https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/49706| Title: | Гистограммный фильтр с настройкой параметра сглаживания |
| Other Titles: | Histogram Filter with Smoothing Parameter Setting |
| Authors: | Овсянников, А. В. Козел, В. М. |
| Keywords: | доклады БГУИР;гистограммные фильтры;идентификация;коэффициенты сглаживания;объемы данных |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Овсянников, А. В. Гистограммный фильтр с настройкой параметра сглаживания=Histogram Filter with Smoothing Parameter Setting / А. В. Овсянников, В. М. Козел // Доклады БГУИР. – 2022. – Т. 20, № 8. – С. 42-50. – DOI : http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2022-20-8-42-50. |
| Abstract: | В статье рассматривается гистограммный фильтр с настройкой параметра сглаживания. Гистограммный фильтр может быть эффективно применен в задачах идентификации (распознавания) законов распределения для малых объемов данных. Параметр сглаживания определяется с учетом имеющейся в наличии априорной информации относительно предполагаемого закона распределения. Установлено соотношение между математическими ожиданиями критерия согласия хиквадрат стандартной гистограммной оценки и с использованием гистограммного фильтра. Такое соотношение определяется коэффициентом сглаживания. Численное значение коэффициента сглаживания зависит от параметров: объема данных, количества интервалов группирования данных, параметров формы закона распределения. Проведен анализ целесообразности применения гистограммного фильтра с учетом соотношения указанных выше параметров. Зависимость коэффициента сглаживания от этих параметров позволяет определить взаимосвязь между количеством интервалов группирования данных и их объемом. Гистограммный фильтр является простым для реализации инструментом, который легко может быть встроен в любой открытый алгоритм идентификации (распознавания) закона распределения. |
| Alternative abstract: | A histogram filter with smoothing parameter settings is discussed in the article. The histogram filter can be effectively applied in the problems of identification (recognition) of distribution laws for small amounts of data. The smoothing parameter is determined taking into account the available a priori information regarding the proposed distribution law. The relationship between the mathematical expectations of the chisquare fit criterion of the standard estimation histogram and the use of the histogram filter has been determined. This ratio is determined by the smoothing factor. The numerical value of the smoothing coefficient depends on the following parameters: the amount of data, the number of grouping intervals, and the shape parameters of the distribution law. The paper analyzes the feasibility of using a histogram filter, depending on the ratio of the above parameters. The dependence of the smoothing coefficient on the specified parameters allows one to determine the relationship between the number of data grouping intervals and their volume. The histogram filter is an easy toimplement tool that can be easily integrated into any open distribution law identification (recognition) algorithm. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/49706 |
| Appears in Collections: | № 20(8) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Ovsyannikov_Gistogrammnii.pdf | 897.48 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.