METHOD OF BROWN’S EXPONENTIAL FILTER ADAPTATION BY USING THE METHOD OF LEAST SQUARES
Наукові журнали НАУ
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
METHOD OF BROWN’S EXPONENTIAL FILTER ADAPTATION BY USING THE METHOD OF LEAST SQUARES
Метод адаптации экспоненциального фильтра Брауна с использованием метода наименьших квадратов Метод адаптації експоненціального фільтра Брауна із використанням методу найменших квадратів |
|
| Creator |
Boriak, B. R.; Полтавський національний технічний університет ім. Юрія Кондратюка, Полтава
Silvestrov, A. M.; Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського», Київ Lutsio, V. V.; Полтавський національний технічний університет ім. Юрія Кондратюка, Полтава |
|
| Subject |
Exponential smoothing; noise; forecast; tracking signal; low-pass filter; smoothing factor; least squares
UDC 519.218.82 (045) Экспоненциальное сглаживание; шум; прогноз; сигнал отслеживания; фильтр нижних частот; коэффициент сглаживания; наименьшие квадраты УДК 519.218.82 (045) Експоненціальне згладжування; шум; прогноз; сигнал відстеження; фільтр низьких частот; коефіцієнт згладжування; найменші квадрати УДК 519.218.82 (045) |
|
| Description |
Proposed structure of the filtering algorithm gives an opportunity to avoid some of disadvantages of exponential smoothing. The main aim of proposed algorithm is to estimate filtration quality and get an ability to change smoothing factor during the work of the system. We used the method of least squares to estimate the difference between smoothed signal and signal that was built from filtered signal got by its approximation. This method might be used in the case if the trajectory of the tracking signal is not changing during the estimating process or it might be changed inconsiderably. This data processing algorithm can be used as filtering and forecasting system and integrated in systems with lags.
Предложенная структура алгоритма фильтрации дает возможность избежать некоторых недостатков экспоненциального сглаживания. Основной целью предложенного алгоритма является оценка качества фильтрации и возможность изменения коэффициента сглаживания при работе системы. Использован метод наименьших квадратов для оценки разницы между сглаженным сигналом и сигналом, который был построен с фильтрованного сигнала, полученного после его аппроксимации. Этот метод может быть использован в случае, если траектория отслеживаемого сигнала, не меняется в процессе оценивания, или она может меняться не значительным образом. Данный алгоритм обработки информации может быть применен как для фильтрации, так и для получения прогнозируемого сигнала в системах с опозданиями. Запропонована структура алгоритму фільтрації дає можливість уникнути деяких недоліків експоненціального згладжування. Основною метою запропонованого алгоритму є оцінка якості фільтрації та можливість зміни коефіцієнта згладжування під час роботи системи. Використано метод найменших квадратів для оцінки різниці між згладженим сигналом і сигналом, який був побудований з фільтрованого сигналу, отриманого після його апроксимації. Цей метод можна використовувати у випадку, якщо траєкторія сигналу, що відстежується не змінюється під час процесу оцінювання, або вона може змінюватись не значним чином. Даний алгоритм обробки інформації можна застосовувати як для фільтрації так і для отримання прогнозованого сигналу в системах із запізненнями. |
|
| Publisher |
National Aviation University
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2018-03-15
|
|
| Type |
—
— — |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/12306
10.18372/1990-5548.54.12306 |
|
| Source |
Electronics and Control Systems; Том 4, № 54 (2017); 27-32
Электроника и системы управления; Том 4, № 54 (2017); 27-32 Електроніка та системи управління; Том 4, № 54 (2017); 27-32 |
|
| Language |
en
|
|