Метод оцінки параметрів авторегресійного процесу по наявній випадковій послідовності

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШпилька, Олександр Олександрович
dc.contributor.authorЗадорожний, Гліб Сергійович
dc.date.accessioned2022-07-29T10:23:18Z
dc.date.available2022-07-29T10:23:18Z
dc.date.issued2022-06
dc.description.abstractenRelevance of the topic: recent scientific studies have shown the relevance of approximating a random process by autoregressive sequence, knowing the coefficients. The purpose of the dissertation: estimation of characteristics of autoregressive models on the basis of one sequence of random process. Object of research: the random process is based on the autoregressive model. Subject of research: methods for estimating the parameters of autoregressive models and methods of statistical analysis. Research methods: this paper uses theoretical analysis, review of articles and writing code developed using the software package MathWorks Matlab. Practical significance: is that the synthesized method can be used in systems where there is no large computing power.uk
dc.description.abstractruАктуальность темы: недавние научные исследования показали актуальность аппроксимации случайного процесса авторегрессионной последовательностью, зная коэффициенты. Цель диссертации: оценка характеристик авторегрессионных моделей на основе одной последовательности случайного процесса. Объект исследования: случайный процесс, построенный на основе авторегрессионной модели. Предмет исследования: методы оценки параметров авторегрессионных моделей и методы статистического анализа. Методы исследования: в данной работе использован теоретический анализ, обзор статей и написание кода, разработанного с помощью программного пакета MathWorks Matlab. Практическое значение: заключается в том, что синтезированный метод можно использовать в системах, где нет большой вычислительной мощности.uk
dc.description.abstractukАктуальність теми: нещодавні наукові дослідження показали актуальність апроксимації випадкового процесу авторегресійною послідовністю, знаючи коефіцієнти. Мета дисертації: оцінка характеристик авторегресійних моделей на основі однієї послідовності випадкового процесу. Об’єкт дослідження: випадковий процес, побудований на базі авторегресійної моделі. Предмет дослідження: методи оцінки коефіцієнтів авторегресійного процесу. Методи дослідження: у даній роботі використано теоретичний аналіз, огляд статей та написання коду, розробленого за допомогою програмного пакета MathWorks Matlab. Практичне значення: полягає в тому, що синтезований метод можна використовувати в системах, де немає великої обчислювальної потужності.uk
dc.format.page79 с.uk
dc.identifier.citationЗадорожний, Г. С. Метод оцінки параметрів авторегресійного процесу по наявній випадковій послідовності : магістерська дис. : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Задорожний Гліб Сергійович. – Київ, 2022. – 79 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/49392
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectавторегресійний процесuk
dc.subjectфільтр калманаuk
dc.subjectautoregressive processuk
dc.subjectkalman filteruk
dc.subject.udc51.37uk
dc.titleМетод оцінки параметрів авторегресійного процесу по наявній випадковій послідовностіuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Zadorozhnyi_magistr.pdf
Розмір:
1.63 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (РТС)
Магістерські роботи