Обробка вхідних даних у мультимодальних додатках

Бічна панель сторінки статті

pdf (Русский)
Опубліковано: бер 28, 2011
DOI: https://doi.org/10.20535/2312-1807.2011.16.2.268253
Ключові слова:
мультимодальність, фільтр Кальмана, експонентне згладжування, ковзне середнє

Основний зміст сторінки статті

А.Г. Кисельова
Г.Д. Кисельов
А.А. Сергеєв
А.В. Шалагінов

Анотація

У статті описано бібліотеку програм що дозволяє підвищити достовірності вихідних даних у мультимодальних додатках. Наводиться аналіз застосування різних методів фільтрації та згладжування часових рядів

Блок інформації про статтю

Як цитувати
Кисельова, А. ., Кисельов, Г. ., Сергеєв, А. ., & Шалагінов, А. . (2011). Обробка вхідних даних у мультимодальних додатках. Електроніка та Зв’язок, 16(2), 86–92. https://doi.org/10.20535/2312-1807.2011.16.2.268253
Номер
Том 16 № 2 (2011)
Розділ
Методи та засоби обробки сигналів і зображень
Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
  2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
  3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).

Посилання

J. Jacko and A. Sears, Multimodal Interfaces, The Human-Computer Interaction Handbook: Fundamentals,Evolving Technologies and EmergingApplications, Lawrence Erlbaum Assoc, 2003.

M. Kendall, A. Stuart, and J. K. Ord, Kendall’s advanced theory of statistics, vol. 3. London: Hodder Arnold, 1983.

Y. Lukashin, Adaptive methods for short-term forecasting of time series, M.: Finance and statistics, 2003, p. 415.

E. S. Gardner and D. G. Dannenbring, “FORECASTING WITH EXPONENTIAL SMOOTHING: SOME GUIDELINES FOR MODEL SELECTION”, Decision Sciences, vol. 11, no. 2, pp. 370–383, Apr. 1980. DOI:10.1111/j.1540-5915.1980.tb01145.x

B. Bowerman, J. Bruce, and R. T. O’Connell, Forecasting and Time Series: An Applied Approach Duxbury Thomson Learning, South-Western College Pub; 3rd edition, 1993, p. 848.

M. Zgurovsky and V. Podladchikov, Analytical MethodsKalman filtering for systems witha priori uncertainty, K.: Naukovadumka, 1995, p. 283.