The 11 references with contexts in paper B. Bychkov I., N. Kudryashov I., V. Gurenko V., Б. Бычков И., Н. Кудряшов И., В. Гуренко В. (2017) “Качественная оценка некоторых методов спектрального анализа // Qualitative Assessment of Certain Spectral Analysis Methods” / spz:neicon:radiovega:y:2017:i:1:p:34-46

1
Шумов А.В. Анализ целевых направлений развития технических средств наблюдения глобальной аэронавигационной системы // Радиооптика. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2015. No 5. С. 16–36. DOI: 10.7463/rdopt.0515.0825966
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=1645
    Prefix
    Ключевые слова: радиолокация, параметрический метод, спектр, спектральная плотность мощности, автокорреляция, разрешающая способность, вычислительная сложность Введение Одной из главных проблем спектрального анализа в радиолокации является повышение разрешающей способности алгоритмов анализа спектра сигнала, получаемого приемником радиолокационной станции
    Exact
    [1-3]
    Suffix
    . Существует ряд методов [4-6], позволяющих детально анализировать спектр, от применения которых напрямую зависит, будут ли различимы отметки от двух близко расположенных объектов. Среди этих методов особое место занимает семейство параметрических методов, актуальность применения которых обусловлена потенциальным превосходством их алгоритмов над алгоритмами классических методов спектрального ана

2
Скосырев В.Н., Кочкин В.А., Шумов А.В., Ананенков А.Е., Слукин Г.П., Нефедов С.И., Федоров И.Б. Пути создания радиооптического комплекса контроля воздушного и наземного пространства для диспетчерских служб региональных аэропортов // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2015. No 11. С. 301–324. DOI: 10.7463/1115.0825935
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=1645
    Prefix
    Ключевые слова: радиолокация, параметрический метод, спектр, спектральная плотность мощности, автокорреляция, разрешающая способность, вычислительная сложность Введение Одной из главных проблем спектрального анализа в радиолокации является повышение разрешающей способности алгоритмов анализа спектра сигнала, получаемого приемником радиолокационной станции
    Exact
    [1-3]
    Suffix
    . Существует ряд методов [4-6], позволяющих детально анализировать спектр, от применения которых напрямую зависит, будут ли различимы отметки от двух близко расположенных объектов. Среди этих методов особое место занимает семейство параметрических методов, актуальность применения которых обусловлена потенциальным превосходством их алгоритмов над алгоритмами классических методов спектрального ана

3
Сотников А.А., Якупов Ш.З., Романовский А.С. Применение имитационного моделирования для контроля вычислительных систем гидролокационных комплексов // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2013. No 6. С. 351–364. DOI: 10.7463/0613.0570096
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=1645
    Prefix
    Ключевые слова: радиолокация, параметрический метод, спектр, спектральная плотность мощности, автокорреляция, разрешающая способность, вычислительная сложность Введение Одной из главных проблем спектрального анализа в радиолокации является повышение разрешающей способности алгоритмов анализа спектра сигнала, получаемого приемником радиолокационной станции
    Exact
    [1-3]
    Suffix
    . Существует ряд методов [4-6], позволяющих детально анализировать спектр, от применения которых напрямую зависит, будут ли различимы отметки от двух близко расположенных объектов. Среди этих методов особое место занимает семейство параметрических методов, актуальность применения которых обусловлена потенциальным превосходством их алгоритмов над алгоритмами классических методов спектрального ана

4
Жирнов В.В., Солонская С.В. Распознавание радиолокационных отметок по спектральному изображению с адаптивными весовыми коэффициентами // Радиоэлектроника и информатика. 2006. No 1. C. 121–123.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=1675
    Prefix
    Ключевые слова: радиолокация, параметрический метод, спектр, спектральная плотность мощности, автокорреляция, разрешающая способность, вычислительная сложность Введение Одной из главных проблем спектрального анализа в радиолокации является повышение разрешающей способности алгоритмов анализа спектра сигнала, получаемого приемником радиолокационной станции [1-3]. Существует ряд методов
    Exact
    [4-6]
    Suffix
    , позволяющих детально анализировать спектр, от применения которых напрямую зависит, будут ли различимы отметки от двух близко расположенных объектов. Среди этих методов особое место занимает семейство параметрических методов, актуальность применения которых обусловлена потенциальным превосходством их алгоритмов над алгоритмами классических методов спектрального анализа.

5
Марпл С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: пер. с англ. М.: Мир, 1990. 584 с. [Marple S.L. Jr. Digital spectral analysis: with applications. Englewood Cliffs: Prentice-Hall Publ., 1987. 492 p.].
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=1675
    Prefix
    Ключевые слова: радиолокация, параметрический метод, спектр, спектральная плотность мощности, автокорреляция, разрешающая способность, вычислительная сложность Введение Одной из главных проблем спектрального анализа в радиолокации является повышение разрешающей способности алгоритмов анализа спектра сигнала, получаемого приемником радиолокационной станции [1-3]. Существует ряд методов
    Exact
    [4-6]
    Suffix
    , позволяющих детально анализировать спектр, от применения которых напрямую зависит, будут ли различимы отметки от двух близко расположенных объектов. Среди этих методов особое место занимает семейство параметрических методов, актуальность применения которых обусловлена потенциальным превосходством их алгоритмов над алгоритмами классических методов спектрального анализа.

  2. In-text reference with the coordinate start=5765
    Prefix
    ряда, пригодную для аппроксимации довольно большого числа реальных процессов, можно представить как выход фильтра с помощью линейного разностного уравнения:  100 pq kkk xnakxnkbkunkhkunk      , (3) где []un – возбуждающая последовательность, []xn – выходная последовательность, []ak и []bk – комплексные коэффициенты, []hk – импульсная характеристика фильтра
    Exact
    [5]
    Suffix
    . С практической точки зрения целесообразно рассмотреть класс моделей, для которых возбуждающая последовательность фильтра в формуле (3) является белым шумом с нулевым средним значением и дисперсией w.

6
Сюзев В.В. Основы теории цифровой обработки сигналов: учеб. пособие. М.: РТСофт, 2014. 749 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=1675
    Prefix
    Ключевые слова: радиолокация, параметрический метод, спектр, спектральная плотность мощности, автокорреляция, разрешающая способность, вычислительная сложность Введение Одной из главных проблем спектрального анализа в радиолокации является повышение разрешающей способности алгоритмов анализа спектра сигнала, получаемого приемником радиолокационной станции [1-3]. Существует ряд методов
    Exact
    [4-6]
    Suffix
    , позволяющих детально анализировать спектр, от применения которых напрямую зависит, будут ли различимы отметки от двух близко расположенных объектов. Среди этих методов особое место занимает семейство параметрических методов, актуальность применения которых обусловлена потенциальным превосходством их алгоритмов над алгоритмами классических методов спектрального анализа.

7
Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов: учеб. пособие. 3-е изд. СПб.: БХВПетербург, 2011. 756 с.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=8235
    Prefix
    На практике АКП неизвестна, поэтому ее оценивают на основе имеющейся записи данных. Степень увеличения разрешения зависит от отношения сигнал/шум в исследуемой последовательности. Существует ряд АР-методов, которые отличаются способами оценки параметров модели
    Exact
    [7]
    Suffix
    . Их основные достоинства и недостатки приведены в табл. 1. Таблица 1. Авторегрессионные методы спектрального анализа Метод Достоинства Недостатки Юла-Уолкера Устойчивость формирующего фильтра Расщепление спектральных пиков; смещение спектральных пиков при анализе суммы синусоид с шумом Берга Устойчивость формирующего фильтра Положение спектральных пиков зависит от начальных фаз син

8
Григорян Д.С. Сверхразрешение по частоте при обработке радиолокационных сигналов когерентными методами линейного предсказания вперед-назад с прореживанием данных // Журнал радиоэлектроники. Электрон. журн. 2011. No 7. С. 2. Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/jul11/7/abstract.html (дата обращения 01.12.2016).
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=10271
    Prefix
    Они имеют различные модификации, улучшающие обусловленность автокорреляционной матрицы и позволяющие получать оценки высокого разрешения при низких отношениях сигнал/шум. При этом отношение сигнал/шум и порядок модели влияют на результат в большей степени, чем длина исследуемой последовательности
    Exact
    [8-9]
    Suffix
    . 4. Сравнительный анализ методов спектрального анализа Оценка вычислительной сложности рассмотренных алгоритмов представлена в табл. 2. Из данных в таблице видно, что вычислительная сложность параметрических алгоритмов заметно выше, чем классических.

9
Dawood M., Quraishi N., Alejos A.V. Superresolution doppler estimation using UWB random noise signals and MUSIC // IEEE trans. on aerospace and electronic systems. 2013. Vol. 49. No. 1. Pp. 325–340. DOI: 10.1109/TAES.2013.6404106
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=10271
    Prefix
    Они имеют различные модификации, улучшающие обусловленность автокорреляционной матрицы и позволяющие получать оценки высокого разрешения при низких отношениях сигнал/шум. При этом отношение сигнал/шум и порядок модели влияют на результат в большей степени, чем длина исследуемой последовательности
    Exact
    [8-9]
    Suffix
    . 4. Сравнительный анализ методов спектрального анализа Оценка вычислительной сложности рассмотренных алгоритмов представлена в табл. 2. Из данных в таблице видно, что вычислительная сложность параметрических алгоритмов заметно выше, чем классических.

10
Сюзев В.В., Гуренко В.В. Описание и имитация псевдослучайных сигналов в рамках обобщенной корреляционной теории в одноосновных системах счисления // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2016. No 10. С. 102–116. DOI: 10.7463/1016.0848907
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=11236
    Prefix
    log Параметрические: - Юла-Уолкера, - Берга, - ковариационный, - модифицированный ковариационный  ON2 Непараметрические: - MUSIC, - EV  ON3 Для сравнения результатов работы различных методов на заданной входной последовательности использован программный пакет MATLAB. В качестве анализируемого сигнала для оценки разрешения, как правило, выбирают сумму синусоид с белым шумом
    Exact
    [10-11]
    Suffix
    . Проведен спектральный анализ сигнала, который является суммой трех гармоник частотой 100 Гц, 110 Гц и 300 Гц (рис. 2). Рис. 2. Исследуемый сигнал, состоящий из трех гармоник Анализ проводился шестью методами: методом Уэлча как наиболее популярным из классических, MUSIC и четырьмя АР-методами.

11
Овчарук В.Н. Спектральный анализ сигналов акустической эмиссии // Ученые заметки Тихоокеанского гос. ун-та. Электрон. журн. 2013. Т.4. No 4. C. 974–986. Режим доступа: http://pnu.edu.ru/media/ejournal/articles-2013/TGU_4_187.pdf, дата обращения 18.04.2017.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=11236
    Prefix
    log Параметрические: - Юла-Уолкера, - Берга, - ковариационный, - модифицированный ковариационный  ON2 Непараметрические: - MUSIC, - EV  ON3 Для сравнения результатов работы различных методов на заданной входной последовательности использован программный пакет MATLAB. В качестве анализируемого сигнала для оценки разрешения, как правило, выбирают сумму синусоид с белым шумом
    Exact
    [10-11]
    Suffix
    . Проведен спектральный анализ сигнала, который является суммой трех гармоник частотой 100 Гц, 110 Гц и 300 Гц (рис. 2). Рис. 2. Исследуемый сигнал, состоящий из трех гармоник Анализ проводился шестью методами: методом Уэлча как наиболее популярным из классических, MUSIC и четырьмя АР-методами.