Основы теории обработки изображений. Крашенинников В.Р. - 22 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

22
5.4. Контрольные вопросы
1. Постановка задачи оценки И.
2.
Прогноз и фильтрация И.
3.
Оценка И как статистическая задача.
4.
Прогноз гауссовских И, линейность оптимального прогноза.
5.
Идентификационный адаптивный прогноз.
6.
Безыдентификационный адаптивный прогноз.
7.
Псевдоградиентная адаптация.
8.
Псевдоградиентный адаптивный прогноз.
5.4. Задания на лабораторную работу
1.
Построить оптимальный прогноз авторегрессионной последовательно-
сти с известными параметрами. Вычислить выборочное СКО ошибки и
сравнить его с теоретическим значением.
2.
Построить адаптивный идентификационный прогноз той же последо-
вательности. Сравнить конечные значения весовых коэффициентов с
их оптимальными значениями, полученными в п.1 этого задания. Вы-
числить выборочное СКО ошибки и сравнить его с СКО, полученным
в п.1.
3.
Построить ПГ прогноз той же последовательности. Вычислить выбо-
рочное СКО ошибки и сравнить его с СКО, полученными в п.1 и п.2.
4.
Выполнить задания в пп.1-3 для И, заданного моделью Хабиби. Про-
граммы должны обеспечивать визуализацию результатов (см. рис. 5.2).
6. ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 3
«ОБНАРУЖЕНИЕ СИГНАЛОВ НА ФОНЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ»
6.1. Цель работы
Изучение неадаптивных методов обнаружения сигналов на фоне ме-
шающих изображений.
6.2. Теоретическая часть
6.2.1. Постановка задачи обнаружения
Рассмотрим задачу обнаружения сигналов на фоне мешающего И, то
есть случайного сеточного поля помех
},:{ IijyY
i
j
=Ω∈=
. Наблюдения
}{
i
j
zZ =
заданы на той же сетке и могут содержать (гипотеза Н
1
) или не со-
держать (гипотеза
Н
0
) сигнал S. По имеющимся наблюдениям
Z
требуется

Страницы