Результаты поиска: 4 док. (сбросить фильтры)
Статья: ВЫЯВЛЕНИЕ РАЗНОВИДНОСТЕЙ ОДНОМОДОВЫХ ОПТИЧЕСКИХ ВОЛОКОН И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ХАРАКТЕРИСТИК ИХ ПРОДОЛЬНОГО НАТЯЖЕНИЯ
В этой работе представлены результаты исследований по автоматизации обработки данных измерений бриллюэновских рефлектограмм, содержащих различные виды одномодовых оптических волокон. Анализируя параметры рассеяния Мандельштама - Бриллюэна возможно различать разновидности оптических волокон в исследуемых оптических кабелях, а также оценивать изменение бриллюэновского частотного сдвига и определять степень продольного натяжения. Начальные значения бриллюэновского частотного сдвига и спектр рассеяния Мандельштама - Бриллюэна для каждой разновидности оптических волокон отличаются. Представлены разработанные программы для обработки блиллюэновских рефлектограмм. Сделаны выводы о точности оценок, полученных по различным алгоритмам, на основании накопленного опыта по работе с представленными программами.
Статья: ВКЛАД ТЕРМОЭМИССИИ НА КОНЦЕНТРАЦИЮ ЗАРЯДОВ В ЛАЗЕРНОМ ПУЧКЕ, РАСПРОСТРАНЯЮЩЕМСЯ ЧЕРЕЗ АЭРОЗОЛЬ
Составлена математическая модель процессов, протекающих в аэродисперсных средах с твёрдыми частицами, при взаимодействии с лазерным излучением. В модели учитываются термоэмиссия электронов с поверхности микрочастиц и лазерный пробой. Расчетами показана возможность возникновения слабой сплошной ионизации воздушной среды на расстоянии нескольких сантиметров от очага пробоя за счёт ионизации молекул NO и протекания термохимических реакций в длинной лазерной искре.
Статья: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ СИГНАЛОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ
Предлагается методика применения цифровых фильтров для классификации управляющих сигналов в режиме реального времени. Сигналы могут поступать от различных управляющих датчиков, установленных на управляемом устройстве, например мобильном роботе. Управляющие сигналы поступают от датчиков, подвергаются обработке, классификации, и в дальнейшем используются для управления мобильным
робототехническим устройством. Существует большое количество алгоритмов классификации сигналов, в основе которых лежит выделение характерных особенностей сигнала, таких как амплитуда, частота, среднее значение и др. Большинство алгоритмов классифицируют сигналы на основе характеристик (features) во временном домене. В данной работе предлагается использовать частотные характеристики сигнала и на их основе осуществлять классификацию, применяя узкополосные «гребенчатые» цифровые фильтры. Базовые частоты управляющего сигнала находятся на предварительном этапе с помощью быстрого преобразования Фурье. После того как базовые частоты определены, процесс классификации заключается в фильтрации сырого сигнала набором цифровых узкополосных «гребенчатых» фильтров. Такой подход позволяет классифицировать управляющие воздействия «на лету» в режиме реального времени. Цифровые фильтры могут быть использованы для классификации различных видов сигналов, которые в дальнейшем преобразуются в управляющие команды для мобильного робототехнического устройства.
Статья: Случайный характер доверительных интервалов
В теории вероятностей и математической статистике для проверки статистической гипотезы о принадлежности единичного измеренного значения какой-либо физической величины или какого-либо показателя заданной выборке разработан метод, основанный на определении доверительных интервалов.
Доверительные интервалы, исходя из способа их расчета, можно рассматривать как дискретные случайные величины.
В настоящей работе показано, что реально доверительные интервалы являются непрерывными случайными величинами.
Для нормального и логарифмически нормального законов распределения случайных величин с использованием выборки из генеральной совокупности обоснованы законы распределения соответствующих доверительных интервалов и, исходя из этого, способ нахождения доверительных границ для них.
Представление доверительных интервалов как непрерывных случайных величин позволяет делать более корректные выводы при оценке статистических гипотез.