Спектральный анализ в автоматизированных информационных системах

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

В данной статье рассматриваются методы спектрального анализа и применение в автоматизированных информационных системах, в частотной области с применением преобразования Фурье. Авторы разработали математические модели, которые позволяют формализовать задачи управления и обработки информации в прикладных областях. Исследование уравнений доказывает, что сдвиг системы по времени и последующее применение преобразования Фурье позволяет упростить анализ процессов и найти оптимальные управляющие воздействие. Применение спектральных методов дало возможность эффективно находить решения задач управления, особенно при наличии ограничений на параметры системы и требования к гладкости управляющего сигнала. Полученные выражения демонстрируют, что корректный выбор функции *(ω) с учетом ее интегрируемости на всей оси частот и конечности степени в заданном интервале позволяет осуществлять точное и эффективное управление динамическими характеристиками системы. Анализ и полученные результаты показывают, что учет данных свойств функции управления позволяет минимизировать нежелательные колебания, обеспечивая плавность переходных процессов и точное соблюдение заданных граничных условий. Алгоритмы спектрального представления данных как фильтрация сигналов, алгоритмическое преобразование данных и анализ временных рядов позволили авторам выделить или удалить определенные частоты в сигнале. В существующих автоматизированных системах хранения и обработки данных использование спектрального анализа способствует улучшению скорости вычислений.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Анатолий Сергеевич Старостин

Российская таможенная академия

Email: as.starostin@customs-academy.ru
SPIN-код: 3159-2912

кандидат технических наук, доцент, исполняющий обязанности заведующего кафедры прикладной информатики

Россия, Люберцы

Виктор Степанович Артемьев

Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова

Автор, ответственный за переписку.
Email: Artemev.VS@rea.ru
ORCID iD: 0000-0002-0860-6328
SPIN-код: 8912-5825
Scopus Author ID: 58002154300

старший преподаватель кафедры информатики

Россия, Москва

Список литературы

  1. Akhmedov V.N., Akhmedov Kh.I. Synthesis and IR-spectral analysis of Thermostable substance based on liquid glass and silicagel // Universum: Chemistry and Biology. 2024. No. 12-2 (126). Pp. 68–71.
  2. Андреев В.Г., Чан В.А. Параметрический спектральный анализ кусочно-стационарных радиотехнических сигналов с изменяющимися корреляционными свойствами // Вестник Рязанского гос. радиотехнического ун-та. 2023. № 83. С. 3–12. doi: 10.21667/1995-4565-2023-83-3-12.
  3. Авдеев В.Б., Катруша А.Н., Катруша С.А. Спектральный анализ рассеянного фазомодулированного излучения при высокочастотном облучении диполя, находящегося под воздействием акустической речевой волны // Телекоммуникации. 2023. № 9. С. 6–18. doi: 10.31044/1684-2588-2023-0-9-6-18.
  4. Савченко В.В. Метод сравнительного тестирования параметрических оценок спектра мощности: спектральный анализ через синтез временнóго ряда // Измерительная техника. 2023. № 6. С. 56–62. doi: 10.32446/0368-1025it.2023-6-56-62.
  5. Орлов А.И., Луценко Е.В. Анализ данных, информации и знаний в системной нечеткой интервальной математике. Краснодар: Кубанский гос. аграрный ун-т им. И.Т. Трубилина, 2022. 405 с. ISBN: 978-5-907550-62-9. doi: 10.13140/RG.2.2.15688.44802.
  6. Мясникова Н.В., Лысова Н.В. Экспресс-метод определения спектрального состава сигнала на основе экстремальной фильтрации // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. Т. 10. № 2 (37). doi: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.027.
  7. Семенова Е.Г., Смирнова М.С., Ивакин Я.А. Пути использования технологии глубоких нейросетей при разрешении задачи классификации объекта, обнаруживаемого гидроакустическим средством // Автоматизация в промышленности. 2023. № 2. С. 45–48. doi: 10.25728/avtprom.2023.02.09.
  8. Смирнов Н.Н., Кузнецов А.С. Формализация процессов обработки данных устройств интернета вещей в информационных системах мониторинга на основе структурного системного анализа // Международный научно-исследовательский журнал. 2024. № 7 (145). doi: 10.60797/IRJ.2024.145.89.
  9. Мокрова Н.В., Григорьев А.О., Артемьев В.С. Синтез финитного управления в агропромышленном комплексе в условиях импульсных нагрузок // Вестник Чувашского гос. аграрного ун-та. 2024. № 3 (30). С. 189–197. doi: 10.48612/vch/3t59-rm1b-2mte.
  10. Artemyev V., Mokrova N., Hajiyev A. Theoretical and practical aspects of the application of the dynamic programming method in optimal control problems // Machine Science. 2024. Vol. 13. No. 1. Pp. 46–57. doi: 10.61413/GIPV6858.
  11. Медведев А.В., Медведев А.А., Шучков М.Д. Концепция управления пищевыми продуктами с применением технологии RFID: минимизация потерь и повышение осведомленности потребителей // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 1. С. 85–93. doi: 10.33693/2313-223X-2024-11-1-85-93. EDN: DXHSQM.
  12. Янгиров А.И. К вопросу оценки защищенности операционных систем, использующихся в автоматизированных информационных системах органов внутренних дел // Охрана, безопасность, связь. 2023. № 8-3. С. 83–90.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Графики преобразования Фурье и влияния метода финитного управления на динамику системы: a – исходное управление u (t); b – амплитудный спектр u (ω); b – восстановленный сигнал urec (t); b – ошибка восстановления u (t) – urec (t)

Скачать (304KB)