РАЗРАБОТКА ПОДСИСТЕМЫ РАСПОЗНАНИЯ СИГНАЛОВ СЛОЖНОЙ ФОРМЫ
Аннотация
Современный этап развития радиотехнических информационных систем характеризуется одной общей тенденцией. Она заключается в том, что объектом их обработки являются различного рода изображения, достаточно сложные по структуре и с неоднородными статистическими свойствами. Примером могут служить телевизионные, диагностические и охранные системы, системы наблюдения за земной и водной поверхностями, ближним космическим пространством. Задачей таких систем является не только такая пассивная функция, как формирование самих изображений, но, в первую очередь, понимание изображений - обнаружение на сложном статистически неоднородном и многоградационном по яркости фоном представляющих интерес объектов, распознавание и оценка их параметров. Форма изображения является концентратором информации, содержащейся в изображении. Она интерпретируется как заданный в аналитическом виде сигнал. В работе предлагается подсистема распознавания сигналов сложной формы, базирующаяся на основе сенсорных сетей. Приведена иллюстрация структурной схемы подсистемы. Показана методика распознавания изображений. Приведены результаты распознавания.
Скачивания
Литература
Список литературы
Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Анализ некоторых направлений повышения пропускной способности ip-сетей связи // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 1 (40). С. 42-45.
Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Особенности оптимизации беспроводных систем связи // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 1 (40). С. 68-71.
Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Анализ характеристик современных ip-сетей связи // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 3 (42). С. 64-67.
Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Исследование характеристик алгоритмов классификации // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 2 (41). С. 96-99.
Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Анализ особенностей современных беспроводных сенсорных сетей // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 3 (42). С. 99-102.
Мельникова Т.В., Питолин М.В., Преображенский Ю.П. Моделирование обработки больших массивов данных в распределенных информационно-телекоммуникационных системах // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. Т. 10. № 1 (36).
Синюков Д.С., Потудинский А.В. Экспериментальное исследование системы автоматического поиска и устранения неисправностей в базе данных // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. Т. 10. № 1 (36).
Мочалин, В. Д. Классификация изображений по форме / В. Д. Мочалин, А. А. Рогозин. – Измерительная техника, 2002, №5, С.35-38
Ветров А.Н., Потлов А.Ю. Оценка эффективности пространственной интерполяции при обработке совмещенных разнодиапазонных изображений // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. Т. 10. № 1 (36).
Ветров А.Н., Потлов А.Ю., Фролов С.В., Судаков Д.Е. Обработка разнодиапазонных изображений на базе матричных приборов с зарядовой связью // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. Т. 10. № 1 (36).
References
L’vovich YA.E., Preobrazhenskij YU.P., Ruzhickij E. Analiz nekotoryh napravlenij povysheniya propusknoj sposobnosti ip-setej svyazi // Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2022. № 1 (40). S. 42-45.
L’vovich YA.E., Preobrazhenskij YU.P., Ruzhickij E. Osobennosti optimizacii besprovodnyh sistem svyazi // Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2022. № 1 (40). S. 68-71.
L’vovich YA.E., Preobrazhenskij YU.P., Ruzhickij E. Analiz harakteristik sovremennyh ip-setej svyazi // Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2022. № 3 (42). S. 64-67.
L’vovich YA.E., Preobrazhenskij YU.P., Ruzhickij E. Issledovanie harakteristik algoritmov klassifikacii // Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2022. № 2 (41). S. 96-99.
L’vovich YA.E., Preobrazhenskij YU.P., Ruzhickij E. Analiz osobennostej sovremennyh besprovodnyh sensornyh setej // Vestnik Voronezhskogo instituta vysokih tekhnologij. 2022. № 3 (42). S. 99-102.
Mel’nikova T.V., Pitolin M.V., Preobrazhenskij YU.P. Modelirovanie obrabotki bol’shih massivov dannyh v raspredelennyh informacionno-telekommunikacionnyh sistemah // Modelirovanie, optimizaciya i informacionnye tekhnologii. 2022. T. 10. № 1 (36).
Sinyukov D.S., Potudinskij A.V. Eksperimental’noe issledovanie sistemy avtomaticheskogo poiska i ustraneniya neispravnostej v baze dannyh // Modelirovanie, optimizaciya i informacionnye tekhnologii. 2022. T. 10. № 1 (36).
Mochalin, V. D. Klassifikaciya izobrazhenij po forme / V. D. Mochalin, A. A. Rogozin. – Izmeritel’naya tekhnika, 2002, №5, S.35-38
Vetrov A.N., Potlov A.YU. Ocenka effektivnosti prostranstvennoj interpolyacii pri obrabotke sovmeshchennyh raznodiapazonnyh izobrazhenij // Modelirovanie, optimizaciya i informacionnye tekhnologii. 2022. T. 10. № 1 (36).
Vetrov A.N., Potlov A.YU., Frolov S.V., Sudakov D.E. Obrabotka raznodiapazonnyh izobrazhenij na baze matrichnyh priborov s zaryadovoj svyaz’yu // Modelirovanie, optimizaciya i informacionnye tekhnologii. 2022. T. 10. № 1 (36).
Просмотров аннотации: 107 Загрузок PDF: 69
Copyright (c) 2023 Tatiana V. Avetisyan, Jakov E. Lvovich, Andrey P. Preobrazhenskiy
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
