Детальная информация

Волков, В. Ю. Адаптивные и инвариантные алгоритмы обнаружения объектов на изображениях и их моделирование в Matlab [Электронный ресурс] / Волков В. Ю. — 2-е изд., доп. — Санкт-Петербург: Лань, 2022. — 192 с. — Книга из коллекции Лань - Информатика. — <URL:https://e.lanbook.com/book/212222>. — <URL:https://e.lanbook.com/img/cover/book/212222.jpg>.

Дата создания записи: 09.06.2022

Тематика: модельные распределения шума; алгоритмы различения сигналов; теория приема сигналов; matlab; учебные пособия; алгоритмы обнаружения сигналов; обработка сигналов; решение гауссовских задач; адаптивные алгоритмы; гауссовское распределение; инженерно-технические науки; математическое моделирование; моделирование в matlab; моделирование сигналов; обнаружение объектов на изображениях; обнаружение сигналов; обнаружители; прием сигналов; сигналы; среда matlab; теория связи

УДК: 621.391(07)

ББК: 519.711.3(075.8)

Разрешенные действия: Посмотреть

Аннотация

Основной задачей данного учебного пособия является систематическое изложение и пояснение новых достаточно сложных понятий и идей теории приема и обработки при отсутствии полного статистического описания сигналов и помех, т. е. в условиях априорной неопределенности. Описаны алгоритмы обнаружения и различения сигналов при действии шумов с гауссовскими и некоторыми негауссовскими распределениями. Рассмотрены простые и практические важные модельные распределения шума, дан синтез и анализ характеристик обнаружителей с адаптивным порогом при неизвестных параметрах распределения шума. Приведены программы моделирования случайных полей и программы обнаружения объектов на изображениях на фоне шумов в среде Matlab. Пособие предназначено для студентов технических направлений подготовки и специальностей, дипломников, магистров, аспирантов и специалистов в области радиотехники и телекоммуникаций при изучении вопросов обработки сигналов и изображений, при выполнении курсовых и дипломных работ, а также в научно-исследовательской работе.

Статистика использования

stat Количество обращений: 2
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика