Тема 11. Адаптивная фильтрация цифровых данных пусть они постараются подчинить себе обстоятельства, а не подчиняются им сами — страница 10

N. Отсюда следует, что при наличии коррелированной информации в массиве М положительный эффект, в той или иной мере, всегда имеет место. 3. Положительный эффект тем больше, чем больше значение x = m/n, меньше флюктуации х (величина х), и меньше значения отсчетов N = n. Положительный эффект увеличивается именно в тех случаях, когда особенно остро ощущается недостаток информации: при малых значениях плотности потока излучения и/или

экспозиции измерений. Аналогичный эффект будет иметь место и при формировании отсчетов M по окрестностям текущих точек обработки данных путем определения их среднего значения (низкочастотное сглаживание массива n). Предварительное низкочастотное сглаживание может применяться и для статистически независимого дополнительного массива m, что будет повышать достоверность прогнозных отсчетов и увеличивать глубину

регуляризации, если это сглаживание при регуляризации по формулам (11.2.20 и 21) не сказывается на изменении формы основного сигнала. Последнее определяется соотношением частотных спектров основного сигнала и оператора сглаживания. Возможны два способа реализации уравнения (11.2.20): непосредственно в процессе измерений методом статистической группировки полезной информации (СГПИ) в реальном масштабе времени, или методом

статистической регуляризации данных (СРД), зарегистрированных в виде временного (пространственного) распределения в параллельных массивах отсчетов. 11.3. Статистическая регуляризация данных. Как следует из выражения (11.2.21), для практического использования информации из дополнительных потоков данных необходимо установить значения и диспер­сию D(M), причем, исходя из задания последней по выражению (11.2.11), должно быть известно

значение x - относительной средней квадратической флюктуации вели­чины х. Применительно к СРД определение значений и x по зарегистрированным мас­сивам данных не представляет затруднений как в целом по пространству измерений, так и в виде распределений в скользящем окне усреднения данных. Последнее эквивалентно приведе­нию Dxm => 0 для текущей точки обработки данных по информации ее ближайших окрестно­стей и

позволяет производить максимальное извлечение полезной информации из дополни­тельных потоков сигналов, если частотный спектр распределения величины х по пространству измерений много меньше частотного спектра полезного сигнала. Отметим, что информация о распределении х также может иметь практическое значение (в частности, при гамма-опробовании с дополнительным потоком сигналов в низкоэнергетическом диапазоне спектра