Preview

Доклады БГУИР

Расширенный поиск

Оптимальный гистограммный фильтр

https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-21-5-13-19

Аннотация

Рассматривается методика построения оптимального гистограммного фильтра и его модификаций с учетом априорной информации о предполагаемой плотности распределения вероятностей. Основная идея построения гистограммного фильтра заключается в применении специального преобразования, отображающего профиль участка любого закона распределения в эквивалентный ему постоянный уровень характеристических чисел – информационных весов. Это преобразование позволяет определить коэффициенты гистограммного фильтра. Оценка значения числа данных конкретного интервала гистограммы формируется характеристической функцией фильтра, содержащей реальные данные и соответствующей характеристическому числу. Показана сходимость оценок, полученных гистограммным фильтром, к истинным значениям вероятностей интервалов. Рассмотрены модификации оптимального гистограммного фильтра, требующие меньше вычислительных затрат на их реализацию. Получены верхние границы качественных характеристик фильтров. Установлено, что оптимальный гистограммный фильтр независимо от вида закона распределения обеспечивает в три раза лучшее качество идентификации (распознавания) в сравнении со стандартной гистограммной оценкой. Эффективность гистограммного фильтра подтверждается моделированием. Гистограммный фильтр является простым для реализации инструментом, который легко может быть встроен в любой открытый алгоритм идентификации (распознавания) закона распределения.

Об авторах

А. В. Овсянников
Белорусский государственный университет
Беларусь

Овсянников Андрей Витальевич, к. т. н., доцент, доцент кафедры информационных технологий

220030, г. Минск, просп. Независимости, 4

Тел.: +375 17 209-58-94



В. М. Козел
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Беларусь

к. т. н., доцент, доцент кафедры информационных радиотехнологий

г. Минск



Список литературы

1. Вожов, С. С. Параметрическая и непараметрическая идентификации закона распределения по интервальным данным / С. С. Вожов, Е. В. Чимитова // Метрология. 2019. № 1. C. 3–16.

2. Wang, Z. Nonparametric Density Estimation for High-Dimensional Data – Algorithms and Applications / Z. Wang, D. W. Scott // Wiley Interdisciplinary Reviews Computational Statistics. 2019. Vol. 11, No 4. P. 1461–1501.

3. Куликов, В. Б. Анализ методов идентификации законов распределения случайных величин и процессов / В. Б. Куликов // Cloud of Science. 2020. T. 6, № 4. С. 565–589.

4. Орлов, Ю. Н. Оптимальное разбиение гистограммы для оценивания выборочной плотности функции распределения нестационарного временного ряда / Ю. Н. Орлов // Препринты ИПМ имени М. В. Келдыша. 2013. № 14. 26 с. http://library.keldysh.ru/preprint.asp?id.=2013-14.

5. Gonzalez, R. Digital Image Processing / R. Gonzalez. New York: Pearson, 2018.

6. Бройнль, Т. Встраиваемые роботехнические системы: проектирование и применение мобильных роботов со встроенными системами управления / Т. Бройнль; под ред. В. Е. Павловского. Ижевск: Ин-т компьютер. исслед., 2012. 520 c.

7. Овсянников, А. В. Гистограммный фильтр с настройкой параметра сглаживания / А. В. Овсянников, В. М. Козел // Доклады БГУИР. 2022. Т. 20, № 8. С. 42–50. http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2022-20-8-42-50.

8. Овсянников, А. В. Фильтрация гистограммной оценки плотности вероятности на основе нечеткой принадлежности данных интервалу группирования / А. В. Овсянников, В. М. Козел // Доклады БГУИР. 2021. Т. 19, № 4. С. 13–20. http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2021-19-4-13-20.


Рецензия

Для цитирования:


Овсянников А.В., Козел В.М. Оптимальный гистограммный фильтр. Доклады БГУИР. 2023;21(5):13-19. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-21-5-13-19

For citation:


Ausiannikau A.V., Kozel V.M. Optimal Histogram Filter. Doklady BGUIR. 2023;21(5):13-19. (In Russ.) https://doi.org/10.35596/1729-7648-2023-21-5-13-19

Просмотров: 254


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1729-7648 (Print)
ISSN 2708-0382 (Online)