FILTRATION AND PREDICTION QUALITY COMPARATIVE ANALYSIS OF TWO- AND THREE-LOOP ADAPTIVE EXPONENTIAL FILTERS

ID елемента: 20813
2026/04/30
Властивості
Назва
Англійська
FILTRATION AND PREDICTION QUALITY COMPARATIVE ANALYSIS OF TWO- AND THREE-LOOP ADAPTIVE EXPONENTIAL FILTERS
Російська
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ КАЧЕСТВА ФИЛЬТРАЦИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДВУХКОНТУРНОГО И ТРЕХКОНТУРНОГО АДАПТИВНЫХ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНЫХ ФИЛЬТРОВ
Українська
ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ЯКОСТІ ФІЛЬТРАЦІЇ І ПРОГНОЗУВАННЯ ДВОКОНТУРНОГО І ТРИКОНТУРНОГО АДАПТИВНИХ ЕКСПОНЕНЦІАЛЬНИХ ФІЛЬТРІВ
Опис
Англійська
Introduction. The article provides a comparative analysis of filtration and prediction quality of the adaptive exponential two-loop and three-loop filters. The main difference between two- and three-loop filters is the number of filtering loops that are used to evaluate the quality of the filtration process, as well as their software implementation. Aims. To consider the feasibility of using a three-loop filter-predictor in control systems, as a data processing algorithm, in comparison with two-loop filter. Methodology. I applied the concepts of time series analysis and mathematical modeling in the Matlab. Results. I obtained the characteristics of filtration and prediction standard errors depending on the number of steps which the forecast is made for and the quantity of steps which the data processing algorithm uses for quality estimation of filtering process for two filters variations. Originality. For the first time I have defined the relationships between rms-errors (filtration and forecast) and the following parameters: the number of steps which the forecast is made for, the quantity of steps which the data processing algorithm uses for quality estimation of filtering process for two- and three-loop filtering and prediction algorithms. I analyzed the relevance of applying two different smoothing coefficient adaptation algorithms depending on computer resources. Practical value. I have programed the proposed algorithms using Matlab programming language. This software can be integrated into various automated control systems in order to filter and predict the values of the signal distorted by noise. This research provides an opportunity to choose an efficient data processing algorithm, depending on the task.
Російська
Введение. В статье проведен сравнительный анализ качества фильтрации и прогнозирования адаптивных экспоненциальны двухконтурного и трехконтурного фильтров. Главное отличие между двух- и трехконтурным фильтрами заключается в количестве контуров фильтрации, которые используются для оценки качества фильтрации, а также их программная реализации. Цели. Рассмотреть целесообразность использования трехконтурного фильтра-предиктора в системах управления, как алгоритм обработки информации, по сравнению с двухконтурным. Методология. Применено концепции анализа временных рядов и математическое моделирование в пакете Matlab. Результаты. Получено характеристики среднеквадратических погрешностей фильтрации и прогноза в зависимости от количества шагов, на которые осуществляется прогнозирование, и количества шагов, используемых для оценки качества фильтрации, для двух вариаций фильтров. Оригинальность. Впервые определено связь между среднеквадратичными погрешностями (фильтрации и прогноза) и следующими параметрами: количество шагов, на которые осуществляется прогнозирование; количество шагов, которые алгоритм обработки данных использует для оценки качества процесса фильтрации, для двух- и трехконтурного алгоритмов фильтрации и прогнозирования. Проанализировано актуальность применения двух различных алгоритмов адаптации коэффициента сглаживания в зависимости от ресурсов ЭВМ. Практическое значение. Осуществлено реализацию предложенных алгоритмов на языке программирования Matlab, которые могут быть интегрированы в различные автоматизированные системы управления с целью фильтрации и прогнозирования значений искаженного шумами сигнала. Это исследование дает возможность выбрать эффективный алгоритм обработки данных в зависимости от поставленной задачи.
Українська
Вступ. У статті проведено порівняльний аналіз якості фільтрації та прогнозування адаптивних експоненціальних двоконтурного і триконтурного фільтрів. Головна відмінність між дво- і триконтурним фільтрами полягає у кількості контурів фільтрації, які використовуються для оцінки якості фільтрації, та їх програмна реалізації. Цілі. Розглянути доцільність використання триконтурного фільтра-предиктора у системах керування у ролі алгоритму обробки інформації, у порівнянні із двоконтурним. Методологія. Було застосовано концепції аналізу часових рядів та математичне моделювання в пакеті Matlab. Результати. Отримано характеристики середньоквадратичних похибок фільтрації і прогнозу в залежності від кількості кроків, на які здійснюється прогнозування, та кількості кроків, що використовуються для оцінювання якості фільтрації, для двох варіацій фільтрів. Оригінальність. Вперше було визначено зв'язок між середньоквадратичними похибками (фільтрації та прогнозу) та наступними параметрами: кількість кроків, на які здійснюється прогнозування; кількість кроків, які алгоритм обробки даних використовує для оцінки якості процесу фільтрації, для дво- та триконтурного алгоритмів фільтрації та прогнозування. Проаналізовано актуальність застосування двох різних алгоритмів адаптації коефіцієнта згладжування в залежності від ресурсів ЕОМ. Практичне значення. Здійснено реалізацію запропонованих алгоритмів на мові програмування Matlab, які можуть бути інтегровані в різні автоматизовані системи управління з метою фільтрації та прогнозування значень спотвореного шумами сигналу. Це дослідження дає можливість обрати ефективний алгоритм обробки даних в залежності від поставленої задачі.
Автор
Українська
Boriak, B.
Тематика
Англійська
data processing algorithm
Англійська
exponential smoothing
Англійська
noise
Англійська
forecast
Англійська
original signal
Англійська
adaptation
Англійська
smoothing factor
Російська
алгоритм обработки данных
Російська
экспоненциальное сглаживание
Російська
шум
Російська
прогноз
Російська
полезный сигнал
Російська
адаптация
Російська
коэффициент сглаживания
Українська
алгоритм обробки даних
Українська
експоненціальне згладжування
Українська
шум
Українська
прогноз
Українська
корисний сигнал
Українська
адаптація
Українська
коефіцієнт згладжування
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1370
10.26906/SUNZ.2019.1.045
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 1 No. 53 (2019): Control, Navigation and Communication Systems; 45-49
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 1 № 53 (2019): Системи управління, навігації та зв’язку; 45-49
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 1 № 53 (2019): Системи управління, навігації та зв’язку; 45-49
2073-7394
10.26906/SUNZ.2019.1
Мова
uk
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1370/1163
Права
Українська
Авторське право (c) 2019 B. Boriak
Набори елементів 1
Збірник наукових праць. Системи управління, навігації та зв’язку
20733 346 items
Інформація про метадані
Створено
2026-4-30 16:43
Остання зміна
2026-4-30 16:43
ID елемента
#20813