Обработка информации и принятие решения в системах ближней локации

Содержание

Задание на курсовое проектирование

Введение

Исходные данные

1. Исследование вероятностной структуры сигналов

1.1 Построение гистограмм выборочных плотностей вероятности амплитуд сигналов, как случайных величин

1.2 Изучение законов распределения случайных величин

1.3 Оценка параметров распределения случайных величин для четырех законов

1.4 Построение на одном графике теоретического и практического распределения для формулировки гипотезы

1.5 Проверка гипотезы по критерию Колмогорова – Смирнова

1.6 Проверка гипотезы по критерию согласия Пирсона

1.7 Построение корреляционной функции для фрагмента сигнала длительностью 2000 отсчетов

2. Формирование обучающих и контрольных множеств данных

2.1 Признаки по оценке плотности распределения вероятности в пяти интервалах положительной области

3. Исследование признаков

3.1 Оценка параметров распределения признаков. Определение информативного признака с максимальным расстоянием, построение функций плотности распределения вероятностей и вычисление порога принятия решения, формулирование решающего правила

4. Обучение двухслойной нейронной сети

4.1 Общие сведения о нейронных сетях

4.2 Обучение нейронной сети

Заключение

Список использованных источников

Исходные данные

Задача обнаружения гусеничной техники, проезжающей на расстоянии 200 м от сейсмоприемника. Сигналы fon и tr_t200 предназначены для обучения и контроля нейронной сети. Сигнал test_t50 – для тестирования работы нейронной сети. Признаки: распределение мощности в десяти равномерных интервалах (по 25 гармоник).