ПРИМЕРЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ РЕКОНСТРУКЦИИ ПО ДАННЫМ СПЕКТРА НЕКОТОРЫХ КЛАССОВ СЛУЧАЙНЫХ ФУНКЦИЙ

Publikováno v: Bulletin of the National Technical University "KhPI". Series: Innovation researches in students’ scientific work; No. 1 (2022): Bulletin of the National Technical University "KhPI". Series: Innovation researches in students’ scientific work; 38-43
Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Інноваційні дослідження у наукових роботах студентів; № 1 (2022): Вісник Національного Технічного Університету «ХПІ». Серія: Інноваційні дослідження у наукових роботах студентів; 38-43

It is known that a stationary random process is represented as a superposition of harmonic oscillations with real frequencies and uncorrelated amplitudes. In the study of nonstationary processes, it is natural to have increasing or declining oscillat

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::0cf98dd15a4b800078382b61e46f6c74
http://idnrs.khpi.edu.ua/article/view/265380

ДОСЛІДЖЕННЯ ПОВЕДІНКИ РАНГУ (КВАЗІРАНГУ) ТА ІНФІНІТЕЗИМАЛЬНИХ КОРЕЛЯЦІЙНИХ ФУНКЦІЙ АБО КОРЕЛЯЦІЙНИХ РІЗНИЦЬ ПРИ ЛІНІЙНИХ ПРЕРЕТВОРЕННЯХ ВИПАДКОВИХ ФУНКЦІЙ

Autor: Cheremskaya, Nadezhda

Publikováno v: Bulletin of the National Technical University "KhPI". Series: Mathematical modeling in engineering and technologies; № 1 (1355) (2020): Bulletin of the National Technical University "KhPI". Series: Mathematical modeling in engineering and technologies; 113-118
Вестник Национального технического университета "ХПИ". Серия: Математическое моделирование в технике и технологиях; № 1 (1355) (2020): Вестник Национального технического университета "ХПИ". Серия: Математическое моделирование в технике и технологиях; 113-118
Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Математичне моделювання в техніці та технологіях; № 1 (1355) (2020): Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Математичне моделювання в техніці та технологіях; 113-118

The first-order linear stochastic equation $x(n+1)=ax(n)+b\xi(n), x(n)|_{n=0}=x_0$ determines the simplest kind of regression signal that is widely used in applications. The case where the right part is a non-stationary sequence has not actually been

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::3ffbc946a2c236715c9666e44ba875ca
http://mmtt.khpi.edu.ua/article/view/2222-0631.2020.1.16