Содержание

Основная часть

Выводы

Библиографический список

аномальное аппаратура оборудование радиосигнал

При регистрации, обработке и обмене данными в современных измерительно-вычислительных и информационных системах потоки сигналов искажены действием помех (шумов), природа возникновения которых различна и зачастую носит случайный характер. Шумовая составляющая может содержать и аномальные значения. Для решения задачи выделения полезной составляющей нестационарного случайного процесса применяются различные классические процедуры фильтрации, результаты которых зависят от наличия в исследуемом процессе аномальных значений.

Аномальными называют значения, резко отличающиеся по величине и статистическим свойствам на фоне основной группы значений реализации процесса. Природа возникновения и источники аномальных значений различны, это может быть импульсная помеха, кратковременные повышения уровня шумов на входах приемников, сбой в работе регистрирующей аппаратуры, отказ оборудования, кратковременное внешнее воздействие на измерительный элемент, «залипание» разряда цифрового счетчика, атмосферные воздействия при передаче радиосигналов, индустриальные помехи и т.д.

До недавнего времени на практике для обнаружения аномальных значений широко применялись ручные способы, основанные на визуальном просмотре зарегистрированных реализаций нестационарных случайных процессов и сравнение их с контрольными реализациями известной формы. Помимо субъективизма в критериях обнаружения аномальных значений, основанных, главным образом, на опыте и интуиции экспериментатора, подобные способы не допускают автоматизации процедур обработки исследуемых реализаций.

Для преодоления отмеченных недостатков, как показано в работах [1, 2], предлагается использовать теорию статистических решений, которая позволяет формализовать алгоритмы проверок и выбрать критерий обнаружения аномальных значений. Возможно применение как параметри-ческих, так и непараметрических методов теории решения. В первом случае необходимо располагать априорными сведениями как о функции полезной составляющей, так и о законе распределения шумовой составляющей, а также и о его параметрах (математическом ожидании, дисперсии, корреляционной функции). Использование непараметрических методов обработки требует значительно меньше априорной информации, но их эффективность определяется параметрами обработки, которые, в свою очередь, зависят от функции полезной и закона распределения шумовой составляющих процесса.

В связи с этим значительный интерес представляет разработка и исследование способа обнаружения аномальных значений при анализе нестационарных случайных процессов, представленных единственной реализацией.

В работах [3, 4] представлен метод выделения полезной составляющей нестационарного случайного процесса, который имеет высокую эффективность в условиях  априорной неопределенности. Суть метода состоит в размножении не самой реализации исходного процесса, а оценок, получаемых определенным образом. Автор работ [3, 4], основываясь на основных принципах метода размножения оценок, предлагает и метод обнаружения аномальных значений при анализе нестационарных случайных процессов. ............