Введение
Современные методы анализа сигналов и экспериментальных измерений 18
1.1 Анализ главных компонент 28
1.2 Преобразование Фурье 33
1.3 Непрерывный вейвлет-анализ 38
1.4 Искусственные нейронные сети 48
1.5 Применение вейвлет-функций в технике искусственных нейронных сетей 55
Результаты решения задачи классификации зашумленных импульсных сигналов с использованием алгоритма искусственных нейронных сетей 61
2.1 Алгоритм тестовой классификации
2.1.1 Функция G «солитоноподобного» импульса
2.1.2 Пороговая идентификация коротких импульсных сигналов. Схема алгоритма тестовой классификации 65
2.1.3 Применение анализа главных компонент в классификации коротких импульсных сигналов 77
2.2 Адаптивные алгоритмы на основе искусственных нейронных сетей и вейвлет-функций 85
2.2.1 Адаптивный непрерывный вейвлет-анализ
2.2.2 Многослойные нейронные сети 95
2.2.3 Применение вейвлет-функций в алгоритме нейронных сетей. Алгоритм последовательных коррекций 102
2.3 Результаты анализа тестовых данных на основе нейросетевых алгоритмов 110
3 Результаты экспериментальных исследований применения адаптивных методов в анализе сигналов 123
3.1 Идентификация осцилляторных паттернов на электроэнцефалограмме
3.2 Анализ динамики сосудов мозга в оптической когерентной томографии 133
3.3 Нейросетевые алгоритмы для передачи информации в защищенном режиме 140
Заключение 151
Список сокращений и условных обозначений 152
Список литературы
