В работе представлены алгоритмы идентификации сигналов и определения порога ложной идентификации на основе формирования интегрального биспектра и вычисления евклидового расстояния. Проведен аналитический расчет статистических характеристик в виде средней вероятности ошибки идентификации, ошибки идентификации известного сигнала и нового сигнала. Показаны преимущества биспектрального преобразования сигнала перед спектральной плотностью мощности в идентификации сигналов при их сильной взаимной корреляции (от 0,5 до 0,9). Выполнено математическое и компьютерное моделирование процедуры идентификации сигналов и формирования оптимального порога, позволяющего определить новый сигнал. Результаты моделирования подтвердили совпадение с теоретическими значениями вероятности ошибки идентификации сигнала.
Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.
Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.
Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!
Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.
Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.
Спасибо, понятно.