Текущий выпуск Номер 3, 2024 Том 16

Все выпуски

Результаты поиска по 'распределение':
Найдено статей: 273
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 5, с. 999-1002
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 6, с. 1217-1219
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 3, с. 485-489
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 5, с. 1099-1101
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 6, с. 1415-1418
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 1, с. 5-10
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 2, с. 245-248
  8. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 3, с. 581-584
  9. Яковлева Т.В.
    Условия применимости статистической модели Райса и расчет параметров райсовского сигнала методом максимума правдоподобия
    Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 1, с. 13-25

    В работе развивается теория нового, так называемого двухпараметрического подхода к анализу и обработке случайных сигналов. Проведены математическое моделирование и сопоставление результатов решения задачи в условиях статистических моделей Гаусса и Райса. Дается обоснование применимости статистической модели Райса в условиях анализа огибающей измеряемого сигнала в задачах обработки данных и изображений. Развит и теоретически обоснован метод решения задачи шумоподавления и восстановления райсовского сигнала посредством одновременного вычисления двух статистических параметров — величины математического ожидания исходного сигнала и дисперсии шума — на основе принципа максимума правдоподобия. Проанализированы особенности функции правдоподобия для распределения Райса и вытекающие из них возможности оценки параметров сигнала и шума.

    Ключевые слова: случайный сигнал, распределение Райса, распределение Гаусса, метод максимума правдоподобия, отношение сигнала к шуму.
    Просмотров за год: 2. Цитирований: 4 (РИНЦ).
  10. Белеан Б., Белеан К., Флоаре К., Вароди К., Бот А., Адам Г.
    Сеточные высокопроизводительные вычисления в получении спутниковых изображний на примере фильтра Перона–Малик
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 3, с. 399-406

    В данной работе рассматривается подход к эффективной обработке спутниковых изображений, который включает в себя два этапа. Первый этап заключается в распределении быстро взрастающего объема спутниковых данных, полученных через Грид-инфраструктуру. Второй этап включает в себя ускорение решения отдельных задач, относящихся к обработке изображений с помощью внедрения кодов, которые способствуют интенсивному использованию пространственно-временного параллелизма. Примером такого кода является обработка изображений с помощью итерационного фильтра Перона–Малик в рамках специального применения архитектуры аппаратного обеспечения ППВМ (FPGA).

    Ключевые слова: фильтр Перона–Малик, обработка спутникового изображение, Грид, высокопроизводительные вычисления, ППВМ (ПЛИС), ЮНИТАР (UNOSAT).
    Просмотров за год: 3.
Страницы: « первая предыдущая следующая последняя »

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Copyright © 2009–2024 Институт компьютерных исследований