – длина сигнала), следовательно, мы получаем оптимальный уровень декомпозиции сигнала с минимальной энтропией (c заданной точностью  ). В большинстве случаев оптимальный уровень декомпозиции сигнала  , обеспечивает компромисс между точностью аппроксимации сигнала и временем выполнения спектрального анализа с использованием алгоритма Matching Pursuit.
  6.	Разработан алгоритм подстройки коэффициентов адаптивного цифрового фильтра в СОК. Предлагаемый алгоритм превосходит существующие алгоритмы (LMS, RLS и их модификации) по следующим важным показателям: качество очистки сигналов от шума – минимальная ошибка, быстродействие, простота программно-аппаратной реализации.
  7.	Создан комплекс программ для фильтрации сигналов от шума и спектрального анализа сигналов на основе предложенных численных методов адаптивной обработки нестационарных сигналов.
  Результаты диссертационной работы успешно внедрены при выполнении исследований и разработок по НИР и НИОКР в рамках работ по грантам РНФ, РФФИ, а также заказам коммерческих предприятий.
  Внедрение результатов диссертационной работы и достигнутый при этом эффект подтверждены соответствующими актами о внедрении.
chairman_dissertation_council.name: Михаил
chairman_dissertation_council.surname: Куприянов
chairman_dissertation_council.patronymic: Степанович
chairman_dissertation_council.position: Заведующий кафедрой
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: 0
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 56785609900
chairman_dissertation_council.rinc_id: 2900
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Виктор
organization_supervisor.surname: Шелудько
organization_supervisor.patronymic: Николаевич
organization_supervisor.position: ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 50.41.25
rubrics.name: Прикладное программное обеспечение
rubrics.code: 27.41.17
rubrics.name: Численные методы анализа
rubrics.code: 28.17.19
rubrics.name: Математическое моделирование
oecds.code: 01.02.EW
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
oecds.code: 01.02.EX
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
oecds.code: 01.01.XY
oecds.name: STATISTICS & PROBABILITY
oecds.code: 01.01.PN
oecds.name: MATHEMATICS, APPLIED
speciality_codes.name: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
speciality_codes.code: 05.13.18
supervisors.fio: Каплун Д.И.
supervisors.scientific_degree: Кандидат технических наук
supervisors.speciality_code: Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Муратова Г. В.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Маслаков М. Л.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Системы, сети и устройства телекоммуникаций
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: СПбГЭТУ "ЛЭТИ"
protection_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет “ЛЭТИ” им. В.И. Ульянова (Ленина)"
protection_organization.ogrn: 1027806875381
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: СПбГЭТУ "ЛЭТИ"
author_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет “ЛЭТИ” им. В.И. Ульянова (Ленина)"
author_organization.ogrn: 1027806875381
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения