Представлены линейные предикторы и каузальные фильтры для дискретных сигналов, имеющих различные виды дегенерации спектра. Эти предикторы и фильтры основаны на аппроксимации идеальных некаузальных передаточных функций каузальными передаточными функциями, представленными многочленами от Z-преобразования дискретной функции Хевисайда.
Идентификаторы и классификаторы
Известно, что определенная дегенерация спектра может обеспечить возможности для прогнозирования и интерполяции сигналов (см., например, [1–9]). В данной статье рассматриваются дискретные сигналы в детерминированной среде, где наблюдается только одна траектория сигнала, а не набор выборок траекторий, которые позволили бы применить статистические методы. Метод, который мы используем, основан на частотном анализе. Известно, что эти сигналы, в принципе, могут быть предсказаны, т. е. позволяют однозначные экстраполяции из их прошлых наблюдений, если у них есть разрыв спектра, т. е. их Z-преобразование обращается в ноль на некотором сегменте единичной окружности T = {z ∈ C: |z| = 1} (см., например, [10]). Этот разрыв может быть произвольно малым и может быть даже сведен к одной точке при определенных условиях на дегенерацию спектра в окрестности этой точки. Соответственно, идеальный фильтр низких или высоких частот преобразует непредсказуемый сигнал в предсказуемый. Вот почему эти идеальные фильтры не могут быть каузальными.
Список литературы
1. Butzer P.L., Stens R.L. Linear Prediction by Samples from the Past // Advanced Topics in Shannon Sampling and Interpolation Theory. New York: Springer, 1993. P. 157-183. DOI: 10.1007/978-1-4613-9757-1_5
2. Higgins J.R. Sampling Theory in Fourier and Signal Analysis: Foundations. Oxford: Clarendon; New York: Oxford Univ. Press, 1996.
3. Li Z., Han J., Song Y. On the Forecasting of High-Frequency Financial Time Series Based on ARIMA Model Improved by Deep Learning // J. Forecast. 2020. V. 39. № 7. P. 1081-1097. DOI: 10.1002/for.2677 EDN: DBGFSR
4. Luo S., Tian C. Financial High-Frequency Time Series Forecasting Based on Sub-step Grid Search Long Short-Term Memory Network // IEEE Access. 2020. V. 8. P. 203183-203189. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3037102 EDN: XMMGVS
5. Knab J.J. Interpolation of Band-Limited Functions Using the Approximate Prolate Series // IEEE Trans. Inform. Theory. 1979. V. 25. № 6. P. 717-720. DOI: 10.1109/TIT.1979.1056115
6. Lyman R.J., Edmonson W.W., McCullough S., Rao M. The Predictability of Continuous-Time, Bandlimited Processes // IEEE Trans. Signal Process. 2000. V. 48. № 2. P. 311-316. DOI: 10.1109/78.823959
7. Lyman R.J., Edmonson W.W. Linear Prediction of Bandlimited Processes with Flat Spectral Densities // IEEE Trans. Signal Process. 2001. V. 49. № 7. P. 1564-1569. DOI: 10.1109/78.928709 EDN: LPRJXJ
8. Papoulis A. A Note on the Predictability of Band-limited Processes // Proc. IEEE. 1985. V. 73. № 8. P. 1332-1333. DOI: 10.1109/PROC.1985.13284
9. Vaidyanathan P.P. On Predicting a Band-limited Signal Based on Past Sample Values // Proc. IEEE. 1987. V. 75. № 8. P. 1125-1127. DOI: 10.1109/PROC.1987.13856
10. Dokuchaev N. Predictors for Discrete Time Processes with Energy Decay on Higher Frequencies // IEEE Trans. Signal Process. 2012. V. 60. № 11. P. 6027-6030. DOI: 10.1109/TSP.2012.2212436
11. Dokuchaev N. On Predictors for Band-limited and High-Frequency Time Series // Signal Process. 2012. V. 92. № 10. P. 2571-2575. DOI: 10.1016/j.sigpro.2012.04.006
12. Dokuchaev N. Near-ideal Causal Smoothing Filters for the Real Sequences // Signal Process. 016. V. 118. № 1. P. 285-293. DOI: 10.1016/j.sigpro.2015.07.002
13. Dokuchaev N. Limited Memory Predictors Based on Polynomial Approximation of Periodic Exponentials // J. Forecast. 2022. V. 41. № 5. P. 1037-1045. DOI: 10.1002/for.2843 EDN: BFVGMO
14. Докучаев Н.Г. Предикторы для высокочастотных сигналов на основе аппроксимации периодических экспонент рациональными многочленами // Пробл. передачи информ. 2022. Т. 58. № 4. С. 84-94. DOI: 10.31857/S0555292322040076 EDN: NAZTGC
15. Stone M.H. The Generalized Weierstrass Approximation Theorem // Math. Mag. 1948. V. 21. № 4. P. 167-184; № 5. P. 237-254 (continued). 10.2307/3029750; 10.2307/3029337. DOI: 10.2307/3029750;https
Выпуск
Другие статьи выпуска
Рассматриваются последовательности {An}+∞n=−∞ элементов произвольного поля F, удовлетворяющие разложениям вида Am+nAm−n=a1(m)b1(n)+a2(m)b2(n), Am+n+1Am−n=a˜1(m)b˜1(n)+a˜2(m)b˜2(n), где a1, a2, b1, b2: Z→F. Доказываются результаты о существовании и единственности таких последовательностей. Полученные результаты используются для построения аналогов криптографических алгоритмов Диффи - Хеллмана и Эль-Гамаля. Задача дискретного логарифмирования ставится в группе (S,+), где множество S состоит из четверок S(n)=(An−1, An, An+1, An+2), n∈Z, а S(n)+S(m)=S(n+m).
Модель сетевого графа является удобным инструментом для анализа сетей передачи информации, где возможность передачи в условиях атаки на объект можно описывать с помощью дробных критических графов, а уязвимость сети можно измерять с помощью варианта параметра изолированной жесткости. Рассматривается как устойчивость сети, так и реализуемость передачи данных при повреждении узлов, и определяется граница на вариант изолированной жесткости для дробных (a, b, n)-критических графов, где параметр n означает количество поврежденных узлов в определенный момент времени. С помощью контрпримера доказывается точность полученной границы на вариант изолированной жесткости. Основной теоретический вывод позволяет находить оптимальное соотношение между производительностью и стоимостью при проектировании топологии сети.
Рассматриваются процессы контактов на локально компактных сепарабельных метрических пространствах с неоднородными по пространству интенсивностями рождения и гибели. Формулируются условия на интенсивности, обеспечивающие существование инвариантных мер этих процессов. Одним из условий является так называемое условие критического режима. Для доказательства существования инвариантных мер использован подход, предложенный в предыдущей работе авторов. Подробно рассматривается маркированная модель контактов с компактным пространством марок (квазивидов), в которой интенсивности как рождения, так и гибели зависят от марок.
Рассматривается геометрический подход к понятию метрической энтропии. Обоснована возможность такого подхода для класса борелевских вероятностных инвариантных эргодических мер на софических системах, что является первым результатом такой общности для немарковских систем.
Покрывающим кодом или покрытием называется множество кодовых слов, такое что объединение шаров с центрами в этих кодовых словах покрывает все пространство. Как правило, задача состоит в минимизации мощности покрывающего кода. Для классической метрики Хэмминга размер минимального покрывающего кода фиксированного радиуса R известен с точностью до постоянного множителя. Аналогичный результат был недавно получен для кодов с R вставками и кодов с R удалениями. В данной статье изучаются покрытия пространства для метрики Левенштейна фиксированной длины, т. е. для R вставок и R удалений. Для R = 1 и 2 доказываются новые нижние и верхние оценки минимальной мощности покрывающего кода, которые отличаются лишь в константу раз.
Предложены каскадный и свитчинговый методы построения совершенных и диаметральных совершенных кодов, исправляющих одну ошибку, в метрике Ли. Рассмотрены ранги и ядра диаметральных совершенных кодов, полученных свитчинговой конструкцией.
Издательство
- Издательство
- ИППИ РАН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- Большой Каретный пер., 19, стр. 1
- Юр. адрес
- Большой Каретный пер., 19, стр. 1
- ФИО
- Соболевский Андрей Николаевич (Директор)
- E-mail адрес
- director@iitp.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 6504274
- Сайт
- http:/iitp.ru