Алгоритмы предварительной обработки информации

Математические методы (алгоритмы), наиболее часто используемые при обработке экспериментальных данных, обычно делят на две большие группы методы первичной (предварительной) обработки информации и методы вторичной (основной) обработки [2, 4, 7]. [c.456]

Процесс идентификации объектов, находящихся в рабочей зоне робота, обычно включает два этапа выделение характерных признаков объектов собственно распознавание объектов по найденной совокупности характерных признаков.. В соответствии с такой структурой процесса идентификации алгоритмы обработки информации в СТЗ принято делить на алгоритмы предварительной обработки и алгоритмы распознавания, что носит в известной степени условный характер, так как в некоторых практических приложениях одни и те же по математической сути алгоритмы могут быть использованы на обоих этапах рассматриваемого процесса. [c.102]

Разработка алгоритмов статистической обработки результатов моделирования представляет собой вторую основную проблему реализации стохастической математической модели на ЭВМ. Наиболее полная информация об ожидаемом разбросе значений рабочих показателей может быть получена из гистограммы. Действительно, зная эмпирическое распределение значений показателей, не составляет труда определить параметры этого распределения и оценить вероятность удовлетворения требований ТЗ. Основная трудность, возникающая при разработке достаточно универсального и эффективного алгоритма построения гистограмм, состоит в необходимости совмещения во времени операций определения границ разброса по анализируемому показателю (поскольку в общем случае эти границы заранее неизвестны и формируются в процессе выполнения заданного количества статистических испытаний) и подсчета частот попадания значений показателя в интервалы разбиения диапазона разброса. Действительно, предварительное определе-256 [c.256]

При решении задачи оптического распознавания образов и знаков важную роль играют два системных компонента коррелятора пространственно-временные модуляторы света для ввода данных и для синтеза согласованных пространственных фильтров. Необходимо провести большую работу по объединению различных систем, уделяя при этом особое внимание высокому оптическому качеству модуляторов. Обычно все придерживаются единого мнения относительно того, что окончательная система оптического распознавания, которая будет иметь преимуш,ества над всеми остальными, должна представлять собой гибридную оптико-цифровую систему с предварительной и (или) последующей цифровой обработкой. В этом направлении еще необходимо проделать значительную работу, особенно в области разработки цифровых алгоритмов, целесообразных для использования при оптической обработке информации. [c.593]

Если изделие имеет внутренние или поверхностные дефекты (трещины, поры, инородные включения), его резонансные частоты будут отличаться от частот бездефектного изделия, что используют в резонансной дефектоскопии. Связь между характером, местоположением, размером дефекта и вызванным им изменением резонансной частоты достаточно сложна и предварительно изучается на изделиях и моделях с искусственно созданными дефектами. Увеличивая количество измеряемых резонансных (собственных) частот, можно увеличивать количество информации о дефектах в изделии, однако алгоритмы обработки информации при этом усложняются и оперативный контроль осуществляется на основе микропроцессорной техники и ЭВМ. [c.153]

В блоке 2 предварительная обработка видеоинформации может отсутствовать. Блок 3 может и не содержать буферную память, если ЭВМ обеспечивает обмен информацией в реальном масштабе времени или имеет память достаточного объема. Однако запоминающее устройство блока 3 может быть предназначено для хранения микропрограмм, позволяющих оперативно перестраивать алгоритмы и систему в ответ иа изменения в рабочей зоне (сцене) робота. [c.87]

Алгоритмы диагностики (обнаружения причин основных событий) выполняются в случайные моменты времени, задаваемые происходящими на производстве изменениями режима. В эти же моменты времени обычно вводится в систему необходимая для выполнения алгоритмов диагностики совокупность текущих значений измеряемых величин. Поскольку значения этих измеряемых величин за предыдущие моменты времени могут быть неизвестны (не было необходимости в их определении), то отсутствует возможность произвести предварительную достаточно точную вычислительную обработку измерительной информации с целью уменьшения вероятности ошибок обнаружения. При этом возникает необходимость анализа двух возможных стратегий обнаружения принятия решений на основе имеющейся информации (работать в пространстве наблюдений К) или накопления измерительной информации во времени и ее обработки (работать в пространстве X ) с целью уменьшения вероятности ошибок обнаружения, что в свою очередь ведет к увеличению времени диагностики. Выше указано, что данный случай сводится к выделению в пространстве наблюдений У зон неопределенности, при попадании в которые текущей точки состояния объекта производится дальнейшее накопление информации. [c.224]

Обратимся теперь к решению задачи наведения. Необходимо отметить, что в зависимости от целевой задачи конкретного ЛА и аппаратных требований могут использоваться системы наведения, от-личающиеся принципом действия, составом измеряемых параметров, алгоритмами предварительной обработки информации и т. п. Кроме того, зачастую практически невозможно разделить задачу наведения и навигации, а также задачу управления, поскольку задача наведения тесно связана с принятием решения и выработкой сигналов командного управления. Тем не менее, в рамках обсуждаемой технологии рассмотрим иерархическую цепочку классов, реализуюш,их алгоритмы наведения (рис. 6.13). [c.241]

Определение орненташт ракеты в инерциальной системы коордннат осуществляется путем расчета углов тангажа, рыскания и врашення с использованием алгоритмов предварительной обработки информации и первичной информации с датчиков углов в осях карданова подвеса ГСП. [c.210]

По сравнению с МЦКУ в У ЦКУТ увеличено количество контролируемых параметров аналоговых до 120 и дискретных до 64. Применение микропроцессоров позволяет по заложенным в них алгоритмам осуществлять автоматизированный поиск неисправностей в цепях управления и управление движением поезда по экономическому режиму. С помощью микропроцессоров (или микроЭВМ) представляется возможным производить предварительную обработку информации непосредственно на тепловозе и тем самым добиваться ее сжатия, а значит, и сокращения объема памяти во внешнем запоминающем устройстве (ВЗУ). Накопление информации в ВЗУ производится на магнитной ленте. Последующая обработка информаций о техническом состоянии каждого тепловоза и ее накопление в стационарных ЭВМ послужат научной основой не только совершенствования учета выполненной работы каждым локомотивом и каждой локомотивной бригадой, но и, главное, поиска и обоснования новых принципов построения системы обслуживания и ремонта тепловозов. На решение этой проблемы направлены также работы по созданию стационарной СТД тепловозов. В структуре этой СТД предусматривается использовать стационарную ЭВМ, регламентирующую выполнение всех проверок по заложенным в ней программам, и вывод информации на носители информации ВЗУ. [c.246]

Предварительные замечания. Статистическая обработка экспериментальных данных, результатов расчетов и математического моделирования прежде всего необходима для представления информации в более компактной форме, удобной для дальнейшего использования. В настоящее время все шире используют хорошо разработанный аппарат математической статистики, которая занимается методами систематизации, обработки и использования статистических данных для научных и практических выводов [8] Статистическая обработка неизбежно связана с потерей икформации, поэтому при выборе статистических характеристик важно глубокое понимание специфики конкретных задач, чтобы в концентрированной форме сохранять нужную информацию. Большой опыт накоплен, например, в экономической статистике [4]. Однако имеется тенденция к универсализации алгоритмов статистической обработки [c.89]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...