RAS Nano & ITПроблемы передачи информации Problems of Information Transmission

  • ISSN (Print) 0555-2923
  • ISSN (Online) 3034-5839

ANALYTICAL METRIC GRIDS FOR STATISTICAL AND SPECTRAL COMPLEXITY DIAGRAMS

PII
S0555292325010036-1
DOI
10.31857/S0555292325010036
Publication type
Article
Status
Published
Authors
Volume/ Edition
Volume 61 / Issue number 1
Pages
31-46
Abstract
The paper is devoted to the study of statistical and spectral complexity diagrams, which play an important role in solving the signal classification task. Lemmas on the construction of analytical metric grids for statistical and spectral complexity diagrams are formulated and proved. The obtained theoretical results are verified by numerical experiments, which confirmed the effectiveness of theoretical estimates.
Keywords
информационная энтропия дискретное преобразование Фурье периодограмма дисбаланс статистическая сложность спектральная сложность метрические сетки
Date of publication
18.09.2025
Year of publication
2025
Number of purchasers
0
Views
19

References

  1. 1. Ronald L.A., Duncan W.M. Signal Analysis: Time, Frequency, Scale, and Structure. Piscataway, NJ: IEEE Press, 2004.
  2. 2. Ширяев А.Н. Вероятностно-статистические методы в теории принятия решений. М.: МЦНМО, 2020.
  3. 3. Бабиков В.Г., Галяев А.А. Диаграммы статистической и спектральной сложности // Пробл. передачи информ. 2024. Т. 60. № 2. С. 25–35. https://doi.org/10.31857/S0555292324020037
  4. 4. Mehrotra K.G., Mohan C.K., Huang H.-M. Anomaly Detection Principles and Algorithms. Cham: Springer, 2017. https://doi.org/10.1007/978-3-319-67526-8
  5. 5. Галяев А.А., Лысенко П.В., Берлин Л.М. Статистическая сложность как критерий задачи обнаружения полезного сигнала // Автомат. и телемех. 2023. № 7. С. 121–145. https://www.mathnet.ru/rus/at16133
  6. 6. Berlin L.M., Galyaev A.A., Lysenko P.V. Comparison of Information Criteria for Detection of Useful Signals in Noisy Environments // Sensors. 2023. V. 23. № 4. P. 2133 (17 pp.). https://doi.org/10.3390/s23042133
  7. 7. Галяев А.А., Бабиков В.Г., Лысенко П.В., Берлин Л.М. Новая спектральная мера сложности и ее возможности по обнаружению сигналов в шуме // Докл. РАН. Матем., информ., процессы упр. 2024. Т. 518. С. 80–88. https://doi.org/10.31857/S2686954324040122
  8. 8. Galyaev A.A., Babikov V.G., Lysenko P.V., Berlin L.M. Addition to the Article “A New Spectral Measure of Complexity and Its Capabilities for Detecting Signals in Noise” // Dokl. Math. 2024. V. 110. № 1. P. 369–371. https://doi.org/10.1134/S1064562424702247
  9. 9. Галяев А.А., Берлин, Л.М., Лысенко П.В., Бабиков В.Г. Порядковые статистики нормированного спектрального распределения для обнаружения слабых сигналов в белом шуме // Автомат. и телемех. 2024. № 12. С. 49–69. https://doi.org/10.31857/S0005231024120039
  10. 10. Бабиков О.В., Лысенко П.В., Берлин Л.М. Информационные характеристики в задачах обнаружения // Тр. 66-й Всеросс. научной конф. МФТИ “Радиотехника и компьютерные технологии” (Москва 2024). М: Физматкнига, 2024. С. 45–50.
  11. 11. Andrienko Yu.A., Brilliantov N.V., Kurths J. Complexity of Two-Dimensional Patterns // Eur. Phys. J. B. 2012. V. 15. № 3. P. 539–546. https://doi.org/10.1007/s100510051157
  12. 12. Feldman D.P., Crutchfield J.P. Structural Information in Two-Dimensional Patterns: Entropy Convergence and Excess Entropy // Phys. Rev. E. 2003. V. 67. № 5. P. 051104 (9 pp.). https://doi.org/10.1103/PhysRevE.67.051104
  13. 13. Bandt C., Wittfeld K. Two New Parameters for the Ordinal Analysis of Images // Chaos. 2023. V. 33. № 4. P. 043124 (12 pp.). https://doi.org/10.1063/5.0136912
  14. 14. Kottlarz I., Parlitz U. Ordinal Pattern-Based Complexity Analysis of High-Dimensional Chaotic Time Series // Chaos. 2023. V. 33. № 5. P. 053105 (11 pp.). https://doi.org/10.1063/5.0147219
  15. 15. Babikov V.G., Galyaev A.A. Analytical Representation of Complexity Diagrams // Probl. Inf. Transm. 2025. V. 61. № 1. P. 27–40. https://doi.org/10.1134/S003294602501003X
QR
Translate

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Higher Attestation Commission

At the Ministry of Education and Science of the Russian Federation

Scopus

Scientific Electronic Library