Search

International audience; The paper deals with the problem of identification of linearly varying frequency of sinusoidal signal with unknown amplitude and phase. Identification task for linearly varying frequency occurs, for example, during telescope operation control and it is of practical interest. Existing synthesis methods for identification algorithms of linearly varying frequency of sinusoidal signal use unlimited functions of time that is not attractive from a technical point of view, since the measurement noise multiplied by an unlimited function tends to give extremely poor estimates of the tunable parameter. This paper proposes a new approach for identification of linearly varying frequency comprising iterative filtering of measured sinusoidal signal (with the use of linear first order stable components), which in turn gives the possibility to obtain a simple linear regression model with one unknown constant parameter. We present computer simulation results, illustrating the performance of the proposed identification algorithm. Computer modeling was performed both in the presence and absence of the measurement noise. Also, comparative analysis of the proposed approach with the previously obtained methods was carried out within the framework of computer simulation. It was shown that the presented solution provides a significant improvement in the accuracy of an unknown frequency identification in the noise presence.; Рассмотрена задача идентификации линейно меняющейся частоты синусоидального сигнала, имеющего неизвестные амплитуду и фазу, возникающая, например, при управлении телескопом. Традиционно методы синтеза алгоритмов идентификации линейно меняющейся частоты синусоидального сигнала используют неограниченные функции времени, что вызывает технические проблемы, поскольку в этом случае наличие шумов при измерении может существенно исказить настраиваемый параметр. Предложен подход к идентификации линейно меняющейся частоты, предусматривающий итеративную фильтрацию (с использованием линейных устойчивых звеньев первого порядка) измеряемого синусоидального сигнала, которая позволяет получить простую линейную регрессионную модель с одним неизвестным постоянным параметром. Приведены результаты компьютерного моделирования, иллюстрирующие работоспособность представленного алгоритма идентификации. Компьютерное моделирование выполнено как при наличии шумов в измерениях, так и в их отсутствие. Путем компьютерного моделирования проведен сравнительный анализ предлагаемого подхода с полученными ранее методами, и показано, что представленное решение обеспечивает существенное повышение точности идентификации неизвестной частоты при наличии шумов

International audience; http://mech.math.msu.su/~fpm/ps/k14/k143/k14303.pdfIn this paper, a computerized model for morphological analysis of languages with word-formation based on affixation processes is proposed. The main idea consists in defining structural patterns of words and corresponding lists of suffixes. First, a detaileddescription of a stemming algorithm, its modification, and the technique of determining grammatical characteristics of word-forms are given. The next part of this work focuses on the application of the proposed algorithms for the French language. Finally, some results of execution of these algorithms are provided.; http://mech.math.msu.su/~fpm/ps/k14/k143/k14303.pdfВ работе предлагается метод структурных схем в качестве модели морфологического анализа словоформ естественного языка с развитым аффиксальным словообразованием и словоизменением. Дано описание алгоритма выделения псевдоосновы, его модификация, а также алгоритм восстановления грамматических характеристик словоформ. Описано применение предложенного метода для анализа словоформ французского языка. Представлены результаты работы предложенных алгоритмов.