СПб: ГУАП, 2005. — 46 с.
Рассматривается проблема распознавания образов в радиоэлектронике, которая является ключевой при обнаружении и классификации сигналов с неизвестными характеристиками и параметрами. Задача распознавания формулируется как поиск однозначного отображения совокупности наблюдений на множество классов объектов. Теоретическая база распознавания – математическая статистика. Наблюдения преобразуются в более удобные признаки распознаваемых классов, к которым применяются методы проверки статистических гипотез и оценивания. В учебном пособии представлены многомерное нормальное распределение, сингулярное разложение корреляционной матрицы, декорреляция, вопросы
создания эталонных признаков классов. Классификация по правилу минимума расстояния между наблюдаемыми и эталонными признаками интерпретируется как синтез разделяющих функций.
Рассматривается проблема распознавания образов в радиоэлектронике, которая является ключевой при обнаружении и классификации сигналов с неизвестными характеристиками и параметрами. Задача распознавания формулируется как поиск однозначного отображения совокупности наблюдений на множество классов объектов. Теоретическая база распознавания – математическая статистика. Наблюдения преобразуются в более удобные признаки распознаваемых классов, к которым применяются методы проверки статистических гипотез и оценивания. В учебном пособии представлены многомерное нормальное распределение, сингулярное разложение корреляционной матрицы, декорреляция, вопросы
создания эталонных признаков классов. Классификация по правилу минимума расстояния между наблюдаемыми и эталонными признаками интерпретируется как синтез разделяющих функций.