МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЯХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Достоинства цифровых методов представления, обработки, передачи и хранения информации, бурное развитие элементной базы - все это способствует тому, что цифровые методы обработки и передачи информации стали основным направлением развития телекоммуникационных систем. Эффективность методов цифровой обработки сигналов (ЦОС), составляющих основу многих ИТ, полностью определяется математической моделью ЦОС.
Существующая в последние годы тенденция в цифровой вычислительной технике к распараллеливанию вычислений связана с непрерывным ростом требований к производительности вычислительных устройств ЦОС.
Однако предъявляемые жесткие временные ограничения и отсутствие высокопроизводительной нейросетевой базы ЦОС является основным сдерживающим фактором широкого внедрения методов цифрового преобразования сигналов в системах передачи речи со сжатием, статистическим уплотнением, пакетной коммутацией, IP-телефонии и других инфотелекоммуникационных системах.
При анализе сигналов и цифровых методах их обработки особое внимание привлекают ортогональные преобразования благодаря простоте вычисления координат разлагаемых функций в прострaнcтве. Такие преобразования определены над полем комплексных чисел,
где - поворачивающий коэффициент;
x(n)- количество отсчетов, k=0,...,N-1, n=0,...,N-1.
Известно, что реализация прямого и обратного ДПФ предопределяет значительные погрешности при вычислении значений спектральных коэффициентов в поле комплексных чисел. С этой точки зрения наиболее привлекательными являются преобразования, определенные над расширенным полем Галуа GF(pv). Так как элементы поля представляют собой целочисленные элементы расширенного поля Галуа, то при реализации выражений (1) и (2 будут полностью отсутствовать шумы округления [1-3].
Рассмотрим возможность выполнения обобщенного ДПФ в расширенных полях Галуа с использованием конечных полиномиальных колец, полученных с помощью неприводимых полиномов.
Пусть имеем конечное кольцо полиномов P(z), с коэффициентами в виде элементов поля GF(p), определяющего точность вычисления ортогональных преобразований сигналов. Положим, что данное кольцо разлагается в виде P(z) = P1(z) + P2(z) +...+ Pk(z), где P1(z) - локальное кольцо полиномов, образованных неприводимым полиномом pl(z) над полем GF(p); l=1, ...,k. Тогда справедлива теорема.
Теорема: Пусть P(z) - конечное кольцо полиномов с коэффициентами поля GF(p) представляет собой прямую сумму локальных колец полиномов
P(z) = P1(z) + P2(z) +...+ Pm(z),
Тогда в данной системе существует ортогональное преобразование, представляющее собой обобщенное ДПФ, если выполняются следующие условия:
- β 1(z) - первообразный элемент порядка d для локального кольца p1(z), где l=1, ...,m.
- d имеет мультипликативный обратный элемент d*.
Доказательство: Ортогональное преобразование является обобщенным ДПФ для кольца вычетов P(z) если существуют преобразования вида
над конечным кольцом p 1(z).
Полученная циклическая группа имеет порядок d. Поэтому дискретное преобразование Фурье над p1 (z) можно обобщить над кольцом P(z), если конечное кольцо p1 (z) содержит корень d-ой степени из единицы и d имеет мультипликативный обратный элемент d*, такой что справедливо
d*d=pv-1. (5)
Доказательство закончено.
Основным преимуществом теоремы является возможность организации ортогональных преобразований сигналов на основе обобщенного ДПФ в расширенных полях Галуа при различных значениях разрядности сетки, задаваемой значением конечного кольца P(z). При этом вычисления организуются параллельно, независимо друг от друга, что значительно повышает быстродействие ЦОС.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
- Калмыков И.А. Математические модели нейросете-вых отказоустойчивых вычислительных средств, функционирующих в полиномиальной системе классов вычетов/ Под ред. Н.И. Червякова. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. - 276 с
- Калмыков И.А., Чипига А.Ф. Структура нейронной сети для реализации цифровой обработки сигналов повышенной разрядности/Вестник Ставропольского Государственного Университета,2004, Выпуск №38 с.46-50.
- Элементы применения компьютерной математики и нейроинформатики/Н.И. Червяков, И.А. Калмыков И.А., В.А. Галкина, Ю.О. Щелкунова, А.А. Шилов; Под ред. Н.И. Червякова. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 216с.
Работа представлена на заочную научную электронную конференцию «Современные проблемы науки и образования» 15-20 ноября 2008 г. Поступила в редакцию 13.01.09
Статья в формате PDF
113 KB...
01 11 2026 11:24:12
Статья в формате PDF
111 KB...
31 10 2026 10:22:42
Статья в формате PDF
143 KB...
30 10 2026 0:34:40
29 10 2026 6:41:39
Статья в формате PDF
276 KB...
28 10 2026 21:55:36
Статья в формате PDF
779 KB...
25 10 2026 6:34:47
Статья в формате PDF
105 KB...
24 10 2026 13:48:28
Статья в формате PDF
103 KB...
23 10 2026 14:58:51
Статья в формате PDF
106 KB...
22 10 2026 5:49:59
Статья в формате PDF
127 KB...
21 10 2026 5:25:34
В работе рассматриваются приемы дискриминации признаков производственных травм с использованием модуля «Дискриминантный анализ» статистического софта «Statistica» v.6. Отражена простота анализа и получения выводов. Рекомендации могут быть реализованы специалистами, чей математический багаж не превышает базиса средней общеобразовательной школы.
...
20 10 2026 0:15:32
Статья в формате PDF
254 KB...
19 10 2026 6:20:33
Статья в формате PDF 110 KB...
18 10 2026 16:55:30
Статья в формате PDF
112 KB...
17 10 2026 1:15:51
Статья в формате PDF
137 KB...
16 10 2026 18:12:31
Статья в формате PDF
263 KB...
15 10 2026 15:40:44
Статья в формате PDF
110 KB...
14 10 2026 6:16:54
Статья в формате PDF
355 KB...
13 10 2026 10:41:40
Статья в формате PDF
129 KB...
12 10 2026 0:36:33
Статья в формате PDF
121 KB...
11 10 2026 12:58:54
Статья в формате PDF
302 KB...
10 10 2026 18:22:20
Статья в формате PDF
121 KB...
09 10 2026 23:16:12
На основе сухого экстpaкта полученного из растительного сбора (солодка гoлая, софора японская, календула лекарственная) были приготовлены три композиции в виде гранул, которые отличаются количеством склеивающего вещества – прополиса. Выбор вспомогательных веществ был подтвержден и обоснован в опытах in vitro, in vivo, in situ.
...
08 10 2026 21:45:30
Статья в формате PDF
308 KB...
07 10 2026 17:14:21
Статья в формате PDF
306 KB...
06 10 2026 13:43:41
Статья в формате PDF
105 KB...
05 10 2026 9:32:12
Статья в формате PDF
100 KB...
04 10 2026 5:56:43
Статья в формате PDF
301 KB...
02 10 2026 7:59:49
Статья в формате PDF
121 KB...
01 10 2026 18:45:13
Статья в формате PDF
108 KB...
29 09 2026 1:36:27
Статья в формате PDF
230 KB...
28 09 2026 14:43:52
Статья в формате PDF
122 KB...
27 09 2026 8:40:43
Статья в формате PDF
111 KB...
26 09 2026 19:50:57
Статья в формате PDF
102 KB...
25 09 2026 4:18:24
Статья в формате PDF
115 KB...
23 09 2026 21:30:51
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::