Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635212)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Датчики и системы. Sensors & Systems  / №1 2017

КРИТЕРИИ χ2 И ФИШЕРА В АЛГОРИТМАХ ОБНАРУЖЕНИЯ СЛАБО КОНТРАСТНЫХ ОБЪЕКТОВ В ИНФРАКРАСНОМ ДИАПАЗОНЕ (300,00 руб.)

0   0
Первый авторСуворов Сергей Витальевич
Страниц8
ID579639
АннотацияПрименительно к сканирующей оптической системе проведено сравнение критериев χ2 и Фишера для обнаружения объектов, слабо контрастных в инфракрасном диапазоне, при последовательном анализе поступающего сигнала. Предложен рекуррентный алгоритм обработки. Показано, что увеличение объема выборки, полученной в результате отклика объекта, улучшает характеристики обнаружения. Алгоритм позволяет получить дополнительный показатель в виде длительности обнаруженного отклика. При известных параметрах сканирующей системы и размерах объекта обнаружения это позволяет выявить некоторые виды помех. Подробно обозначены условия применения алгоритма. Порядок обработки выборочных значений рассмотрен на примере
УДК681.7.015.2.621.396.969.36
Суворов, С.В. КРИТЕРИИ χ2 И ФИШЕРА В АЛГОРИТМАХ ОБНАРУЖЕНИЯ СЛАБО КОНТРАСТНЫХ ОБЪЕКТОВ В ИНФРАКРАСНОМ ДИАПАЗОНЕ / С.В. Суворов // Датчики и системы. Sensors & Systems .— 2017 .— №1 .— С. 36-43 .— URL: https://rucont.ru/efd/579639 (дата обращения: 11.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

УДК 681.7.015.2.621.396.969.36 КРИТЕРИИ c2 И ФИШЕРА В АЛГОРИТМАХ ОБНАРУЖЕНИЯ СЛАБО КОНТРАСТНЫХ ОБЪЕКТОВ В ИНФРАКРАСНОМ ДИАПАЗОНЕ c2 AND FISHER CRITERIA IN ALGORITHMS OF A DETECTION OF LOW CONTRAST IMAGES IN INFRARED RANGE Суворов Сергей Витальевич канд. техн. наук, доцент Е-mail: ssv-g1@mail.ru Московский государственный технический университет им. <...> Н. Э. Баумана, Москва Аннотация: Применительно к сканирующей оптической системе проведено сравнение критериев χ2 и Фишера для обнаружения объектов, слабо контрастных в инфракрасном диапазоне, при последовательном анализе поступающего сигнала. <...> Показано, что увеличение объема выборки, полученной в результате отклика объекта, улучшает характеристики обнаружения. <...> Алгоритм позволяет получить дополнительный показатель в виде длительности обнаруженного отклика. <...> При известных параметрах сканирующей системы и размерах объекта обнаружения это позволяет выявить некоторые виды помех. <...> Ключевые слова: обнаружение, критерий χ2, критерий Фишера, последовательный анализ, инфракрасный диапазон, рекуррентная обработка. <...> Для обнаружения может использоваться амплитудная селекция с применением различных алгоритмов и критериев оценки правильного обнаружения. <...> В этом случае для преодоления априорной неопределенности применяются адаптивный байесовский подход, отношение максимального правдоподобия, принципы инвариантности к сдвигу и масштабу [2, 3]. <...> Для сканирующих систем обнаружения с цифровой обработкой существенный интерес представляет возможность принятия решения по мере поступления новых элементов выборки. <...> При последовательном анализе статистических гипотез на каждом k-м шаге, на котором делается попытка вынести решение, должны быть определены области значений решающей статистики. <...> При этом в начале анализа весьма вероятны ошибочные решения ввиду недостатка статистических данных, из-за чего на первых шагах вводят область неопределенности, в которой решение не принимается, а происходит накопление решающей <...>

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Антиплагиат система на базе ИИ