title: Estimating parameters of polyharmonic signals by machine learning method
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Томчин Дмитрий Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Tomcin Dmitrij Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Львов Михаил Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Lvov Mihail Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Фрадков Александр Львович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Fradkov Aleksandr Lvovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:43Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:43Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063343
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32459
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Рассматривается задача оценки параметров полигармонических сигналов методом машинного обучения. Входящий сигнал состоит из произвольного числа тригонометрических функций с неизвестными частотами и помехой. Цель задачи -- только по отслеживаемому входящему сигналу оценить неизвестные параметры с необходимой точностью. Рассмотрены частный и общий случаи. Для оценки параметров применен алгоритм <<Полоска>>, приведено сравнение с МНК. Полученная точность <<Полоски>> выше МНК на 1-4 процента в разных случаях. Добавлено описание погрешности вычисления корней по неточным исходным данным. Выбранный алгоритм показал высокую точность определения параметров сигнала с помехой и оценочная модель имела отклонение менее 1 процента.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The problem of estimating the parameters of polyharmonic signals by the machine learning method is considered. The incoming signal consists of an arbitrary number of trigonometric functions with unknown frequencies and noise. The goal of the task is to estimate unknown parameters with the required accuracy only by the monitored incoming signal. Particular and general cases are considered. The algorithm <<Stripe>> was used for the assessment, a comparison with the OLS is given. The obtained accuracy of <<Stripes>> is higher than the OLS by 1-4 percent in different cases. Added a description of the error in calculating roots based on inaccurate initial data. The high precision program option you select determines a deviation of 1 percent or more.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оценка параметров
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: полигармонический сигнал
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм Полоска
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекуррентные неравенства
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: parameter estimation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: polyharmonic signal
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stripe algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recurrent inequalities
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Estimating parameters of polyharmonic signals by machine learning method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Оценка параметров полигармонических сигналов методом машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: vkr_Lvov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32459/1/vkr_Lvov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,03 MB
resources.filename: reviewSV_OTZYV_RUK_LA_LVOV.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32459/2/reviewSV_OTZYV_RUK_LA_LVOV.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 114,58 kB