Адаптивные модели аппроксимации сигналов в структурно-параметрических классах функций

Abstract

Запропоновано адаптивні моделі апроксимації сигналів у структурно-параметричних класах функцій. Апроксимація здійснюється за допомогою ітераційної процедури у формі системи звичайних диференціальних рівнянь. Програмно-алгоритмічне забезпечення апробовано на модельних прикладах і реальних задачах, що підтверджує ефективність запропонованого підходу.

Adaptive signals approximation models in structural-parametric classes of functions are considered. Approximation is made by using an iterative procedure in the form of an ordinary differential equations system. To confirm the effectiveness of the proposed approach, software for simulated examples was developed and real problems testing was performed.