NAU Harvester System
Метод адаптації експоненціального фільтра Брауна із використанням методу найменших квадратів
Наукові журнали Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Метод адаптації експоненціального фільтра Брауна із використанням методу найменших квадратів
METHOD OF BROWN’S EXPONENTIAL FILTER ADAPTATION BY USING THE METHOD OF LEAST SQUARES Метод адаптации экспоненциального фильтра Брауна с использованием метода наименьших квадратов |
|
| Creator |
Boriak, B. R.; Полтавський національний технічний університет ім. Юрія Кондратюка, Полтава
Silvestrov, A. M.; Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського», Київ Lutsio, V. V.; Полтавський національний технічний університет ім. Юрія Кондратюка, Полтава |
|
| Subject |
Експоненціальне згладжування; шум; прогноз; сигнал відстеження; фільтр низьких частот; коефіцієнт згладжування; найменші квадрати
УДК 519.218.82 (045) Exponential smoothing; noise; forecast; tracking signal; low-pass filter; smoothing factor; least squares UDC 519.218.82 (045) Экспоненциальное сглаживание; шум; прогноз; сигнал отслеживания; фильтр нижних частот; коэффициент сглаживания; наименьшие квадраты УДК 519.218.82 (045) |
|
| Description |
Запропонована структура алгоритму фільтрації дає можливість уникнути деяких недоліків експоненціального згладжування. Основною метою запропонованого алгоритму є оцінка якості фільтрації та можливість зміни коефіцієнта згладжування під час роботи системи. Використано метод найменших квадратів для оцінки різниці між згладженим сигналом і сигналом, який був побудований з фільтрованого сигналу, отриманого після його апроксимації. Цей метод можна використовувати у випадку, якщо траєкторія сигналу, що відстежується не змінюється під час процесу оцінювання, або вона може змінюватись не значним чином. Даний алгоритм обробки інформації можна застосовувати як для фільтрації так і для отримання прогнозованого сигналу в системах із запізненнями.
Proposed structure of the filtering algorithm gives an opportunity to avoid some of disadvantages of exponential smoothing. The main aim of proposed algorithm is to estimate filtration quality and get an ability to change smoothing factor during the work of the system. We used the method of least squares to estimate the difference between smoothed signal and signal that was built from filtered signal got by its approximation. This method might be used in the case if the trajectory of the tracking signal is not changing during the estimating process or it might be changed inconsiderably. This data processing algorithm can be used as filtering and forecasting system and integrated in systems with lags. Предложенная структура алгоритма фильтрации дает возможность избежать некоторых недостатков экспоненциального сглаживания. Основной целью предложенного алгоритма является оценка качества фильтрации и возможность изменения коэффициента сглаживания при работе системы. Использован метод наименьших квадратов для оценки разницы между сглаженным сигналом и сигналом, который был построен с фильтрованного сигнала, полученного после его аппроксимации. Этот метод может быть использован в случае, если траектория отслеживаемого сигнала, не меняется в процессе оценивания, или она может меняться не значительным образом. Данный алгоритм обработки информации может быть применен как для фильтрации, так и для получения прогнозируемого сигнала в системах с опозданиями. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2017-12-15
|
|
| Type |
—
— |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/12306
10.18372/1990-5548.54.12306 |
|
| Source |
Electronics and Control Systems; Том 4, № 54 (2017); 27-32
Электроника и системы управления; Том 4, № 54 (2017); 27-32 Електроніка та системи управління; Том 4, № 54 (2017); 27-32 |
|
| Language |
en
|
|
| Rights |
Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
|
|