RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Пробл. передачи информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Пробл. передачи информ., 1995, том 31, выпуск 4, страницы 3–21 (Mi ppi289)  

Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)

Теория информации

Оптимальная фильтрация гауссовского сигнала на фоне почти гауссовского шума

М. С. Пинскер, В. В. Прелов


Аннотация: Найдена асимптотика при $\varepsilon\to 0$ среднеквадратической ошибки оптимальной нелинейной фильтрации стационарного гауссовского процесса $X=\{X_j\}$ дискретного времени при наблюдении $Y=\{Y_j\},Y_j=X_j+N_j+\varepsilon Z_j,j=0,\pm 1,…$, где $X=\{X_j\},N=\{N_j\}$ и $Z=Ż_j\}$ – независимые стационарные процессы, причем $X$ и $N$ – гауссовские процессы, имеющие спектральные плотности, a $Z$ – энтропийно-регулярный процесс второго порядка. Показано, что асимптотически оптимальным является оптимальный линейный фильтр, выделяющий сигнал $X$ в отсутствии слабого дополнительного шума $\varepsilon Z$. В случае, если слабый дополнительный шум $\varepsilon Z$ является энтропийно-сингулярным, среднеквадратическая ошибка оптимальной фильтрации не зависит от $Z$ (по наблюдению $\{Y_j\}$ можно безошибочно восстановить $Ż_j\}$).

Полный текст: PDF файл (1739 kB)

Англоязычная версия:
Problems of Information Transmission, 1995, 31:4, 295–311

Реферативные базы данных:

УДК: 621.391.1:519.28
Поступила в редакцию: 24.11.1994

Образец цитирования: М. С. Пинскер, В. В. Прелов, “Оптимальная фильтрация гауссовского сигнала на фоне почти гауссовского шума”, Пробл. передачи информ., 31:4 (1995), 3–21; Problems Inform. Transmission, 31:4 (1995), 295–311

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{PinPre95}
\by М.~С.~Пинскер, В.~В.~Прелов
\paper Оптимальная фильтрация гауссовского сигнала на фоне почти гауссовского шума
\jour Пробл. передачи информ.
\yr 1995
\vol 31
\issue 4
\pages 3--21
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ppi289}
\mathscinet{http://www.ams.org/mathscinet-getitem?mr=1367923}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:0895.93038|0864.93090}
\transl
\jour Problems Inform. Transmission
\yr 1995
\vol 31
\issue 4
\pages 295--311


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/ppi289
  • http://mi.mathnet.ru/rus/ppi/v31/i4/p3

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. М. Ш. Пинскер, В. В. Прелов, “О безошибочной фильтрации некоторых стационарных процессов”, УМН, 52:2(314) (1997), 109–118  mathnet  crossref  mathscinet  zmath  adsnasa; M. Sh. Pinsker, V. V. Prelov, “On error-free filtering of some stationary processes”, Russian Math. Surveys, 52:2 (1997), 349–358  crossref  isi
    2. М. С. Пинскер, В. В. Прелов, “Верхние и нижние границы и асимптотика ошибки оптимальной фильтрации стационарного процесса при малой скорости создания информации”, Пробл. передачи информ., 34:4 (1998), 23–38  mathnet  mathscinet  zmath; M. S. Pinsker, V. V. Prelov, “Upper and Lower Bounds and Asymptotics of Optimal Filtering Error of a Stationary Process with a Small Information Rate”, Problems Inform. Transmission, 34:4 (1998), 309–321
    3. М. С. Пинскер, В. В. Прелов, “Безошибочная фильтрация энтропийно-сингулярного сигнала при независимых искажениях”, Пробл. передачи информ., 34:3 (1998), 3–6  mathnet  zmath; M. S. Pinsker, V. V. Prelov, “Error-Free Filtering of an Entropy-Singular Signal under Independent Distortions”, Problems Inform. Transmission, 34:3 (1998), 207–209
  • Проблемы передачи информации Problems of Information Transmission
    Просмотров:
    Эта страница:347
    Полный текст:118
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021