Введение
Глава 1. Особенности построения систем распознавания сигнальной информации 10
1.1. Основные подходы к построению распознающих систем 10
1.2. Формальное описание задачи распознавания образов И
1.3 Зада чи распознавания сигнальной информации 13
1.4. Модели распознаваемых сигналов и представление сигналов на вход распознающей системы 15
1.5. Модели влияния среды на формирование сигнала на входе PC .18
1.6 Методы восстановления спектральной структуры сигнала 32
1.6.1. Спектральное вычитание 32
1.6.2. Кепстральное вычитание 34
1.6.3. Выделение полезного сигнала с использованием адаптивной фильтрации 35
1 .бАПрименение вейвлет-преобразования для устранения влияния среды распространения 38
1.7. Выводы 43
Глава 2. Модели распознавания сигналов на основе использования инвариантных описаний сигналов 45
2.1. Методы решения задачи распознавания в условиях априорной неопределенности 45
2.1.1. Основные походы к решению задачи распознавания в условиях априорной неопределенности 45
2.1.2. Максимальный инвариант и методы его построения 54
2.1.3. Построение инвариантных решающих правил на основе моделей формирования и распространения сигналов 56
2.2. Формирование инвариантных описаний сигналов на основе модельных представлений влияния канала распространения
2.2.1.Инвариантная форма представления сигнала при распознавании на фоне аддитивных помех 60
2.2.2. Случаи нестационарной помехи 67
2.2.3. Анализ эффективности использования помехоустойчивых описаний сигнала 69
2.2.4. Инвариантная форма представления сигнала при наличии частотно-зависимого затухания по дальности 76
2.2.5. Комплексная инвариантная форма представления сигнала при наличии аддитивной помехи и частотно-зависимого затухания 84
2.3. Выводы 87
Глава 3. Модели распознавания сигналов в условиях помех методом непосредственного синтеза инвариантных решающих правил 88
3.1. Общая постановка задачи непосредственного синтеза помехоустойчивых решающих функций 88
3.2. Условие помехоустойчивости линейного классификатора 89
3.3. Построения помехоустойчивого классификатора для одной помехи методом обучения на разностных векторах 92
3.4. Обобщенные алгоритмы обучения помехоустойчивого классификатора, основанные на применении рекуррентных методов адаптации 95
3.5.Параметрический метод обучения. Помехоустойчивый аналог дискриминанта Фишера 102
3.6. Расчет вероятностей ошибок классификации линейных решающих правил в условиях помех 105
3.7. Линейное приближение формулы для разделяющего вектора в случае нестационарной по спектру помехи 109
3.8. Выводы по главе 111
Глава 4 . Программные средства моделирования процесса распознавания сигналов в условиях влияния внешней среды 113
- 4 4.1. Общая структура программного комплекса для моделирования процесса распознавания 113
4.2 Программа "Vector" моделирования спектров сигналов и формирования выборок зашумленных сигналов 114
4.3. Программа "TrainPattern" для моделирования распознавания сигналов при исследовании алгоритмов непосредственного синтеза инвариантных решающих правил 118
4.4. Комплекс программ для моделирования распознавания на основе инвариантных признаков 119
4.5. Программное обеспечение для моделирования распознавания речевых сигналов в условиях помех 122
4.6. Комплекс программ "Геконал" для построения сложных решающих правил на основе использовании разнородных признаков и концепции "сложных" классов 123
Глава 5. Экспериментальные исследования разработанных алгоритмов 126
5.1 Цели и задачи экспериментов 126
5.2. Данные, использованные для проведения экспериментов 127
5.3. Методика проведения исследований 128
5.4 Исследование помехоустойчивости двухклассного решающего правила при использовании инвариантных признаков 129
5.5. Сравнительное исследование эффективности применения различных инвариантных описаний 133
5.6. Исследование эффективности функционирования помехоустойчивого классификатора, построенного методом непосредственного синтеза 138
5.7. Сравнительные эксперименты по использованию инвариантных признаковых описаний и метода непосредственного синтеза инвариантных решающих правил 146
5 5.8. Распознавание речевых сигналов на основе инвариантных признаковых описаний 155
5.9. Выводы 159
Заключение 160
Литература
