Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Информационная технология анализа и обработки данных космических систем наблюдения на основе системной интеграции мультимасштабных концепций

Диссертация: Информационная технология анализа и обработки данных космических систем наблюдения на основе системной интеграции мультимасштабных концепций
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Основная идея разрабатываемой информационной технологии основывается па использование фрактального самоподобия структуры космических изображений, связанного со статистической однородностью их строения на различных пространственных масштабах, и применение в обработке методов мультимасштабпого анализа на основе вейвлет-преобразовапий и квазипспрсрывпых рекурсивных разверток. Информационная… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ И ЗАДАЧ РАЗРАБОТКИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ КОСМИЧЕСКИХ СИСТЕМ 11АБЛЮДЕ11ИЯ
    • 1. 1. Анализ факторов стимулирующих исследование и развитие технологий в области обработки данных КСН
    • 1. 2. Концептуальная структура разрабатываемой информационной технологии. Цели и задачи исследований
  • Выводы
  • ГЛАВА 2. КОПЦЕПТУАЛБПЫЕ, МЕТОДОЛОГ ИЧЕСКИЕ И ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ КОСМИЧЕСКИХ СИСТЕМ НАБЛЮДЕНИЯ
    • 2. 1. Системная интеграция мультимасштабпых концепций, как основа методологического подхода для разработки информационной технологии обработки данных КСП
    • 2. 2. Концепция рекурсивных разверток многомерных пространств и ее использование в редукции размерности данных КСП
    • 2. 3. Описание структуры и моделирование данных КСП на основе концепции фрактальных множеств
    • 2. 4. Непрерывный вейвлет-аиализ и его применение в исследовании масштабно-ипвариантпой структуры данных КСН
    • 2. 5. Техника мультимасштабпого (кратпоразрешающего) анализа па основе ортогональных дискретных вейвлет-преобразовапий и ее применение для синтеза алгоритмов цифровой обработки данных КСН
  • Выводы
  • ГЛАВА 3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕД0ВА11ИЯ MACI1ТТАЫ Ю-И11ВАРИА1ТП ЮЙ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ KCII
    • 3. 1. Теоретические предпосылки для обоснования масштабно-инвариантной структуры данных KCl
    • 3. 2. Фрактальные характеристики данных KCl
      • 3. 2. 1. Методы определения фрактальных характеристик космических изображений
      • 3. 2. 2. Анализ вычислительных экспериментов по исследованию фрактального статистического самоподобия данных KCI I
  • Выводы
  • ГЛАВА 4. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДГЛИРОВА11ИН ПРОЦЕССОВ И ЯВЛЕНИЙ ПРИ ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ КОСМИЧЕСКИХ СИСТЕМ НАБЛЮДЕНИЯ
    • 4. 1. Математические модели физических процессов формирования сигналов в космических системах наблюдения
      • 4. 1. 1. Математическая модель формирования изображений в космических системах наблюдения
      • 4. 1. 2. Влияние неоднородной структуры атмосферы на процесс формирован ия изображен и й
      • 4. 1. 3. Модификация параболического уравнения на основе метода стохастической эквивалентности
    • 4. 2. Математическое моделирование данных КСН как стохастических фрактальных процессов
  • Выводы
  • ГЛАВА 5. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МУЛЬТИМАСШТЛЫ ЮГО ПОДХОДА ДЛЯ РАЗРАБОТКИ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ КСН
    • 5. 1. Параметрические методы обнаружения и оценки сигналов па фоне помех с фрактальной структурой
      • 5. 1. 1. Оптимальные и кназиоптимальпые статистические оценки сигналов па фоне помех с фрактальной структурой
      • 5. 1. 2. Оптимальная оценка сигналов па основе дискретных вей в лет-преобразований
    • 5. 2. Непараметрическое WT-оцепивапис функционалов от функций распределений для решения задач обнаружения и оценки сигналов
      • 5. 2. 1. Функционально статистический подход к решению классических задач обнаружения, фильтрации, интерполяции, прогноза, кластеризации проверки гипотез
      • 5. 2. 2. Методика пепарамстрического оценивания функционалов па основе WT
    • 5. 3. Мультимасштабпая селекция и мультимасштабпое обнаружение сигналов неизвестной формы па основе вейвлет-ирсобразовапий
      • 5. 3. 1. Мультимасштабпое обнаружение сигналов па основе дискретнглх WT
      • 5. 3. 2. Мультимасштабпое обнаружение сигналов на основе непрерывных WT
    • 5. 4. Метод мультимасштабпой экстраполяции, оптимальная оценка субпиксельпых сигналов па основе вейвлет-преобразовапий
    • 5. 5. Экспериментальная проверка информационной технологии при решении задач мониторинга окружающей среды
  • Выводы
  • глава 6. синтез информационных систем обработки, анализа и интерпретации данных ксн для решения задач мониторинга окружающий срнды
    • 6. 1. Проектирование систем обработки данных на концептуальном уровне
    • 6. 2. Реализации информационной технологии при разработке систем спутникового мониторинга
      • 6. 2. 1. Организация системы мониторинга чрезвычайных ситуаций па примере центра оперативного приема и обработки космических данных МЧС РБ
      • 6. 2. 2. Автоматизированная геоипформациоппая система спутникового мониторинга паводковых ситуаций
      • 6. 2. 3. Автоматизированная система оперативного контроля и прогнозирования изрывопожарпой обстановки па территории РБ
      • 6. 2. 4. Автоматизированная система мониторинга экологических процессов
  • Выводы

Информационная технология анализа и обработки данных космических систем наблюдения на основе системной интеграции мультимасштабных концепций (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Информационная технология — совокупность алгоритмов, методов, концепций и парадигм обработки данных. Конечной целыо информационных технологий обработки и анализа данных космических систем наблюдения (КСП) является получение тематической информации из цифровых данных, полученных с помощью приборов дистанционного зондирования, которые характеризуются избирательной чувствительностью в определенных зонах электромагнитного спектра и пространственной разрешающей способностью.

Мультиспектральные (полученные в различных спектральных диапазонах) и мультимасштабпыс (имеющие различное пространственное разрешение) данные КСН по своей математической природе являются многомерными случайными полями.

В настоящее время существуют разнообразные подходы к анализу такого сорта данных (мультиспектральпых изображений). Математическая суть анализа состоит в решении задач фильтрации, интерполяции, экстраполяции, кластеризации, автоматической классификации, обнаружения и статистической оценке аномальных сигналов па случайном фоне.

Анализ исходных конструктивных принципов, лежащих в основе информационных технологий обработки и анализа данных, показывает, что существуют некоторые универсальные системообразующие идеи, возникающие в математике и физике, из которых в областях информатики и системного анализа складываются парадигмы — господствующие в течении определенных промежутков времени концепции. Среди наиболее значимых и долго живущих информационных парадигм можно выделить: «энтропийную» парадигму К. Шеппопа, в основе которой лежат термодинамические идеи Л. Гюльцмапа и Д. Гиббса, из которых возникла статистическая физикапарадигму преобразования Фурье и целого класса ортогональных преобразований функциональных пространств — Хаара,.

Уолша, вейвлст-прсобразоваиий (WT) — парадигму фильтра Калмана, возникшую из теории стохастических дифференциальных уравненийпарадигму статистических оценок на основе байесовского подхода в теории вероятностипарадигму непараметричсских методов Парзена-Розснблата в статистике.

Большой вклад в решение проблем разработки информационных технологий обработки и анализа изображений внесли работы У. К. Прэтта [1] (общесистемное направление), Л. П. Ярославского [2] (адаптивные методы фильтрации и ранговые алгоритмы), Г. И. Василенко [3] (регуляризация обратных задач восстановления сигналов), P.M. Харалика [4| (текстурное направление), Д. С. Лебедева |5|, Васильева К. К. [6] (математические модели), В. В. Александрова [7] (рекурсивный подход на основе квазииспрерывиых разверток многомерных сигналов), 10.И. Журавлева |8| (алгебраическое направление), работы самарской школы В. А. Сойфера (Сергеев В.В., Храмов А. Г., Чернов В. М., Фурсов В. А.) |9| (алгебраическое и вычислительно-компьютерное направление), А. А. Потапова [10] (фрактальное направление).

Каждое из направлений, обладая достаточной универсальностью, наиболее эффективно при решении определенного класса задач па определенном классе изображений.

Одним из классов являются задачи обнаружения и оценки сигналов в шумах с фрактальной (масштабно-инвариантной) структурой. К этому классу относятся, в частности, данные KCII, включая данные дистанционного зондирования земли, планет солнечной системы и астрофизических структур.

Работа посвящена разработке концептуальных, методологических и теоретических основ информационной технологии обработки данных KCII, ориентированной па обработку сигналов в условиях относительной априорной неопределенности знаний об обнаруживаемом сигнале, (когда известен дпапозоп масштабов явлений), неоднородности фоноцслевой обстановки и малом отношении еигпал/шум.

Основная идея разрабатываемой информационной технологии [34,36,38] основывается па использование фрактального самоподобия структуры космических изображений, связанного со статистической однородностью их строения на различных пространственных масштабах, и применение в обработке методов мультимасштабпого анализа на основе вейвлет-преобразовапий и квазипспрсрывпых рекурсивных разверток. Информационная технология базируется па инвариантных по отношению пространственным масштабам методах и алгоритмах обнаружения и оценки параметров сигналов, связанных с аномальными структурными образованиями (точечными, диффузными, регулярными, случайными), возникающими под воздействием аномальных процессов различной природы.

Актуальность определяется необходимостью создания информационной технологии, ориентированной на решение проблемных вопросов обработки данных КСП, таких как: обнаружение и оценка скрытых сигналов;

— обнаружение и оценка сигналов неизвестной формы;

— обнаружение сигналов в условиях априорной неопределенности;

— обнаружение и оценка сигналов в нестационарном шуме;

— обнаружение и оценка субииксельпых сигналов;

— разработка и создание информационных систем спутникового мониторинга для оценки экологического состояния окружающей среды и контроля чрезвычайных ситуаций.

Работа выполнена в УГАТУ (1987;2006гг.). Основные результаты диссертационной работы получены в рамках госбюджетных научно-исследовательских работ с предприятиями: ГНОХИ РАН им. акад. 13.И. Вернадского, ГРЦ «КБ им. акад. В.П. Макеева», ИППЭиП МЧС РБ, МЧС РФ, Федеральным агентством водных ресурсов. Работа выполнялась в рамках государственных и региональных программ: «Экологическая безопасность Республики Башкортостан» (1994;2002 гг.), «Создание Единой государственной системы экологического мониторинга Республики Башкортостан» (1994;2002п), «Башкирская территориальная подсистема Единой государственной системы предупреждения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций» (1994;2002гг.), «Информационная система оценки, моделирования, прогнозирования развития чрезвычайных ситуаций и их последствий (МЧС РФ)» (1997;1998 гг.), государственный контракт П-87 «Информационное обеспечение мониторинга водных объектов методами дистанционного зондирования Земли с помощью малых спутников» (2005;2006 гг.). Работа поддержана: государственным грантом по фундаментальным исследованиям в области технических паук (раздел «Радиоэлектроника» конкурсный центр СПЭГТУ, 1992;1993 гг.), грантом Евросоюза 1ЫТЛ8 № 04−77−7198 (20 052 006 гг.).

Научная новизна:

1. Разработаны концептуальные и теоретические основы повой информационной технологии анализа и обработки данных космических систем наблюдения, в основе которой лежит системная интеграция мультимасштабпых концепций фрактальных множеств, непрерывного вейвлет-апализа, дискретных всйвлст-преобразовапий и рекурсивных квазипепрсрывпых разверток многомерных пространств в одномерные, позволяющая повысить эффективность обнаружения и оценки параметров аномальных сигналов в условиях априорной неопределенности и сложности фопоцслсвой обстановки.

2. Разработаны новые подходы к решению проблемы обнаружения полезных сигналов па основе принципов мультимасштабпой и испрсрывпо-масштабпой селекции базирующиеся па переводе проблемы обнаружения в коордииатно-масштабпую всйвлет-плоскость и введении мультимасштабпого и непрерывно-масштабного параметров обнаружения позволяющие снизить порог обнаружения слабых сигналов неизвестной формы па фоне неоднородных шумов в среднем в 1−2 раза.

3. Впервые установлено, что квазипеприрывпые развертки данных КСП типа Псапо-Гильберта являются фрактальными множествами, что является определяющим фактором для разработки инновационной информационной технологии.

4. Разработаны математические модели данных КСП на основе представления квазииенрирывных разверток многомерных пространств в классе стохастических иптаралов по траекториям вииеровских случайных процессов и формализма континуальных иптсчралов Фейпмапа, позволяющие оценивать вероятностные характеристики данных.

5. Разработаны новые математические методы: метод приближенной стохастической эквивалентности позволяющий модифицировать исходные стохастические линейные дифференциальные уравнения описывающие процессы формирования сигналов, приводя их к заданному стандартному функциональному типу, в котором функция порождающая случайность входит как однородный член, что в частности дает возможность применения в обработке классических схем фильтрации типа Калмапа-Ьыоссиметод стохастической экстраполяции изображений, основанный па доминирующей роли межмасштабпых корреляций в структуре изображений и оптимизации формы вейвлстовских функций разложения сигналов, позволяющий, в частности, производить оценку параметров сигналов, размеры которых меньше пространственного разрешения систем наблюдения (субпикссльпый анализ).

6. В рамках геоипформационного подхода разработана новая универсальная структура информационных систем обработки и анализа данных КСМ, для обнаружения, оценивания и интерпретации аномальных образований, основанная на мультимасштабном прцессипге, позволяющая адаптироваться к решению широкого круга практических задач спутникового мони торинга.

Ua защиту выносится:

1. Концептуальные, методологические и теоретические основы информационной технологии анализа и обработки данных КСМ на основе системной интеграции мультимасштабпых концепций непрерывного вейвлет-анализа, дискретных вейвлет-прсобразовапий, фрактальных множеств и рекурсивных квазинспрсрывпых разверток многомерных пространств.

2. Результаты экспериментальных исследований масштабно-инвариантной структуры данных космических систем наблюдения и их систематизация па основе характеристик размерности фрактальпо-самоподобпых множеств.

3. Математические модели данных космических систем наблюдения как стохастических процессов с фрактальной стркутурой.

4. Постановки задач, методы и алгоритмы анализа и обработки данных КСН для обнаружения и оценки сигналов неизвестной формы в нестационарных шумах с фрактальной масштабно-самоподобной структурой па основе методологии мультимасштабпой селекции.

5. Концептуальное проектирование информационных систем обработки, анализа и интерпретации данных КСМ для решения задач спутникового мониторинга окружающей среды.

6. Результаты решения актуальных практических задач в области экологии, предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций.

Практическая и теоретическая значимость результатов.

Теоретическая значимость работы заключается в разработке математических методов, которые могут представлять общенаучный интерес для решения широкого круга задач: метода мультимасштабпой селекции позволяющего повысить эффективность обнаружения и оценки параметров сигнала в сложной фоиоцелевой обстановке, метода функциональной модификации стохастических дифференциальных уравнений, позволяющего приводить уравнения к стандартному типуметода стохастической экстраполяции, позволяющего повысить точность экстраполяции на основе оптимизации всйвлстовских функций.

Практическая значимость работы заключается в реализации информационной технологии па базе Центра оперативного приема и обработки данных КСН НИИНЖД (ИИПЭиП) МЧС РБ (г. Уфа) при разработке информационных систем спутникового мониторинга: автоматизированной гсоипформациоппой системы спутникового мониторинга паводковых ситуацийавтоматизированная система оперативного контроля и прогнозирования пожарной обстановки па территории лесных массивов РБавтоматизированной системы оперативного контроля атмосферных загрязнений и выбросов промпредириятийавтоматизированной системы спутникового патрулирования взрывопожарпой обстановки па территориях особо опасных объектов.

Результаты диссертационной работы внедрены: в Министерстве по делам гражданской обороны и чрезвычайным ситуациям Республики Башкортостан в виде: методик оценки параметров природных и техногенных процессов обнаруживаемых на основе обработки данных КСН и обуславливающих чрезвычайные ситуации локального и регионального уровняинформационной технологии формирования картографических материалов, но данным спутникового мониторинга водных объектов, снежного покрова тепловых аномалий, атмосферных загрязненийтематических материалов характеризующих экологическое состояние и опасность возникновения чрезвычайных ситуаций па территории Республики Башкортостан, что позволило повысить эффективность мероприятий по предупреждению чрезвычайных ситуаций, оперативность и качество принимаемых решений в процессе ликвидации ЧСв учебном процессе Уфимского Государственного Авиационного Технического Университета.

Диссертация состоит из введения, шести глав основного материала, библиографического списка из 194 наименований и приложения изложенных па 230 страницах.

Выводы:

1. В рамках геоипформациоппого подхода разработана новая универсальная структура информационных систем обработки и анализа данных KCl I, для обнаружения, оценивания и интерпретации аномальных образований па основе мультнмасштабиой селекции и позволяющая адаптироваться к решению широкого круга практических задач спутникового мониторинга.

2. На основании мультимасштабпого подхода разработаны и внедрены в практику МЧС РБ ряд информационных систем спутникового мониторинга окружающей среды для решения задач локального и регионального масштаба, в том числе:

— Автоматизированная гсоипформациоппая система спутникового мониторинга паводковых си туаций;

— Автоматизированная система оперативного контроля и прогнозирования пожарной обстановки па территории лесных массивов РБ;

— Автоматизированная система оперативного контроля атмосферных загрязнений и выбросов промпредприятий;

— Автоматизированная система спутникового патрулирования взрывопожарпой обстановки па территориях особо опасных объектов;

— Автоматизированная система мониторинга экологических процессов.

Позволяющие в автоматическом режиме регистрировать аномальные сигналы, связанные с антропогенной и техногенной модификацией окружающей среды и в автоматизированном режиме создавать па базе геоинформациоппых систем картографические образы явлений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. Разработаны концептуальные и теоретические основы новой информационной технологии анализа и обработки данных космических систем наблюдения, в основе которой лежит системная интеграция мультимасштабиых концепций фрактальных множеств, непрерывного вейвлет-апализа, дискретных вейвлет-преобразоваиий и рекурсивных квазинепрерывиых разверток многомерных пространств в одномерные, позволяющая повысить эффективность обнаружения и оценки параметров аномальных сигналов в условиях априорной неопределенности и сложности фопоцслевой обстановки;

2. Разработаны новые подходы к решению проблемы обнаружения полезных сигналов на основе принципов мультимасштабпой и иепрерывпо-масштабпой селекции базирующиеся на переводе проблемы обнаружения в координатно-масштабпую всйвлст-плоскость и введении мультимасштабпого и иепрсрывпо-масштабпого параметров обнаружения позволяющие снизить порог обнаружения слабых сигналов неизвестной формы па фоне неоднородных шумов в среднем в 1−2 раза;

3. Разработаны математические модели данных КСН па основе представления квазииеирирывпых разверток многомерных пространств в классе стохастических интегралов по траекториям випсровских случайных процессов и формализма континуальных интегралов Фейпмапа, позволяющие оценивать вероятностные характеристики данных;

4. Разработаны новые математические методы: метод приближенной стохастической эквивалентности позволяющий модифицировать исходные стохастические линейные дифференциальные уравнения описывающие процессы формирования сигналов, приводя их к заданному стандартному функциональному типу, в котором функция порождающая случайность входит как однородный член, что в частности дает возможность применения в обработке классических схем фильтрации типа Калмана-Быоссиметод стохастической экстраполяции изображений, основанный па доминирующей роли межмасштабпых корреляций и оптимизации формы вейвлетовских функций, позволяющий, в частности, производить оценку параметров сигналов, размеры которых меньше пространственного разрешения систем наблюдения (субпиксельный анализ);

5. В рамках гсоииформациоппого подхода разработана новая универсальная структура информационных систем обработки и анализа данных КСН, для обнаружения, оценивания и интерпретации аномальных образований, основанная на мультимаспггабпом прцессипгс, позволяющая адаптироваться к решению широкого круга практических задач спутникового мониторинга.

6. Предложенные в работе теоретические положения, реализованы в виде методик оценки параметров природных и техногенных процессов по данным КСН и информационных систем спутникового мониторинга. Результаты диссертационной работы внедрены в практику МЧС РБ, ФАВР и в учебном процессе УГАТУ.

Показать весь текст

Список литературы

  1. У.К. Цифровая обработка изображений // М.: Мир. -1982. -Т 1, 2.
  2. Ярославский JI.1I. Введение в цифровую обработку изображений // М.: Советское радио. -1979. -321 с.
  3. Г. И. Введение в цифровую обработку изображений // М.: Сов. Радио. -1979. -312 с.
  4. P.M. Статистический структурный подход к описанию структур // ТИИЭР.- Т.67, № 5. -1979. -С.98−120.
  5. Д.С., Милюкова О. П. Восстановление изображения на основе Марковской вероятностной модели // Иконика: Теория и методы обработки изображений. М.: Наука. -1983. -С.63−81.
  6. К.К., Крашенинников В. Р. Фильтрация многомерных случайных нолей // Саратов: из-во Саратовск. ун-та. -1990. -192 с.
  7. Р.В., Горский И. Д. Представление и обработка изображений: Рекурсивный подход // Л.: Наука. -1985. -102 с.
  8. Ю.И. Избранные научные труды // М.: Магистр. 1998.
  9. Методы компьютерной обработки изображений. Под ред. В. А. Сойфера. // М.: Физмаглит. -2001. -784 с.
  10. A.A., Фракталы в радиофизике и радиолокации: Топология выборки // М.: Университетская книга. -2005. -848 с.
  11. В.В., Сойфер В. А. Имитационная модель изображения и методы сжатия данных // Автоматика и вычислительная техника. -№ 3. -1978. -С 76−78.
  12. B.B. Обработка изображений с использованием развертки Гильбсрта-Псапо // Новосибирск: Паука. -1984.
  13. Фу К. Последовательные методы в распознавании образов и обучение машин // М.: Наука. -1979.
  14. К. Введение в статистическую теорию распознавания образов // М.: Наука. -1979.
  15. Ту Дж., Гопсалсс Р. Принципы распознавания образов // М.: Мир. -1978.
  16. Адаптивные методы обработки изображений. Сборник научных трудов // М.: Наука. -1988. -244 с.
  17. В.А. Введение в идентификацию по малому числу наблюдений // МАИ. 1991.
  18. А.Г. Метод поля направлений в анализе и интерпретации диагностических изображений // Автореф. дис. -Самара. -2006. -32 с.
  19. В.М. // Proc. of the 10 lh Scandinavion Conf. on Image Analysis (SCIA'97). Finland. -1997. p. 809.
  20. A.B. Нспарамстрические методы классификации и их применение // Новосибирск: ВО Наука. -1993. -152 с.
  21. . Фрактальная геометрия природы // М.: Институт компьютерных исследований. -2002. -656 с.
  22. И.М., Иванов У. В., Псчитайло В. Д. Всйвлеты и их использование // УФП. -2001. -Т. 171, № 5. -С. 465−501.
  23. В.И. Статистическая радиотехника // М.: Радио и связь. -1982. -624 с.
  24. А. Статистическая физика // М.: Мир. -1973. -471 с.
  25. В. Фракталы // М.: Мир. -1991.
  26. Н.М. Астафьева. Вейвлет анализ: основы теории и примеры применения // УФП. -1996. -Т. 166, № 1 1. -С.1 146- 1170.
  27. В.В. Зосимов, Л. М. Лямшев. Фракталы в волноых процессах // УФЫ. -1995. -Т. 165, № 4. -С.361- 401.
  28. Л.Е. Назаров. Применение искусственных псйроповых сетей для сжатия РСА- и скапсрпьгх изображений земной поверхности // ИЗИК. -1999. -№ 5. -С.44−50.
  29. А.Б. Забавип. Использование искусственных нейронных сетей в задачах изучения земли из космоса // ИЗИК. -2000. -№ 6. -С.79 93.
  30. Г. И., Коробков II.В. Использование искусственных нейронных сетей для анализа спутниковых данных дистанционного зондирования // Исследования Земли из космоса. № 4.1998. С. 111−120.
  31. Имитационное моделирование оптического изображения взволнованной поверхности океана / Багманов В. Х., Ильясов Б. Г., Султанов Л. Х. // Судостроение. -1988. № 6. -С. 113−117.
  32. Опыт использования автоматизированной обработки космической информации для мониторинга и оценки аэрогенных загрязнений / Багманов В. Х., Михайлова А. Ю., Павлов C.B. // Медицина труда и промышленная экология. -1997. -№ 12. -С.78−83.
  33. Моделирование и анализ волновых процессов в акустическом канале передачи информации при бурении скважин / Алимбсков Р. И., Багманов В. Х., Ппгалычсв И. Р., Шулаков A.C. // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. -2004. -Т.7, № 12. -С.83−88.
  34. Мультимасштабпый подход к фильтрации сигналов с фрактальной структурой па основе всйвлст-прсобразовапий / Багманов В. Х. // Вестник УГАТУ. -2004. -Т.5, № 2 (10).-С. 209−212.
  35. Непараметричсский подход к оцениванию сигналов па основе вейвлет-преобразовапий / Багманов В. Х., Султанов Л. Х. // Ипфо-коммупикациоипые технологии. -2005. -Т.З, № 4. -С.33−35.
  36. Синтез фильтров для обработки изображений с фрактальной структурой / Багманов В. Х., Султанов Л.Х.// Компьютерная оптика. -2005. -Вып.28. -С. 156−159.
  37. Нспараметрический подход к оцениванию сигналов па основе вейвлет-преобразовапий / Багмапов В.X., Султанов А. Х. // Ипфоком-мупикациоппые технологии. -2006. -'Г.4, № 1. -С.29−30.
  38. Методологический подход к обработке и анализу данных оптических спутниковых систем наблюдения па основе системной интеграции мультимасштабпых концепций / Багмапов В. Х. // Иифоком-муникационпые технологии. -2006. -Т.4, № 2. -С. 19−23.
  39. Модификация параболического уравнения для моделирования управления адаптивными оптическими системами / Багмапов В. Х., Султанов А. Х. // Компьютерная оптика. -2006. -Вып.29. -С.53−57.
  40. Информационная технология обработки и анализа данных оптических спутниковых систем наблюдения па основе системной интеграции мультимасштабпых концепций / Багмапов В. Х. // Компьютерная оптика. -2006. -Вып.29. -С.58−61.
  41. В.Х., Кусимов С. Т., Султанов А. Х. Моделирование и синтез аэрокосмичсских изображений при дистанционном зондировании. // Уфа: УАИ, ИМ УНЦ РАИ. -1995. -48 с.
  42. В.Х., Гвоздев В. П., Павлов C.B. Единая государственная система экологического мониторинга в Республике Башкортостан. В кн.: «Экологические проблемы регионов России». Под ред. Ю. И. Арского // М.: ВИНИТИ. -1997. -С.23−60.
  43. С.Т., Султанов Л. Х., Багмапов В. Х., Крымский В. Г. Моделирование и обработка изображений в оптических системах космического видения. // М: Паука. -1999. -208 с.
  44. П. Дистанционное изучение Земли // Пер. с нем. М.: Мир. -1988.
  45. А.К. Успехи в области математических моделей для обработки изображений // ТИИЭР. -1981. -Т.69, № 5. -С.9−39.
  46. У.К., Фожра О. Д., Гагалович JI. Применение моделей стохастических текстур для обработки изображений // ТИИЭР. -1981. -Т.69, № 5. -С.54−64.
  47. Г. И. и др. Машинный синтез текстур, имитирующих земную поверхность // Исследование земли из космоса. -1989. -№ 1. -С.115−121.
  48. A.A., Ссчков В. И. Стохастические модели в задачах анализа и обработки изображений // Зарубежная радиоэлектроника. -1989. -№ 5. -С.З.
  49. A.C., Палагин Ю. И. Прикладные методы статистического моделирования // JI.: Машиностроение. -1986. -320 с.
  50. С.П., Михайлов Г. А. Статистическое моделирование // М.: Наука. -1982. -294 с.
  51. С.М., Кравцов 10.А., Татарский В. И. Введение в статистическую радиофизику // М.: Наука. -1978. -Т.2. -463 с.
  52. Ф.Г., Фукс И. М. Рассеяние воли на статистически неровной поверхности // М.: Советское радио. -1972. -463 с.
  53. А.Б. Рассеяние воли статистически неровными поверхностями // УФЫ. -1979. -Т. 106, вын.З. -С.459−480.
  54. ПЛ. Бакут, В. И. Мапдросов, И.II. Матвеев и др. Теория когерентных изображений // М.: Наука. -1987. -264 с.
  55. М., Вольф Э. Основы оптики // М.: Паука. -1970. -885 с.
  56. Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцеп // М.: Мир. -1976. -511 с.
  57. А. Распространение и рассеивание воли в случайно-неоднородных средах // М.: Мир. -1981. -Т.2. -317 с.
  58. В.И. Распространение воли в турбулентной атмосфере // М.: Наука. -1967. -548 с.
  59. Л.А. Волны в случайно-неоднородных средах // М.: Наука. -1975. -174 с.
  60. В.И. Стохастические уравнения и волны в случайно-неоднородных средах // М.: Паука. -1980. -336 с.
  61. В.Jl., Миронов В. Л. Локационное распространение лазерного излучения в турбулентной атмосфере // Новоси-бирск: Наука. -1986. -173 с.
  62. Е. В. Распространение лазерного излучения в атмосфере // М.: Радио и связь. -1981. -288 с.
  63. Э.П., Иванов Л. П., Кацсв И. Л. Перепое изображения в рассеивающей среде // Минск: Паука и техника. -1985. -327 с.
  64. В.В. Рассеяние света в атмосферах планет // М.: Наука. -1972. -325 с.
  65. Л.А., Кравцов Ю. А. Теория переноса излучения. Статистические и волновые аспекты // М. -1983.
  66. А. Распространение и рассеивание волн в случайно-неоднородных средах // М.: Мир. -Т.1. -1981. -280 с.
  67. Х.Ю., Арст Т. А. Модель расчета яркости отраженного от взволнованной поверхности моря излучения при наличии пленки нефти на воде // Оптические методы изучения океанов и внутренних водоемов. Таллин. -1980. -С.165−170.
  68. К.С., Ионина С. И. Тепловое излучение и отражение от волнующейся поверхности моря в микроволновой области // Тр. ГГО.-1968. -№ 222.-С.22.
  69. С.И., Якушкип И. Г. О рассеивании воли оптического диапазона морской поверхностью // Гам же. -1986. -Т.22, № 8. -С.859−867.
  70. Saunders P.M. Radiance of sea and sky in the infrared window 8 001 200 sm // J. opt. soc. Amcr. -1868. -Vol. 58, № 5. -P. 645−652.
  71. В.И. К теории рассеивания электромагнитных воли па поверхности моря // Изв. АН СССР. Сер. гсофиз.-1960. -№ 8. -С.1229−1233.
  72. И.Я., Шифрип К. С. Отражение видимого и ИК-излучепия нефтяными пленками па морс // Оптические методы изучения океанов и внутренних водоемов. Новосибирск: Наука. -1979. -С.168−183.
  73. Kasevich D. Direction energy spectra from daylight scattering // J. Gcophys. Res. -1975. -Vol.80, N 33. -P.4535−4541.
  74. Г. М. Креков, B.M. Орлов, 13.В. Белов и др. Имитационное моделирование в задачах оптического дистанционного зондирования // Новосибирск: Наука. -1988. -165 с.
  75. В.В. Цифровое моделирование в статистической радиотехнике // М.: Сов. радио. -1971. -328с.
  76. В.Х., Султанов Л. Х. Проблемы имитационного моделирования изображения поверхности Земли // Сборник трудов УДИ. Уфа. -1992. -С. 1 16−125.
  77. Bagmanov V.H., Sultanov Л.II. Information system for simulation of ocean surface image in optical remote sensing // 43rd. Congress of IAF. Wash. (DC), IAF 92−1 126. -1992. -P.5.
  78. Kusimov S.T., Ilyasov B.G., Bagmanov V.II. et al. The modelling ocean surface image in optical remote sensing // Trans, of Nanjing Univ. Aeronautics and Astronautics. -1993. -Vol.10, № 1. -P.271−274.
  79. А.С., Красицкий В. П. Явления па поверхности океана // JL: Гидрометеоиздат. -1995. -373 с.
  80. В.И. О спектральных характеристиках поля солнечного излучения в море и над его поверхностью // Световые поля в океане. М. -1979. -С.16−26.
  81. Л.Л. Спектры и анализ // М.: Паука. -1962.-270 с.
  82. Лифшиц Г. III. Рассеянный свет дневного неба // Алма-Ата: Наука. -1973. -148 с.
  83. Справочник по специальным функциям / Под. ред. М. Абрамовича, И. Стигап // М.: Наука. -1979. -830 с.
  84. A.B. Качественные методы в квантовой теории // М.: Наука. -1975. -335 с.
  85. Мур Р.К., Фэп А. К. Радиолокационное определение параметров ветра над морем // ТИИЭР. -1979. -Т.67, № 11. -С. 40−63.
  86. Э.А. Наземный адаптивный телескоп // Атмосферная нестабильность и адаптивный телескоп. Л.: Паука. -1988. -С.31−37.
  87. B.C. Атмосферная нестабильность и проблемы создания адаптивных оптических коллекторов // Атмосферная нестабильность и адаптивный телескоп. Л.: Наука. -1 988.-С.3−5.
  88. A.B. Методы теории систем в задаче непрерывной линейной фильтрации // М.:11аука. -1976. -264 с.
  89. Г. А., Сиразстдипов Т. К. Теоретические основы оптимального управления упругими космическими аппаратами // М.: Машиностроение. -1986. -216 с.
  90. Kalman R.E., Busy R.S. New results in linear filtering and prediction theory // Trans. ASME. J. Basic Eng. -1961. -V.830, № 1. -P.95−108.
  91. Kalman R. E Л new approach to linear filtering and prediction problems // Trans. ASME. D. -1960. -V.8. -P.35−45.
  92. А.В. Теория фильтрации и предсказания / Пер. с англ. под ред. Б. Р. Левина // М.: Связь. 1972.
  93. Р., Фалп П., Арбиб М. Очерки, но математической теории систем // М.: Мир. 1971. -400 с.
  94. Г. А., Сиразстдипов Т. К. Синтез оптимального управления в системах с распределенными параметрами при неполном измерении состояния: (обзор) // Изв. АН СССР. Техн. кабсрпстика. -1983. -№ 2. -С.123−136.
  95. Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии: Введение в цифровую оптику // М.: Радио и связь. -1987. -295 с.
  96. Статистическая радиолокация / Под ред. Г. П. Тарковского // М.: Сов. Радио. -1962. -Т.1. -424 с.
  97. К. Статистическая теория обнаружения сигналов: Пер. с англ. // М.: Изд-во иностр. лиг. -1965. -306 с.
  98. Ван Трнс Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции: Пер. с англ. В 3-х т. // М.: Сов. радио. Т.1 1972. 744 с.
  99. С.Е., Пономарёв В. И., Шкварко 10.В. Оптимальный приём пространствеипо-врсмспных сигналов в радиоканалах с рассеванием. // М.: Радио и связь. -1989. -296 с.
  100. Сосулнн 10.Т. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов // М.: Сов. радио. -1978. -320 с.
  101. JI.A., Зубков В. Д. Выделение сигналов па фойе случайных помех // М.: Сов. радио. -1960. -447 с.
  102. Г. С. Акимов, В. А. Бакунин, В. А. Богданович и др. Теория обнаружения сигналов // М.: Радио и связь. -1984. -439 с.
  103. Я.Д., Маижос В. П. Теория и техника обработки радиолокационной информации па фойе помех // М.: Радио и связь. -1981. -416 с.
  104. М.С. Характеристики обнаружения // М.: Сов. радио. -1965. -214 с.
  105. И.С. Выделение оптических сигналов па фойе случайных помех // М.: Сов. радио. -1967. -347 с.
  106. И.А., Терпугов А. Ф. Статистические методы в оптической локации // Томск. -1982. -284 с.
  107. Ковалевский В Л. Методы оптимальных решений в распознавании // М.: Наука. -1976. -328 с.
  108. Т.Н. Фильтр Калмапа для случайных полей // Автоматика и телемеханика. -1972. -№ 12. -С.37−40.
  109. Моделирование и синтез аэрокосмических изображений при дистанционном зондировании / Багмапов В. Х., Кусимов С. Т., Султанов А. Х. // Уфа. -1995. -48 с.
  110. Г. И. Голографическое распознавание образов // М.: Сов. радио. -1977. -328 с.
  111. Г. П. Обработка визуальной информации // М.: Машиностроение. -1990. -320 с.
  112. Detection and evaluation of fires occupying small territories by the data of remote sensing from meteorological satellites NOAA: The Earth surface remote sensing / V. Bagmanov, S. Pavlov, A. Sultanov ct al.// Proc. SPIE. -1997. -Vol. 3222. -P. 58−66.
  113. Simulation modelling system for space investigation of aquatic media / Bagmanov V.II., Sultanov A.M., Mamitov R.Z. // Preprint of 45th intern, astronautical congress. Jerusalem. -1994. -5 p.
  114. Modelling techniques for investigation stellar systems identification in astronavigation / Kusimov S.T., Bagmanov V. IL, Sultanov A.M. // Proceeding of Asia-Pacific conference on control and measurement. -1995, Wuhan-Chongqing. -P. 283−284.
  115. И.С., Рыжик ИЛ. Таблица интегралов, сумм, рядов и произведений // М.: Паука. -1971. -1108 с.
  116. Имитационное моделирование оптического изображения взволнованной поверхности океана / Багманов В. Х., Ильясов Б. Г., Султанов А. Х. // Тез. докл. отраслевой НТК «Методы и устройства радиолокационной и радиотехнической информации», Киев. -1988.
  117. Определение характеристик светового фона от облака светящихся частиц. В кн.: Разработка систем технического зрения и их применение в промышленности / Багманов В. Х., Султанов А. Х. // Тез. докл. Всесоюзн. НТК, Уфа. -1991. -С.92.
  118. Information system for simulation of ocean surface image in optical remote sensing / Bagmanov V.H., Sultanov A.M. // Abstracts of IAF 43-rd congress, Washington. -1992. -P.250.
  119. Information system for simulation of ocean surface image in optical remote sensing / Bagmanov V.H., Sultanov A.M. // Preprint IAF 920 112, Washington. -1992.
  120. Моделирование фона от пылевого облака в оптоэлектроппых системах астронавигации / Багмапов В. Х., Султанов А. Х. // В кн.: Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах, Уфа. -1993. -С.80−85.
  121. Проблемы имитационного моделирования изображений поверхности Земли / Багмапов В. Х., Султанов А. Х. // В кн.: Юбилейный сборник трудов УАИ. -1993. -4.2. -С.60−65.
  122. Simulation modelling system for spacc investigation of aquatic media / Bagmanov V.H., Sultanov A.II., Hamitov R.Z. // Abstracts of 45th internat. astronautical congress, Jerusalem, Israel. -1994. -21 p.
  123. Simulation modelling system for space investigation of aquatic media / Bagmanov V.H., Sultanov Д.II., Ilamitov R.Z. // Preprint IAF-94-B4.096, Jerusalem. -1994. -4 p.
  124. Моделирование и синтез аэрокосмических изображений при дистанционном зондировании / Батманов В. Х., Кусимов С. Т., Султанов А. Х // ИМ УНЦ РАН, У АН, Уфа. -1995. -48с.
  125. Оценка ареалов загрязнения природной среды вокруг городов на основе анализа космических изображений. Тез. докл. Междупар. НТК «Геоэкология урало-каспийского региона» / Багманов В. Х., Михайлова АЛО., Плечной В. А. // -Уфа. -1996.
  126. Опыт использования программного пакета ERDAS для решения задач экологического мониторинга. Вторая конференция пользователей программных продуктов ESRI и ERDAS в странах СНГ. Тез. докл., Голицино / Багманов В. Х., Михайлова А.10. // -1996.
  127. ЛОГИЯ-97″ «Проблемы охраны окружающей среды уральского региона» / В. Х. Багмапов, В. А. Плечной. // -1997. -С. 164.
  128. Information technology for detection and evaluation of small area fires by NOAA data. Preprint IAF-97-B.6.08, Turin / V. Bagmanov, S. Pavlov, V. Plechnoy, A. Sultanov, R. Khamitov // -1997. -5 p.
  129. Единая государственная система экологического мониторинга в Республике Башкортостан. В кн.: «Экологические проблемы регионов России». Ипф. вып. 4 / Багмапов В. Х., Гвоздев В. Е., Павлов С. В. //М: ВИНИТИ. -1997.-С.23−60.
  130. Опыт использования автоматизированной обработки космической информации для мониторинга и оценки аэрогенных загрязнений. «Медицина труда и промышленная экология» / Багмапов В. Х., Михайлова АЛО., Павлов С. В. // -1997. -№ 12. -С.78−83.
  131. Подходы к комплексной оценке загрязнения территории г. Уфы по данным дистанционного и контактного экологического мониторинга. Башкирский экологический вестник / Багмапов В. Х., Гвоздев В. Е., Курамшипа И. Г., Павлов C.B. // -1999. -№ 1(4). -С.3−9.
  132. Моделирование и обработка изображений в оптических системах космического видения / Кусимов С. Т., Султанов Л. Х., Багмапов В. Х., Крымский В. Г. // М: Наука. -1999. -208 с.
  133. On-line monitoring of emission based on NOAA/AVHRR data. -Abstracts 3868−29. The EOS/SPIE Symposium on Remote Sensing / V. Bagmanov, S. Pavlov, R. Khamitov // Florence, Italy. -1999.
  134. Development and applications of methods and technology for satellite observation system data processing. Int. Sci.-Tcch. Workshop. Problems of technology transfer / Kusimov S.T., Sultanov A.Kh., Bagmanov V.Kh. // Ufa. -1999. -P.67−71.
  135. Прогнозирование зон затопления па основе интеграции данных космических съемок и гидрометеорологических постов наблюдения.
  136. Материалы всероссийской научно-технической конференции «Проблемы прогнозирования, предотвращения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций» / Багмаиов В. Х., Нагаев И. М., Павлов C.B. // Уфа. -2000. С.105−107.
  137. SPOT+ERDAS+ARCVIEW в решении экологических проблем г. Уфы. ARCREVIEW / Багмапов В. Х., Галлямова Г. Р., Забирова C.B., Нагаев И. М., Павлов C.B. // -2001. -№ 2. -С.9.
  138. Развитие информационных технологий обработки данных спутниковых систем наблюдения для мониторинга ЧС. «Проблемы прогнозирования, предотвращения и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций» / Багманов В. Х. // Уфа. -2002. -С.99−100.
  139. Информационная технология обработки данных дистанционного зондирования. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» / Багманов В. Х., Султанов А. Х., Бакиров U.K., Киселев А. Е. // Уфа. -2005. -С.54−55.
  140. Экспериментальное исследование масштабно-инвариантной структуры данных спутниковых систем наблюдения. «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» / Багманов В. Х., Султанов Л. Х., Мешков И. К. // Уфа. -2005. -С.96−98.
  141. Информационная технология обработки данных дистанционного зондирования Труды SPIE / Багманов В. Х., Султанов А. Х., Бакиров Н. К., Киселев А. Е. // -2006. -Т. 6277. 627 703, 10 с.
  142. Juwerth B. Suelclens V. An overviem of wavelet based multiresolution analysis // SIAM. Rev. -1994.-Vol 36, № 3. -P. 377−412.
  143. Левкович-Маслюк Л., Псребсрип Д. Вейвлет-апализ и его приложения // www.keldysh.ru/gc98/cd/tutorial/leo lev.
  144. W. Sveldens. Construction and Application of Wavelets in Numerical Analysis // PhD thesis, Kath. Univ. Lcuven. -1994.-226 p.
  145. И. Десять лекций по всйвлстам: Пер. с англ. // М.: Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». -2001.- 464 с.
  146. Mandelbrot В.В., Van Ness J.W. Fractional Brownian Motions, Fractional Noises and Application // SIAM Rev. 1968. -V.10, № 4. P. 422−437.
  147. Чуй К. Введение в Всйвлеты // М.: Мир. -2001. 412 с.
  148. И.Я., Стечкин С. Б. Основные конструкции всплесков // Фундам. и прикл. матсм. Т. З, № 4, 1977. -С. 999−1028.
  149. И.Я., Стечкин С. Б. Основы теории всплесков // УМН. Т. 53, № 6(324), 1998. -С. 53−128.
  150. Wavelet Analysis and Its Applications // San Diego: Acadcm/ Press Inc., V.1,2 1992.
  151. С. Фракталы и всйвлеты для сжатия изображений в действии. Пер. с англ. // М.:Триумф. -2003. -320 с.
  152. С.Г., Килбас А. А., Маричев О. И. Интегралы и производные дробного порядка и некоторые их применения // Минск: Наука и техника. -1987. 688 с.
  153. P.P. Дробный интеграл и его физическая интср-притация // Тсор. и мат. физика -Т. 90, № 3. -1992. -С.354−368.
  154. В.В. Автомодельная диффузия и устойчивые законы // УФН. Т. 183, № 7. -С. 847−876.
  155. Р. Статистическая механика // М.:Мир.-1975. 407с.
  156. Л.И., Тюфлии A.C. Фрактальпость геофизических полей, определяемых аэрокосмическими методами // ДАН РАН. -Т. 325, № 1. -1992. -С. 154−156.
  157. Л.Н., Тюфлин A.C. Фрактальпость пространственных структур геосистем // ИСЗ. -№ 4. -1991. -С. 59−67.
  158. Л.Н., Тюфлин A.C. Фрактальпость пространственных структур геосистем //ДАН РАН. -Т. 314, № 6. -1990. -С. 1488−1490.
  159. JI.II., Качалин A.b. Фрактальпость морских льдов и свойства их разномасштабных изображений // ИСЗ.-№ 2. -1995. -С. 88−97.
  160. Ю.Г., Алсщспко Г. М., Молчанов Г. С. Многомерный анализ аэрофотоснимков при изучении структуры ландшафтов // Изв. АН, сср. гсогр. № 2. -1999. -С. 80−90.
  161. Е.П. Фрактальная модель космических опто-электроиных изображений // ИСЗ. -№ 1. -1996. -С. 56−61.
  162. В. В., Van Ness J. W. Fractional Brownian Motions,
  163. Fractional Noises and Applications // SI AM Rev. V.10, № 4, 1968. P.422−437.
  164. В. В., Wallis J. R. Computer Experiments with Fractional Gaussian Noises. Part 1. Averages and Variances // Water Resour. Rev. V.5, № 1, 1969. P.228−241.
  165. Л.Д. Фракталы в дистанционном зондировании // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники. № 6. -2000. -С. 365.
  166. Л.Л., Герман В. Л. Классификация и распознавание объектов фрактальными методами. // Тез. докл. Второго межд. копг. «Нелинейный динамический анализ». -М. изд. МЛИ (ТУ). -2002. -С.235.
  167. Л.Л., Герман В. Л. О методах измерения фрактальной размерности и фрактальных сигнатур многомерных стохастических сигналов. // Радиотехника и электроника. -Т.49 № 12 -2004 -С.1468−1491.
  168. Ф.П. Непараметричсская статистика // Томск: из-во Том. ун-та. 1976. -292 с.
  169. Дмитриев К).Г., Кошкин Г. М., Симахип В. А. и др. Нспарамет-рическос оценивание функционалов, но стационарным выборкам // Томск: из-во Том. ун-та. 1974. -94 с.
  170. Parzen Е. On estimation of probability density function on modcll // Ann. Math. Statist. -V.33, № 3. P. 1065−1076.
  171. Rosenblatt M. Remarks on some nonparainetrie estimates of density function // Ann. Math. Statist. -V.27, № 3. P.832−840.
  172. Э.А. Об оценке регрессии // Теория верят, и ее применения. -Т.9, № 1. -1964. С. 157−159.
  173. Г. М. О двух типах пспарамстрических оценок плотности распределения // Изв. вузов. Физика, № 9. -1995. -С.31−38.
  174. JI., Дьерфа 3. Нспараметричсскос оценивание плотности // М.: Мир. -1988. -460 с.
  175. A.B., Кошкип Г. М. Нспараметричсскос оценивание сигналов // М.: Наука, Физматлит. -1997. 336 с.
  176. .Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Кн.2 // М.: Сов. радио. -1975. -391 с.
  177. .Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Кн. З // М.: Сов. радио. -1976. -288 с.
  178. P.A. Условные марковские процессы и их применение к теории оптимального управления // М.: Из-во МГУ.1996. -226 с.
  179. Липцер P.IJI., Ширяев A.II. Статистика случайных процессов // М.: Наука. -1974. -696 с.
  180. B.C., Синицин И.II. Стохастические дифференциальные системы // М.: Наука. -1985. -506 с.
  181. В.В., Горский II.Д. Алгоритмы и программы структурного метода обработки данных // Л.: Наука. -1983. -208 с.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!