Апроксимативні методи знаходження щільності імовірностей

Бічна панель сторінки статті

pdf
Опубліковано: бер 29, 2010
DOI: https://doi.org/10.20535/2312-1807.2010.15.4.300866

Основний зміст сторінки статті

В.С. Берегун
О.І. Красильніков

Анотація

Систематизовано методи теоретичного та експериментального знаходження щільності ймовірностей, що базуються на її поданні лінійною комбінацією базових функцій.

Блок інформації про статтю

Як цитувати
Берегун, В. ., & Красильніков, О. . (2010). Апроксимативні методи знаходження щільності імовірностей. Електроніка та Зв’язок, 15(4), 51–55. https://doi.org/10.20535/2312-1807.2010.15.4.300866
Номер
Том 15 № 4 (2010)
Розділ
Теорія сигналів та систем
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

O. Shelukhin and I. Belyakov, Non-Gaussian processes, St. Petersburg: Polytechnic, 1992, p. 312.

G. Van Trees and V. T. Goryainov, Theory of detection, estimation and modulation. T. 3. Signal processing in radio and sonar and reception of random Gaussian signals against a background of interference: Per. from English, Moscow: Sov. radio, 1977, p. 664.

T. Gorovetskaya, A. Krasilnikov, and H. Chan, “Models and laws of distribution of fluctuation signals”, Electronics andconnection, no. 9, pp. 5–14, 2000.

B. Levin, Theoretical foundations of statisticschesky radio engineering, vol. 1. Moscow: Sov.radio, 1969, p. 752.

L. Zachepitskaya, “On the possible denormalization of random processes by some inertial linear systems”, Radio engineering and electronics, vol. 13, no. 8, pp. 1452–1455, 1968.

A. Malakhov, Cumulant analysis of random non-Gaussian processes and their transformations, Moscow: Sov. radio, 1978, p. 376.

A. Mitropolsky, Technique of statistical calculations, Moscow: State. publishing house of physics and mathematics.liters, 1961, p. 480.

G. Khan and S. Shapiro, Statistical models inengineering problems: Per. from English, Mir, 1969, p. 396.

B. Levin and V. Schwartz, Probabilistic models and methods in communication and control systems, Moscow: Radio and Communications, 1985, p. 312.

A. Romanenko and G. Sergeev, Approximation methods for analyzing random processes, Moscow: Energy, 1974, p. 176.

S. Prokhorova, Applied analysis of random processes, Samara: SNTsRAS, 2007, p. 582.

R. Guter, L. Kudryavtsev, and B. Levitan, Functions of a real variable.Approximation of functions. Almost periodic functions, Moscow: Fizmatgiz, 1963, p. 244.

A. Kolmogorov and S. Fomin, Elementstheory of functions and functional analysis, Moscow: Science, 1976, p. 544.

A. Trakhtman, Introduction to generalizedspectral theory of signals, Moscow: Sov.radio, 1972, p. 352.

L. Zalmanzon, Fourier Transform,Walsh, Haar and their application in management, communications and other areas, Moscow: Science, 1989, p. 496.

E. Baghdadi, Lectures on communication theory, Moscow: Mir, 1964, p. 402.

B. Marchenko and L. Shcherbak, Linear random processes and their applications, Kyiv: Naukova Duma, 1975, p. 144.

V. Kulya, Orthogonal filters, Kyiv: Technology, 1967, p. 240.

A. Deitch, Methods for identifying dynamic objects, Moscow: Energy, 1979, p. 240.

J. Lanning and R. Battin, Random processessys in automatic control problems:Per. from English, Moscow: IL, 1958, p. 388.

E. Kulikov, Methods for measuring randomprocesses, Moscow: Radio and Communications, 1986, p. 272.

A. Shalygin and Y. Palagin, Appliedstatistical modeling methods, Leningrad: Mechanical Engineering, 1986, p. 320.

A. Denisenko, Signals. Theoretical radio engineering. Reference manual, Moscow: Hotline – Telecom, 2005, p. 704.

I. Kovalenko and A. Filippova, Theory of Probability and Mathematical Statistics, Moscow: Higher school, 1982, p. 256.

S. Chabdarov, N. Safiullin, and A. Feoktistov, Fundamentals of statistical theory of radio communications.Polygaussian models and methods: Textbook.allowance, Kazan: Kazan Aviation. Institutethem. Tupolev, 1983, p. 87.

V. Korolev, Mixed Gaussian probabilistic models of real processes, Moscow: Max Press, 2004, p. 124.

L. Devroy and L. Gyorfi, Nonparametric density estimation, Moscow: Mir, 1988, p. 408.

P. Suetin, Classic orthogonal polynomials, Moscow: Fizmatlit, 2005, p. 480.

V. Beregun and O. Krasilnikov, “Orthogonalgiving the strength and intensity of fluctuation processes. Stan problem”, Electronicsand communication, vol. 39, no. 4, pp. 39–45, 2007.

B. Marchenko and L. Shcherbak, “Problem of moments and cumulant analysis”, Selection and processinginformation, vol. 85, no. 9, pp. 12–20, 1993.