
Рассматриваются методы выделения скрытой периодической составляющей сигнала. В качестве основного и наиболее подходящего для использования в данной работе был выбран метод непараметрических оценок длины периода и периодических составляющих, так как именно этот метод позволяет выделять скрытые составляющие из любых периодических сигналов, а не только гармонических. Исследование метода проводилось на модельных сигналах, показана зависимость относительной погрешности метода от количества скрытых периодов и шага дискретизации.
статистические оценки, разброс, сигналы, показатели, погрешности, периодическая составляющая, размах
статистические оценки, разброс, сигналы, показатели, погрешности, периодическая составляющая, размах
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
