Результаты поиска по 'статистическая модель':
Найдено статей: 92
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 6, с. 1217-1219
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2022, v. 14, no. 6, pp. 1217-1219
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 3, с. 485-489
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2023, v. 15, no. 3, pp. 485-489
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 5, с. 1099-1101
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2023, v. 15, no. 5, pp. 1099-1101
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 6, с. 1415-1418
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2023, v. 15, no. 6, pp. 1415-1418
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 1, с. 5-10
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2024, v. 16, no. 1, pp. 5-10
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 2, с. 245-248
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2024, v. 16, no. 2, pp. 245-248
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 3, с. 581-584
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2024, v. 16, no. 3, pp. 581-584
  8. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 5, с. 1037-1040
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2024, v. 16, no. 5, pp. 1037-1040
  9. Яковлева Т.В.
    Условия применимости статистической модели Райса и расчет параметров райсовского сигнала методом максимума правдоподобия
    Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 1, с. 13-25

    В работе развивается теория нового, так называемого двухпараметрического подхода к анализу и обработке случайных сигналов. Проведены математическое моделирование и сопоставление результатов решения задачи в условиях статистических моделей Гаусса и Райса. Дается обоснование применимости статистической модели Райса в условиях анализа огибающей измеряемого сигнала в задачах обработки данных и изображений. Развит и теоретически обоснован метод решения задачи шумоподавления и восстановления райсовского сигнала посредством одновременного вычисления двух статистических параметров — величины математического ожидания исходного сигнала и дисперсии шума — на основе принципа максимума правдоподобия. Проанализированы особенности функции правдоподобия для распределения Райса и вытекающие из них возможности оценки параметров сигнала и шума.

    Ключевые слова: случайный сигнал, распределение Райса, распределение Гаусса, метод максимума правдоподобия, отношение сигнала к шуму.
    Yakovleva T.V.
    Conditions of Rice statistical model applicability and estimation of the Rician signal’s parameters by maximum likelihood technique
    Computer Research and Modeling, 2014, v. 6, no. 1, pp. 13-25

    The paper develops a theory of a new so-called two-parametric approach to the random signals' analysis and processing. A mathematical simulation and the task solutions’ comparison have been implemented for the Gauss and Rice statistical models. The applicability of the Rice statistical model is substantiated for the tasks of data and images processing when the signal’s envelope is being analyzed. A technique is developed and theoretically substantiated for solving the task of the noise suppression and initial image reconstruction by means of joint calculation of both statistical parameters — an initial signal’s mean value and noise dispersion — based on the maximum likelihood method within the Rice distribution. The peculiarities of this distribution’s likelihood function and the following from them possibilities of the signal and noise estimation have been analyzed.

    Keywords: random signal, Rice distribution, Gauss distribution, maximum likelihood technique, signal-to-noise ratio.
    Views (last year): 2. Citations: 4 (RSCI).
  10. Гаврилов С.В., Матюшкин И.В.
    Статистический анализ блочно-поворотного механизма Марголуса в клеточно-автоматной модели диффузии в среде с дискретными особенностями
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 6, с. 1155-1175

    Предложено обобщение блочного клеточного автомата Марголуса на гексагональную сетку. Проведена статистическая обработка результатов вероятностных клеточно-автоматных вычислений для ряда модификаций схемы, решающей тестовую задачу диффузии вещества. Показано, что выбор блоков в виде гексагонов на 25% эффективнее, чем в виде Y-блоков. Показано, что алгоритмы имеют полиномиальную сложность, причем степень полинома для параллельных вычислителей лежит в пределах 0.6÷0.8, а для последовательных — в пределах 1.5÷1.7. Исследовалось влияние внедренных в поле клеточного автомата дефектных ячеек на скорость сходимости.

    Ключевые слова: диффузия, метод моделирования, дискретные особенности, блочные клеточные автоматы, окрестность Марголуса, гексагональная сетка.
    Gavrilov S.V., Matyushkin I.V.
    Statistical analysis of Margolus’s block-rotating mechanism cellular automation modeling the diffusion in a medium with discrete singularities
    Computer Research and Modeling, 2015, v. 7, no. 6, pp. 1155-1175

    The generalization of Margolus’s block cellular automaton on a hexagonal grid is formulated. Statistical analysis of the results of probabilistic cellular automation for vast variety of this scheme solving the test task of diffusion is done. It is shown that the choice of the hexagon blocks is 25% more efficient than Y-blocks. It is shown that the algorithms have polynomial complexity, and the polynom degree lies within 0.6÷0.8 for parallel computer, and in the range 1.5÷1.7 for serial computer. The effects of embedded into automaton’s field defective cells on the rate of convergence are studied also.

    Keywords: diffusion, method of modeling, discrete singularities, block cellular automata, Margolus neighborhood, hexagonal grid.
    Views (last year): 8. Citations: 4 (RSCI).
Pages: « first previous next last »

Indexed in Scopus

Full-text version of the journal is also available on the web site of the scientific electronic library eLIBRARY.RU

The journal is included in the Russian Science Citation Index

The journal is included in the RSCI

International Interdisciplinary Conference "Mathematics. Computing. Education"

Copyright © 2009–2024 Institute of Computer Science