Информативный сигнал: 1. Термины и определения / КонсультантПлюс

Содержание

1. Термины и определения / КонсультантПлюс

1. Термины и определения

В настоящем документе используются следующие термины и их определения:

Автоматизированная система — система, состоящая из персонала и комплекса средств автоматизации его деятельности, реализующая информационную технологию выполнения установленных функций.

Аутентификация отправителя данных — подтверждение того, что отправитель полученных данных соответствует заявленному.

Безопасность персональных данных — состояние защищенности персональных данных, характеризуемое способностью пользователей, технических средств и информационных технологий обеспечить конфиденциальность, целостность и доступность персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных.

Блокирование персональных данных — временное прекращение сбора, систематизации, накопления, использования, распространения персональных данных, в том числе их передачи.

Вирус (компьютерный, программный) — исполняемый программный код или интерпретируемый набор инструкций, обладающий свойствами несанкционированного распространения и самовоспроизведения. Созданные дубликаты компьютерного вируса не всегда совпадают с оригиналом, но сохраняют способность к дальнейшему распространению и самовоспроизведению.

Вредоносная программа — программа, предназначенная для осуществления несанкционированного доступа и (или) воздействия на персональные данные или ресурсы информационной системы персональных данных.

Вспомогательные технические средства и системы — технические средства и системы, не предназначенные для передачи, обработки и хранения персональных данных, устанавливаемые совместно с техническими средствами и системами, предназначенными для обработки персональных данных, или в помещениях, в которых установлены информационные системы персональных данных.

Доступ в операционную среду компьютера (информационной системы персональных данных) — получение возможности запуска на выполнение штатных команд, функций, процедур операционной системы (уничтожения, копирования, перемещения и т.п.), исполняемых файлов прикладных программ.

Доступ к информации — возможность получения информации и ее использования.

Закладочное устройство — элемент средства съема информации, скрытно внедряемый (закладываемый или вносимый) в места возможного съема информации (в том числе в ограждение, конструкцию, оборудование, предметы интерьера, транспортные средства, а также в технические средства и системы обработки информации).

Защищаемая информация — информация, являющаяся предметом собственности и подлежащая защите в соответствии с требованиями правовых документов или требованиями, устанавливаемыми собственником информации.

Идентификация — присвоение субъектам и объектам доступа идентификатора и (или) сравнение предъявляемого идентификатора с перечнем присвоенных идентификаторов.

Информативный сигнал — электрические сигналы, акустические, электромагнитные и другие физические поля, по параметрам которых может быть раскрыта конфиденциальная информация (персональные данные), обрабатываемая в информационной системе персональных данных.

Информационная система персональных данных — это информационная система, представляющая собой совокупность персональных данных, содержащихся в базе данных, а также информационных технологий и технических средств, позволяющих осуществлять обработку таких персональных данных с использованием средств автоматизации или без использования таких средств.

Информационные технологии — процессы, методы поиска, сбора, хранения, обработки, предоставления, распространения информации и способы осуществления таких процессов и методов.

Источник угрозы безопасности информации — субъект доступа, материальный объект или физическое явление, являющиеся причиной возникновения угрозы безопасности информации.

Контролируемая зона — это пространство, в котором исключено неконтролируемое пребывание сотрудников и посетителей оператора и посторонних транспортных, технических и иных материальных средств.

Конфиденциальность персональных данных — обязательное для соблюдения оператором или иным получившим доступ к персональным данным лицом требование не допускать их распространения без согласия субъекта персональных данных или наличия иного законного основания.

Межсетевой экран — локальное (однокомпонентное) или функционально-распределенное программное (программно-аппаратное) средство (комплекс), реализующее контроль за информацией, поступающей в информационную систему персональных данных и (или) выходящей из информационной системы.

Нарушитель безопасности персональных данных — физическое лицо, случайно или преднамеренно совершающее действия, следствием которых является нарушение безопасности персональных данных при их обработке техническими средствами в информационных системах персональных данных.

Недекларированные возможности — функциональные возможности средств вычислительной техники, не описанные или не соответствующие описанным в документации, при использовании которых возможно нарушение конфиденциальности, доступности или целостности обрабатываемой информации.

Несанкционированный доступ (несанкционированные действия) — доступ к информации или действия с информацией, осуществляемые с нарушением установленных прав и (или) правил доступа к информации или действий с ней с применением штатных средств информационной системы или средств, аналогичных им по своим функциональному предназначению и техническим характеристикам.

Носитель информации — физическое лицо или материальный объект, в том числе физическое поле, в котором информация находит свое отражение в виде символов, образов, сигналов, технических решений и процессов, количественных характеристик физических величин.

Обработка персональных данных — действия (операции) с персональными данными, включая сбор, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), использование, распространение (в том числе передачу), обезличивание, блокирование, уничтожение персональных данных.

Оператор — государственный орган, муниципальный орган, юридическое или физическое лицо, организующие и (или) осуществляющие обработку персональных данных, а также определяющие цели и содержание обработки персональных данных.

Перехват (информации) — неправомерное получение информации с использованием технического средства, осуществляющего обнаружение, прием и обработку информативных сигналов.

Персональные данные — любая информация, относящаяся к определенному или определяемому на основании такой информации физическому лицу (субъекту персональных данных), в том числе его фамилия, имя, отчество, дата и место рождения, адрес, семейное, социальное, имущественное положение, образование, профессия, доходы, другая информация.

Побочные электромагнитные излучения и наводки — электромагнитные излучения технических средств обработки защищаемой информации, возникающие как побочное явление и вызванные электрическими сигналами, действующими в их электрических и магнитных цепях, а также электромагнитные наводки этих сигналов на токопроводящие линии, конструкции и цепи питания.

Пользователь информационной системы персональных данных — лицо, участвующее в функционировании информационной системы персональных данных или использующее результаты ее функционирования.

Правила разграничения доступа — совокупность правил, регламентирующих права доступа субъектов доступа к объектам доступа.

Программная закладка — скрытно внесенный в программное обеспечение функциональный объект, который при определенных условиях способен обеспечить несанкционированное программное воздействие. Программная закладка может быть реализована в виде вредоносной программы или программного кода.

Программное (программно-математическое) воздействие — несанкционированное воздействие на ресурсы автоматизированной информационной системы, осуществляемое с использованием вредоносных программ.

Ресурс информационной системы — именованный элемент системного, прикладного или аппаратного обеспечения функционирования информационной системы.

Средства вычислительной техники — совокупность программных и технических элементов систем обработки данных, способных функционировать самостоятельно или в составе других систем.

Субъект доступа (субъект) — лицо или процесс, действия которого регламентируются правилами разграничения доступа.

Технические средства информационной системы персональных данных — средства вычислительной техники, информационно-вычислительные комплексы и сети, средства и системы передачи, приема и обработки персональных данных (средства и системы звукозаписи, звукоусиления, звуковоспроизведения, переговорные и телевизионные устройства, средства изготовления, тиражирования документов и другие технические средства обработки речевой, графической, видео- и буквенно-цифровой информации), программные средства (операционные системы, системы управления базами данных и т.п.), средства защиты информации.

Технический канал утечки информации — совокупность носителя информации (средства обработки), физической среды распространения информативного сигнала и средств, которыми добывается защищаемая информация.

Угрозы безопасности персональных данных — совокупность условий и факторов, создающих опасность несанкционированного, в том числе случайного, доступа к персональным данным, результатом которого может стать уничтожение, изменение, блокирование, копирование, распространение персональных данных, а также иных несанкционированных действий при их обработке в информационной системе персональных данных.

Уничтожение персональных данных — действия, в результате которых невозможно восстановить содержание персональных данных в информационной системе персональных данных или в результате которых уничтожаются материальные носители персональных данных.

Утечка (защищаемой) информации по техническим каналам — неконтролируемое распространение информации от носителя защищаемой информации через физическую среду до технического средства, осуществляющего перехват информации.

Уязвимость — некая слабость, которую можно использовать для нарушения системы или содержащейся в ней информации.

Целостность информации — состояние информации, при котором отсутствует любое ее изменение либо изменение осуществляется только преднамеренно субъектами, имеющими на него право.

Информативный сигнал — это… Что такое Информативный сигнал?

Информативный сигнал

«…Информативный сигнал — электрические сигналы, акустические, электромагнитные и другие физические поля, по параметрам которых может быть раскрыта конфиденциальная информация (персональные данные), обрабатываемая в информационной системе персональных данных…»

Источник:

«Базовая модель угроз безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных» (Выписка) (утв. ФСТЭК РФ 15.02.2008)

Официальная терминология. Академик.ру. 2012.

  • Информативный предварительный элемент
  • Информатизация

Смотреть что такое «Информативный сигнал» в других словарях:

  • информативный сигнал — информативный сигнал: Сигнал, по параметрам которого может быть определена защищаемая информация. [Р 50.1.053 2005, пункт 3.2.6] Источник: ГОСТ Р 53114 2008: Защита информации. Обеспечение информационной …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • информативный сигнал — Физический сигнал или химическая среда, содержащие информацию с ограниченным доступом. [Домарев В.В. Безопасность информационных технологий. Системный подход.] Тематики защита информации EN informative signal …   Справочник технического переводчика

  • информативный параметр сигнала — Параметр несущего воздействия сигнала, количественно отображающий передаваемую информацию. Примечание Аналогично терминам 46—78 могут быть построены термины и определения для сигналов с заменой слов главный признак (параметр) на… …   Справочник технического переводчика

  • дискретный сигнал — Cигнал, информативный параметр которого может изменяться только прерывисто и иметь только конечное число значений в заданном диапазоне в течение определенного интервала времени. [Источник] EN discretely timed signal discrete signal a signal… …   Справочник технического переводчика

  • температурный сигнал — ∆T (x, y, τ)=Т (х, у, τ) Тref(x, у, τ) амплитудный информативный параметр; Tref(x, у, τ) эталонная температура. [Система неразрушающего контроля. Виды (методы) и технология неразрушающего контроля. Термины и определения… …   Справочник технического переводчика

  • дискретный сигнал — Cигнал, информативный параметр которого может изменяться только прерывисто и иметь только конечное число значений в заданном диапазоне в течение определенного интервала времени. [Источник] EN discretely timed signal discrete signal a signal… …   Справочник технического переводчика

  • ГОСТ Р 53114-2008: Защита информации. Обеспечение информационной безопасности в организации. Основные термины и определения — Терминология ГОСТ Р 53114 2008: Защита информации. Обеспечение информационной безопасности в организации. Основные термины и определения оригинал документа: 3.1.19 автоматизированная система в защищенном исполнении ; АС в защищенном исполнении:… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • Р 50.1.053-2005: Информационные технологии. Основные термины и определения в области технической защиты информации — Терминология Р 50.1.053 2005: Информационные технологии. Основные термины и определения в области технической защиты информации: 3.2.18 (компьютерный) вирус: Вредоносная программа, способная создавать вредоносные программы и (или) свои копии.… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • Базовая модель угроз безопасности персональных данных при их обработке, в информационных системах персональных данных (выписка) — Терминология Базовая модель угроз безопасности персональных данных при их обработке, в информационных системах персональных данных (выписка): Автоматизированная система система, состоящая из персонала и комплекса средств автоматизации его… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • СПЕКТРАЛЬНЫЕ ПРИБОРЫ — приборы для исследования в оптич. диапазоне (10 3 103 мкм; (см. СПЕКТРЫ ОПТИЧЕСКИЕ)) спектр. состава эл. магн. излучений по длинам волн, нахождения спектр. хар к излучателей и объектов, взаимодействовавших с излучением, а также для спектрального… …   Физическая энциклопедия

Как наладить прием ТВ при пропадании сигнала / Городской округ город Губкинский

Летний зной раскаляет крыши домов и установленные на них антенны для приема телевидения. Перепады температуры теоретически могут повлиять на качество приема телесигнала. Впрочем, есть другие, более очевидные факторы, которые могут привести к перебоям телесигнала. Рассказываем, как вернуть ТВ в случае его исчезновения.

 

Приемная антенна на пределе возможностей

В 2019 году Россия завершила переход на цифровое эфирное ТВ. Аналоговое вещание федеральных телеканалов прекратилось. Цифровое телевидение доступно для 100% жителей страны, из них 98,4% могут принимать эфирный телесигнал наземной телесети, для 1,6% доступно непосредственное спутниковое вещание.

Цифровое телевидение дало возможность всем жителям страны принимать 20 телеканалов в отличном качестве. За работой передающих станций РТРС следят и специалисты, и автоматика, которая посылает сигнал о малейших отклонениях в работе любого объекта связи, даже если это не влияет напрямую на работу оборудования. Например, о повышении температуры в контейнере передатчика. Поэтому вероятность, что телевизор перестал показывать из-за сбоя на передающем оборудовании крайне невелика. У зрителей такие сбои случаются гораздо чаще.

РТРС тщательно анализирует проблемы, которые возникают у зрителей. Для этого работает «горячая линия», Кабинет зрителя на сайте смотрицифру.рф, страницы РТРС в соцсетях. По результатам многолетнего мониторинга обращений можно говорить, что основная причина пропадания сигнала у зрителя — неправильно установленная приемная антенна. Та антенна, которую человек подключает к своему телевизору или приставке.

Немного теории. В аналоговом телевидении неверно подобранная антенна давала на телевизоре картинку с помехами. Но зритель понимал, что вещание идет, проблема на его стороне. При цифровом вещании привычные аналоговые помехи отсутствуют, картинка либо есть, либо пропадает вовсе. Периодическое исчезновение картинки означает, что антенна ловит сигнал на пределе своих технических возможностей. Любое изменение условий приема — дождь, аномальная жара, распустившиеся листья, даже проехавшая машина — чуть изменяют мощность сигнала, антенне его уже не хватает. При перегревании или охлаждении меняются параметры металла, и могут нарушиться контакты в приёмной антенне. В аналоге на экране пошли бы помехи, в цифре изображение просто пропадает. В итоге зритель то видит прекрасную картинку, то не видит совсем, и это сбивает с толку, вызывая подозрения в сбоях передающего оборудования.

Практический вывод из этой теории — надо подбирать приемную антенну, которая дает запас уровня принимаемого сигнала, чтобы при ухудшении условий сигнала хватало для приема. Её конструкция должна быть прочной и погодоустойчивой.

В большинстве приставок и телевизоров есть функция, которая выводит на экран показатели уровня и качества сигнала. Для уверенного приема показатели уровня должны быть не менее 60%, а качества — 100%. Это главное правило успешного приема.

 

Куда смотрит антенна

Перед покупкой антенны РТРС рекомендует прежде всего выяснить расстояние до ближайшей телебашни. Расположение телебашен указано на сайте по адресу: карта.ртрс.рф. В зависимости от расстояния и нужно подбирать антенну. Самые простые — комнатные антенны, их легко устанавливать, но работают они лишь в том случае, если телебашня находится в прямой видимости. Если башню не видно из окна, нужна наружная пассивная антенна (без усилителя сигнала). Ее устанавливают на балконах, фасадах и крышах. Такая антенна уверенно принимает сигнал на расстоянии до 20 км. На большие расстояния, до 30-50 км от башни, нужна наружная антенна с усилителем, установленная над крышей дома. Цифровое телевидение принимают только антенны дециметрового диапазона (ДМВ). Они обычно выглядят как елка, повернутая верхушкой в сторону телебашни. Антенны метрового диапазона (МВ), которые еще остались со времен аналогового телевидения, уверенный прием цифрового сигнала не гарантируют.

 Выяснить, куда должна смотреть антенна, можно по компасу, узнав азимут на том же сайте карта.ртрс.рф, либо опытным путем. После подключения антенны к телевизору или приставке с помощью кабеля включите на телевизоре или приставке режим отображения уровня и качества сигнала и поворачиваете антенну вокруг мачты или кронштейна. Сигнал изменяется не сразу, после смещения антенны надо подождать несколько секунд до отображения изменений. Поскольку антенна может находиться на крыше, лучше такую настройку проводить вдвоем, посадив помощника перед телевизором. Опытным путем особенно полезно настраивать направление антенны в городе. Цифровой сигнал хорошо отражается от зданий, и нередко его уровень гораздо выше, когда антенна смотрит на противоположный дом. Сильный ветер может развернуть антенну, поэтому если телевизор перестал показывать после урагана или града, надо прежде всего проверить, как это событие повлияло на наружную антенну.

 

Глаза и уши телевизора

Зная эти особенности, легко ответить на другие вопросы о проблемах приема. По тем же причинам — работа приемной антенны на пределе возможности — может показывать только один мультиплекс. Напомним, для трансляции 20 телеканалов на каждом ретрансляторе работают по два передатчика, каждый транслирует по 10 каналов. Их мощность одинакова, но частотные каналы разные, и какая-то частота чуть более соответствует характеристикам приемной антенны. Похожая проблема и в отдаленных районах, где мощность сигнала слабая. Здесь должна работать наружная антенна с усилителем, установленная на высокой мачте. А вот ставить мощную антенну вблизи станции — все равно, что кричать в ухо, сигнал будет пропадать. Но такие ошибки, по статистике обращений, бывают крайне редко.

К антенному контуру относится и кабель, который идет от антенны до телевизора. Если он плохо припаян к штекеру, поврежден, пережат — он гасит сигнал. Один из зрителей жаловался, что у него телевизор перестает показывать по утрам. Оказалось, в поврежденный кабель по утрам попадала роса, а днем она высыхала. Сопротивление кабеля должно быть 75 ОМ. Обычно это написано на его оплетке, которая выглядит как толстая жила — около 1 см в диаметре.

Антенна — глаза и уши телевизора. Только с ней телевизор будет радовать прекрасной картинкой. Статистика показывает, что зрители уже освоили особенности цифрового приема и уверенно переключают каналы. Если же нет времени или желания в этом разбираться, на том же сайте карта.ртрс.рф можно найти контакты ближайшей антенной службы и доверить дело профессионалам. Кстати, антенные службы могут добавлять свои контакты на сайт, чтобы сообщить о своей готовности помочь зрителям.

Определение информативных спектральных составляющих акустического сигнала электродвигателя Текст научной статьи по специальности «Математика»

УДК 621.311

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНФОРМАТИВНЫХ СПЕКТРАЛЬНЫХ СОСТАВЛЯЮЩИХ АКУСТИЧЕСКОГО СИГНАЛА ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЯ

© 2018 А. Ф. Рыбочкин1, Д. В. Куделина2, Н. В. Куделин3

1докт. техн. наук, профессор кафедры космического приборостроения

и систем связи e-mail: [email protected] 2старший преподаватель кафедры электроснабжения e-mail: [email protected] 3аспирант кафедры космического приборостроения и систем связи

e-mail: [email protected]

Юго-Западный государственный университет

В статье рассмотрен метод идентификации состояния сложной системы, основанный на попарном сравнении средних значений интенсивностей, что позволяет формировать последовательности форм спектров, которые характеризуют состояние сложной системы. Также в статье показано, что анализ акустического сигнала сложных систем на примере электродвигателей можно проводить по частоте появления двоичных и восьмеричных кодов. При этом наиболее информативные частотные полосы выбираются при наименьшей разнице априорных и апостериорных энтропий.

Ключевые слова: электродвигатель, спектр сигнала, акустический шум, сложные системы, класс состояний, энтропия.

Современные тенденции развития вычислительной техники и математических методов распознавания требуют совершенствования методических основ системных исследований — математических моделей и методов — для диагностирования состояния объектов по издаваемому акустическому шуму. Это требует привлечения методов системного анализа для решения данной проблемы.

Для определения информативности спектральных составляющих акустического сигнала сложных систем — электродвигателей по издаваемому акустическому шуму необходим комплексный учёт специфики исследуемых процессов. Понимание необходимости разработки эффективного математического аппарата для работы с неопределенностями, в том числе и субъективной природы, осознание недостатков теоретико-вероятностных методов привели к развитию и формированию ряда новых научных дисциплин, являющихся базой системного анализа: интервальной математики, теории нечетких множеств, теории возможностей и теории свидетельств Демпстера-Шефера, частными случаями которой являются аксиоматики теории возможностей и классической теории вероятностей.

Теория нечетких множеств является научным направлением, имеющим большое прикладное значение. Она широко применяется в решении технических проблем. Для диагностирования состояний электродвигателей необходимо иметь эталонные таблицы кодовых сообщений (отдельно для рабочего состояния, отдельно для холостого состояния) с известными состояниями, установленными на основе экспериментальной оценки [Рыбочкин, Мохсен 2012].

Среди множества существующих акустических сигналов различной природы выделяют сложноструктурированные акустические сигналы, которые формируются в результате наложения акустических сигналов, создаваемых различными источниками, разнесенными в пространстве. В результате их наложения образуются системные

ритмы, несущие важную информацию о состоянии исследуемой системы. Такие акустические сигналы несут информацию о состоянии как системы в целом, так и ее функциональных составляющих. Причем источником акустических сигналов могут быть относительно автономные элементы системы, которые требуют мониторинга их состояния внутри системы и принятия решения о функциональном состоянии классов автономных элементов системы либо принятия решения о функциональном состоянии системы в целом на основе анализа акустических сигналов сложной системы [Рыбочкин, Праведникова 2009].

К настоящему времени появились и все шире применяются для анализа сложных акустических и вибросигналов такие математические методы анализа, как спектральные методы, метод вейвлет-анализа, время-масштабные преобразования и другие, позволяющие выявлять тонкую структуру таких сигналов и проводить их параметризацию.

Имеются также мощные стандартные программные пакеты, позволяющие реализовать эти методы для анализа дискретизованных сигналов. Дело в том, что дискретное преобразование Фурье (а чаще всего применяется его модификация -быстрое преобразование Фурье) применимо лишь для периодических сигналов, а акустические сигналы работающих машин и механизмов чаще всего являются структурно-сложными, и хотя в них, безусловно, присутствуют периодические составляющие, но их частоты могут быть некратными.

Таким образом, ни один из указанных методов не решает проблемы выделения системы информативных признаков (параметров сигналов), пригодной для практического построения системы распознавания при акустической диагностике. Эта проблема является одним из важных факторов, сдерживающих развитие автоматических виброакустических систем диагностирования.

Рассмотрим способ определения информативных спектральных составляющих акустического сигнала сложных систем электродвигателей при идентификации их состояний [Куделин, Рыбочкин 2016, 2017], заключающийся в получении амплитудного или энергетического спектра производимого сложной системой акустического шума в предварительно ограниченном частотном диапазоне от 60 до 600 Гц и выделении усреднённых по нескольким реализациям сигнала нормированных значений спектральных составляющих в выделенных узких полосах частот, совместно перекрывающих весь указанный диапазон частот.

При этом для каждой узкой полосы частот помимо нормированного значения интенсивности определяют стабильность, зависящую от вариации значений интенсивности для различных реализаций сигнала путём предварительного определения дисперсий интенсивности для этих реализаций в данной узкой полосе частот [Мохсен, Рыбочкин 2012]. После этого определяют коэффициенты информативности для каждой пары распознаваемых состояний по каждой выделенной полосе частот. Для определения оптимальной совокупности спектральных составляющих по их коэффициентам информативности определяют суммарную информативность каждой выделенной узкой полосы частот по всем парам диагностируемых состояний. Первой выбирают полосу частот с максимальной суммарной информативностью, затем выделяют пары состояний с коэффициентами информативности, имеющими низкие значения для данной узкой полосы частот, и для этих пар состояний подсчитывают суммарную информативность по всем оставшимся полосам частот. Следующей выбирают полосу, которая имеет максимальную суммарную информативность для данных пар классов. Далее отбор продолжается таким образом, пока все пары классов не будут характеризоваться достаточными значениями коэффициентов информативности хотя бы для одной из отобранных узких

полос частот. Так же осуществляют подбор оптимальных весовых коэффициентов линейных алгебраических уравнений, определяющих границы состояний сложной системы — электродвигателя, которые используют при построении решающих правил для достоверного распознавания состояний. При этом при подборе весовых коэффициентов используют значения интенсивностей сигнала в соответствующих узких полосах частот и определяют их в виде суммарных значений коэффициентов информативностей по всем различаемым парам состояний, умноженных на нормирующий множитель, определяемый из условия получения выходных сигналов в желаемом диапазоне [Яковлев, Рыбочкин 2011].

Рассмотренный способ определения информативности спектральных составляющих акустического сигнала сложных систем — электродвигателей при определении их состояний имеет следующие недостатки [Рыбочкин и соавт. 2009]:

— отсутствие возможностей точно определять информативные частотные полосы, так как оцениваемые интенсивности и стабильности не позволяют точно определить информативные частотные полосы, то есть оценивается приблизительное нахождение этих частотных полос, которые близко варьируют около точного места их расположения. Недостаточно точное расположение этих частотных полос уменьшает количество идентифицируемых состояний;

— затрудняется распознавание конкретных состояний сложных систем, увеличивается время анализа, не обеспечивается возможность количественной оценки достоверности распознавания и усложняется аппаратная реализация средств распознавания.

Повысить количество распознаваемых состояний сложных систем, а также их достоверности можно путём точного размещения наименьшего количества существенных частотных полос при значительном упрощении вычислений, упрощении алгоритма определения состояний сложных систем.

Это достигается тем, что вычисленные средние интенсивные составляющие в частотных полосах сочетательно сравниваются по числу всех возможных парных сочетаний согласно формуле:

где N — число узкополосных частотных фильтров, г — количество разрядов получаемого параллельного двоичного кода.

Далее вычисляют исходную энтропию по формуле:

где pi — априорные вероятности появления двоичных кодов, m=N! — количество кодов [Рыбочкин, Мохсен 2012].

Затем анализируют акустический сигнал сложных систем с известными состояниями, установленными на основании опыта механика (заведомо отбирают наибольшее количество сложных систем — электродвигателей, которые имеют чёткие граничные состояния). Длительность анализа акустического сигнала электродвигателя должна превышать постоянную времени детекторов с накопителями, которая определяет скорость и достоверность анализа, что составляет от 2 до 10 минут [Савельев, Рыбочкин 2012].

Полученные параллельные двоичные коды для данного электродвигателя

(1)

т -у

Н(А) = Р 1°ё Рг , Рг = —’ гп’ т

т

(2)

запоминают. Аналогично проводят анализ акустического шума остальных электродвигателей (время анализа одинаково для всех электродвигателей). Получаемые коды также запоминают. Затем подсчитывают количество всех кодов п, вычисляют апостериорную энтропию появления параллельных двоичных кодов для всех анализируемых электродвигателей по формуле:

n 1

н (B / A) = -V r log r; r = -, (3)

rf n

где п — количество наблюдаемых кодов всех анализируемых электродвигателей, г^ -апостериорные вероятности появления параллельных двоичных кодов.

Затем вычисляют разницу апостериорной и исходной энтропий (Н(В/А) — Н(А)). Если разница равна нулю, то делают вывод о точной установке частотных полос узкополосных частотных фильтров в наиболее информативных местах частотного диапазона акустического сигнала электродвигателей.

В случае, если разница апостериорной и априорной энтропии Н(В/А) — Н(А) имеет значение, отличное от нуля, проводят перенастройку частот установки узкополосных частотных фильтров и выполняют повторный анализ.

Для идентификации состояний сложных систем по акустическому сигналу время (от 2 до 10 минут) устанавливается оператором — экспертом одинаковое для всех сложных систем с известными состояниями.

Для конкретной сложной системы запоминают параллельные двоичные коды и их суммарное количество, вычисляют апостериорную энтропию.

Затем определяют количество информации для наблюдаемого состояния сложной системы по формуле:

I = H(A) — H(B/A). (4)

Далее устанавливают соответствие между вычисленным количеством информации I с известным состоянием, строят таблицу соответствия. В последующем анализируют акустический сигнал сложной системы с неизвестным состоянием и по вычисленному количеству информации I с использованием указанной ранее таблицы относят к определённому состоянию.

Исходная априорная неопределённость (энтропия) способа рассчитывается по формуле:

m 1

H(A) = -2 Рг log рг, Pi = — (5)

где pi — вероятности появления двоичных кодов на выходах блока компараторов, N -количество узкополосных частотных фильтров, m=N!

При анализе акустического сигнала сложной системы на выходах блока компараторов по случайному закону появляются параллельные двоичные коды, которые образуют байты слов в виде двоичных «единиц» и «нулей». Наибольшая энтропия будет при одинаковой настройке коэффициентов передач узкополосных частотных фильтров и при точном размещении выбранного количества частотных полос в наиболее информативном частотном диапазоне от 0 до 600 Гц, так как для всей суммы наблюдаемых кодов всех анализируемых электродвигателей с конкретными граничными состояниями выпадающие коды стремятся к равновероятным значениям.

Первоначально определяют полосы частот узкополосных частотных фильтров

[Рыбочкин, Праведникова 2009]. Затем с использованием рассматриваемого способа анализируют наибольшее количество акустических сигналов сложных систем -электродвигателей с различными граничными состояниями, установленными с использованием опыта механика. Чем больше будет задействовано акустических сигналов с известными состояниями, тем точней будет определена апостериорная неопределённость.

Значение Н(В/А)апост. зависит от величин коэффициентов передач узкополосных частотных фильтров К, а также мест их размещения на наиболее информативных частотных полосах анализируемого частотного диапазона, т.е. Н(ВА)апост. является функцией/ (К, мест размещения А/).

При точной установке частот узкополосных частотных фильтров в наиболее информативных местах анализируемого частотного диапазона разница исходной и апостериорной энтропий Н(А) — Н(В/А) равна нулю.

Чтобы сократить время поиска мест размещения частот, настройки узкополосных частотных фильтров, наблюдаемые коды всех анализируемых сложных систем — электродвигателей упорядочивают по классам исходя из того, что коды отражают формы спектров. Формы спектров классифицируют по максимуму выбранного уровня формы спектра. Затем подсчитывают суммарное число выпадающих кодов каждого из классов. Стремятся к тому, чтобы суммарное число выпадающих кодов каждого из классов было одинаковым. Уже в последующем при настройке частот размещения узкополосных частотных фильтров стремятся к равновероятному выпадению параллельных двоичных кодов каждого из классов.

Для идентификации состояний сложных систем данным способом определяют количество информации по наблюдаемому состоянию сложной системы, которое определится разницей априорной Н(А) и апостериорной энтропий Н(В/А) согласно формуле:

I = Н(А) — Н(В/А). (6)

Для распознавания состояний сложной системы устанавливают соответствие между вычисленным количеством информации I с известным состоянием, строят таблицу соответствия, в последующем анализируют акустический шум сложной системы с неизвестным состоянием и по вычисленному количеству информации I с использованием указанной ранее таблицы относят к данному состоянию.

Таким образом, рассмотренный в статье метод идентификации состояния сложной системы, основанный на попарном сравнении средних значений интенсивностей, позволяет формировать последовательности форм спектров, которые характеризуют состояние сложной системы. Также в статье показано, что анализ акустического сигнала сложных систем на примере электродвигателей можно проводить по частоте появления двоичных и восьмеричных кодов. При этом наиболее информативные частотные полосы выбираются при наименьшей разнице априорных и апостериорных энтропий.

Библиографический список

Куделин Н.В., Рыбочкин А.Ф. Комплексная диагностика состояний электрического двигателя путем анализа издаваемого им акустического шума // Автоматизация: проблемы, идеи, решения: сб. ст. по итогам Междунар. науч.-практич. конф. 8 сентября 2017 г. Стерлитамак: АМИ, 2017. С. 33-36.

Куделин Н.В., Рыбочкин А.Ф. Особенности построения классов состояний автомобильного двигателя по издаваемому им акустическому шуму // Инструменты и механизмы современного инновационного развития: сб. ст. Междунар. науч.-практич. конф. 5 сентября 2016 г. Волгоград: НИЦ АЭТЕРНА, 2016. С. 19-21.

Мохсен Ш.А., Рыбочкин А.Ф. Применение образов спектров, включающих одинаковые уровни, для анализа акустических сигналов // Измерения, контроль и диагностика: сб. ст. / под ред. проф. Г.В. Ломаева. Вып. 4. Ижевск: ИжГТУ, 2012. С. 109-112.

Рыбочкин А.Ф., Захаров И.С., Праведникова С.В. Применение образов спектров для анализа сигнала // Телекоммукации. 2009. № 7. С. 44-48.

Рыбочкин А.Ф., Мохсен Ш.А. Двоичное кодирование образов спектров при анализе акустических шумов // ИЗВЕСТИЯ ЮЗГУ. Серия Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2012. №2. Ч. 2. С. 150-153.

Рыбочкин А.Ф., Праведникова С.В. Кодирование акустических сигналов и формирование образов спектров // Приборы и Системы. Управление, Контроль, Диагностика. 2009. №10. С. 47-51.

Савельев С.В., Рыбочкин А.Ф. Формирование кодовых сообщений при анализе акустического шума // Сб. тр. семинара «Инновационные научно-технические разработки и направления их реализации». Курск: ЮГЗУ, 2012. С. 103-110.

Яковлев А.И., Рыбочкин А.Ф. Алгоритм поиска наиболее информативных частотных полос // Сб. материалов Междунар. науч.-техн. конф. г. Курск, 11-13 апреля 2011. Курск: ЮЗГУ, 2011. С. 281-286.

Оптимальный алгоритм оценивания координатно-информативных параметров MSK-сигналов пакетных радиосетей с неизвестным законом первичной модуляции на основе нелинейной чирплет-аппроксимации | Волков

1. Дубровин А. В. Одноэтапные процедуры и пассивные системы определения координат источников радиоизлучений. Дис. … д-ра техн. наук / МАИ. М., 2007. 163 с.

2. Тихонов В. И. Оптимальный прием сигналов. М.: Радио и связь, 1983. 320 с.

3. Казаринов Ю. М. Поиск, обнаружение и измерение параметров сигналов в радионавигационных системах. М.: Сов. радио, 1975. 296 с.

4. Кравченко В. Ф. Лекции по теории атомарных функций и некоторым их приложениям. М.: Радиотехника, 2003. 512 с.

5. Mallat S., Zhang Z. Matching pursuits with time-frequency dictionaries // IEEE Trans. Signal Processing. 1993. Vol. SP-41., iss. 12. P. 3397-3415.

6. Dopplerlet Based Time-Frequency Representation via Matching Pursuit / H. Zou, Q. Dai, X. Zhou, Y. Li // J. of Electronics, 2001. Vol. 18, iss 3. P. 217-227.

7. Mallat S. A wavelet tour of signal processing. 3d ed. Burlington: Academic Press, 2009. 805 p.

8. Кирсанов Э. А., Вагин А. И., Волков Р. А. Применение методов спектрального анализа на основе атомарной декомпозиции для оценивания КИП MSK радиосигналов // Вест. ВВА. 2014, № 2. С. 227-244.

9. Steady-Motion-Based Dopplerlet Transform: Application to the Estimation of Range and Speed of a Moving Sound Source / H. Zou, Y. Chen, J. Zhu, Q. Dai, G. Wu, Y. Li // IEEE J. of Oceanic Engineering. 2004. Vol. 29, iss 3. P. 887-905.

10. Acceleration based Dopplerlet transform. Part I: Theory / H. Zou, Y. Chen, S. Song, Z. Lui, Y. LI // IEEE Trans. Signal Processing, 2008. Vol. SP-88, iss. 4. P. 934-951.

11. Subspaces of FMmlet Transform / H. Zou, Q. Dai, K. Zhao, G. Chen, Y. Li // Science in China, Ser. F. 2002. Vol. 45, iss. 2. P. 152-160.

12. Polynomial Chirplet Transform With Application to Instantaneous Frequency Estimation / Z. Peng, G. Meng, Z. Chu, Z. Lang, W. Zhang, Y. Yang // IEEE Trans. on Instrum. and Measurement. 2011. Vol. IM-60, iss. 9. P. 3222-3229.

13. Mann S., Haykin S. The Chirplet Transforms: Physical Considerations // IEEE Trans. on Signal Proc. 1995. Vol. SP-43, iss. 11. P. 2745-2761.

14. Астафьева Н. М. Вейвлет-анализ: Основы теории и примеры применения // Успехи физических наук. 1996. Т. 166, № 11. C. 1145-1170.

Входной информационный сигнал — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Входной информационный сигнал

Cтраница 1

Входные информационные сигналы подаются на вход устройства записи, предназначенного для записи информации в элементы памяти накопителя.  [1]

В мультиплексорах ТТЛ входные информационные сигналы проходят через несколько логических элементов. Поэтому такие приборы могут обрабатывать только импульсные сигналы, логические уровни которых находятся в пределах, допустимых для устройств ТТЛ.  [2]

На асинхронный потенциальный автомат воздействия производят непосредственно его входные информационные сигналы до тех пор, пока сохраняется их активный уровень.  [3]

Для логических элементов указываются полярность и амплитуда ( или уровень) входных информационных сигналов, а также полярность и амплитуда ( или уровень) соответствующего выходного сигнала логического элемента.  [5]

Кроме того, DV-триггер, имея такие же логические возможности, как / / ( — триггер, управляется одним входным информационным сигналом D, а не двумя.  [7]

Цифровые автоматы ( последовательностные схемы), элементарные примеры которых были рассмотрены в § 2.4, по способу воздействия на них входных информационных сигналов подразделяются на три основных класса: асинхронные потенциальные автоматы, синхронные автоматы и асинхронные импульсные автоматы. Каждый, из классов автоматов можно разделить на несколько типов по другим признакам.  [8]

В кибернетике полагается, что при любом процессе управления или регулирования, осуществляемом живым организмом ( сознательно или бессознательно), автоматически действующей машиной или системой человек — машина, происходит возникновение, прием, передача и переработка информации. При этом входные информационные сигналы перерабатываются в выходные сигналы, обусловливающие выработку реакции объекта на внешние воздействия.  [9]

Поскольку данное условие требуется выполнять для всех синхронных триггеров, то оно в дальнейшем указываться не будет. Аналогичное требование, заключающееся в запрете изменения одновременно нескольких входных информационных сигналов, установлено и для асинхронных потенциальных триггеров.  [10]

Второй раздел посвящен комбинационным цифровым устройствам, которые отличаются от последовательностных тем, что у них нет памяти по предыдущему состоянию. Комбинационные цифровые устройства ( КЦУ) реализуют заданные математические и логические операции над действующими в данный момент времени комбинациями входных информационных сигналов в соответствии с поданными управляющими сигналами и не зависят от предыдущих сигналов. Методы синтеза цифровых устройств основаны на использовании положений алгебры логики, изложенных в первом разделе пособия.  [11]

Более универсальным, чем Д — — триггер, является J-К — триггер, у которого нет запрета на значения входных информационных сигналов.  [12]

При объединении ЗУ в систему памяти используются типовые элементы, связанные с входными и выходными схемами. Входные схемы представляют собой логические элементы, через которые информаци — онные, управляющие и адресные сигналы поступают в ЗУ. Входные информационные сигналы DI поступают в устройство записи УЗ, которое служит для записи информации в элементы памяти, объединенные в накопителе. Выходные информационные сигналы DO считываются из ЗУ через устройство считывания УС.  [14]

Страницы:      1    2

ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕРАТОРА ЗАМЕЩЕНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РЕАЛЬНОГО ЗАТУХАНИЯ ИНФОРМАТИВНЫХ СИГНАЛОВ ПОБОЧНЫХ ЭЛЕКТРОМАГНИТНЫХ ИЗЛУЧЕНИЙ | Голяков

1. Litao Wang, Bin Yu. Research on the compromising electromagnetic emanation from digital signals, International Conference on Automatic Control and Artificial Intelligence(ACAI 2012), January 2012, Pages 1761-1764, DOI: 10.1049/cp.2012.1329.

2. Скрипник Д. Общие вопросы технической защиты информации. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.intuit.ru/studies/courses/2291/591/lecture/12702 (дата обращения: 19.12.2017).

3. M. G. Kuhn, Compromising emanations: Eavesdropping risks of computer displays, Technical report UCAM-CL-TR-577 University of Cambridge, Computer Laboratory [Электронный ресурс], Режим доступа: http://www.cl.cam.ac.uk/techreports/UCAM-CL-TR-577.pdf (дата обращения 24.12.2017).

4. P. Degauque, P. Laly, V. Degardin, M. Lienard and L. Diquelou Compromising Electromagnetic Field Radiated by In-House PLC Lines, IEEE Global Telecommunications Conference, December 2010, Pages 1-5, DOI:10.1109/GLOCOM.2010.5683144.

5. Litao Wang, Bin Yu. Analysis and measurement on the electromagnetic compromising emanations of computer keyboard, 17th International Conference on Computational Intelligence and Security, December 2011, Pages 640-643, DOI: 10.1109/CIS.2011.146.

6. M. G. Kuhn Compromising emanations of LCD TV sets, IEEE Transaction on electromagnetic compatibility, vol. 55, NO 3, June 2013, Pages. 564 – 570, DOI:10.1109/TEMC.2013.2252353.

7. И.Ф. Файсханов, А.С. Лучинин Исследование побочных электромагнитных излучений лазерного принтера, XXIII Международная научно-техническая конференция, Ноябрь 2014, Стр. 37-43, URI: http://elar.urfu.ru/bitstream/10995/46437/1/bip_2014_17.pdf

8. L. Nowosielski, M.Wnuk, Compromising emanations from USB 2 interface, Proceedings of PIERS 2014 in Guangzhou, August 2014, Pages 2666–2670.

9. Leszek Nowosielski, Rafal Przesmycki1, and Micha Nowosielski Compromising Emanations from VGA and DVI Interface, Progress In Electromagnetic Research Symposium (PIERS), August 2016, Pages 1024 – 1028, DOI:10.1109/PIERS.2016.7734570.

10. Andrey Ivanov, Ivan Reva, Andrey Ushakov Features of identification and the analysis of collateral electromagnetic radiations from USB flash drives, 13th International Scientific-Technical Conference on Actual Problems of Electronics Instrument Engineering (APEIE), October 2016, Pages 156-158, DOI:10.1109/APEIE.2016.7806436

11. Degang Sun, Di Wei, Ning Zhang, Zhiqiang Lv, Xi Yin. Network transmission of hidden data using smartphones based on compromising emanations, 7th Asia Pacific International Symposium on Electromagnetic Compatibility (APEMC), May 2016, Pages 190-193, DOI:10.1109/APEMC.2016.7523005

12. Jun Shi, Degang Sun, Abbas Yongacoglu, Meng Zhang, Dong Wei. Computer Recognition Based On the Compromising Emanations Fingerprint, Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE), May 2016, Pages 1-6, DOI: 10.1109/CCECE.2016.7726724.

13. Rostislav I. Sokolov, Renat R. Abdullin Determined Factor Parameter Analysis for System of Information Recovery from USB-Keyboard Compromising Emanations, International Applied Computational Electromagnetics Society Symposium — Italy (ACES), March 2017, Pages 1-2, DOI:10.23919/ROPACES.2017.7916332.

14. Sokolov R.I., Abdullin R.R., Dolmatov D.A. Development of Synchronization System for Signal Reception and Recovery from USB-Keyboard, 2nd International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM), January 2016, Pages 1-4, DOI:10.1109/ICIEAM.2016.7911553.

15. Andrey Ivanov, Ivan Reva, Baryshnilov Yaroslav Development of Hardware-software Complex for Automatized Compromising Electromagnetic Emanation Search, 11th International Forum on Strategic Technology (IFOST) , June 2016, Pages 1-3, DOI:10.1109/IFOST.2016.7884180.

Метрология подводных геомагнитных особенностей в ионном растворе низкой плотности (морская вода)

O. Faggioni et al.

10.4236/jsip.2018.91001 23 Journal of Signal and Information Processing

https://doi.org/10.1109/PROC.1978.10837

[2] Faggioni, O., Soldani, M., Leoncini, DA, Crise, А., Грандинетти П., Наста С. и

Зунино Р. (2012) Новый метрологический подход EMAG к обнаружению подводных лодок:

Основы числовых протоколов и предварительные полевые характеристики.

Pro-

Итоги

25

th UDT Европейская конференция по технологиям подводной обороны

,

Ифа-Аликанте, 29-31 мая 2012 г., компакт-диск.

[3] Габеллоне, А., Фаджиони, О., Солдани, М. и Геррини, П. (2007) C.A.I.Ma.N.

Эксперимент.

Материалы конференции

20

th UDT Undersea Defense Technology Europe

, Неаполь, 5-7 июня 2007 г., компакт-диск.

[4] Faggioni, O., Pinna, E., Savelli, C. и Schreider, A.A. (1995) Геомагнетизм и

Изучение возраста Тирренских подводных гор.

Geophysical Journal International

, 123,

915-930. https://doi.org/10.1111/j.1365-246X.1995.tb06898.x

[5] Рикитаке Т. (1958) Колебания системы дисковых динамо-машин.

Mathematical Pro-

заседания Кембриджского философского общества

, 54, 89-105.

https://doi.org/10.1017/S0305004100033223

[6] Де Вюйст, А. и Де Мейер, Ф. (1973) Спектральный анализ геомагнитных данных с

одной станции (Дурбес, 1960-1970). Institut Royal Meteorologique de Belgique,

Publ., A, No. 80, 32.

[7] Menvielle, M. and Berthelier, A. (1991) K-производные планетарные индексы: описание и доступность .

Обзоры геофизики

, 29, 415-432.

https://doi.org/10.1029/91RG00994

[8] Фаджиони, О., Солдани, М., Габеллоне, А., Холлетт, Р.Д. и Кессель, Р.Т. (2010) Оборона подводной гавани

: новый выбор в магнитных сетях.

Прикладной журнал

Геофизика

, 72, 46-56. https://doi.org/10.1016/j.jappgeo.2010.07.001

[9] Де Сантис, А. (1993) Tempeste, Sottotempeste e baie Magnetiche.

Аннали ди

Геофизика

, 36, 55-77.

[10] NOAA,

и др.

. (2010) Руководство NOAA по дайвингу: Дайвинг для науки и технологий.4-е исправленное издание

, Best Publishing Company, North Palm Beach.

[11] COMSUBIN (2011) Norme per le Immersioni. Марина Милитаре, Рим.

[12] Дечерчи, С., Леончини, Д., Гастальдо, П., Зунино, Р., Фаджиони, О. и Солдани, М.

(2011) Методы вычислительного интеллекта для подводных магнитных исследований Pro-

Системы защиты.

Материалы Международной объединенной конференции IJCNN по нейронным сетям

, Сан-Хосе, 31 июля — 5 августа 2011 г., компакт-диск.

[13] Leoncini, D., Decherchi, S., Faggioni, O., Gastaldo, P., Soldani, M. and Zunino, R.

(2010) Линейный SVM для защиты портов на основе подводных магнитных сигналов.

Журнал

Информационного обеспечения и безопасности

, 5, 401-408.

[14] Габеллоне, А., Фаджиони, О., Солдани, М. и Геррини, П. (2008) C.A.I.ma.N. Coastal

Сеть магнитометров для защиты от вторжений.

Производство RTO

MP

Набор

-1302

-130

Sympo-

Simpo

Sime On Nato Mility Sensing

, Orlando, 12-14 марта 2008 г., CD-ROM.

[15] Фаджиони О., Солдани М., Леончини Д., Габеллоне А. и Маджиани П.В. (2009)

Анализ характеристик во временной области подводных магнитных систем SIMAN для

защиты портов.

Журнал информационного обеспечения и безопасности

, 4, 538-545.

[16] Рамирес, Р. В. (1985) БПФ: основы и концепции. Прентис-Холл, Аппер

Седл-Ривер.

[17] Канасевич, Э.Р. (1973) Анализ временных последовательностей в геофизике.Университет Альберты —

Versity Press, Эдмонтон.

Метод главных информативных компонент в задачах статистических измерений параметров сигналов (систематический обзор)

  • Оппенгейм А.В., Шаффер Р.В., Бак Дж.Р., Дискретно-временная обработка сигналов , 2-е изд. (Прентис Холл, Нью-Джерси, 1999). ISBN 0-13-754920-2.

    Google ученый

  • И. Т. Джоллифф, Анализ главных компонентов/Серия Спрингера по статистике , 2-е изд.(Springer-Verlag Inc., Нью-Йорк, 2010 г.). ISBN 0-387-95442-2.

    Google ученый

  • А. Папулис, С. П. Пиллаи, Вероятность, случайные величины и случайные процессы , 4-е изд. (Макгроу-Хилл, Нью-Йорк, 2002 г.). ISBN 0-07-112256-7.

    Google ученый

  • Р. К. Астер, Б. Борчерс, К. Х. Тербер, Оценка параметров и обратные задачи , 2-е изд.(Академическая пресса, Нью-Йорк, 2012 г.). ISBN 978-0-12-385048-5.

    МАТЕМАТИКА Google ученый

  • В.Ю. Теребиж, Введение в статистическую теорию обратных задач . М.: Физматлит, 2005. ISBN 5-9221-0562-0.

    Google ученый

  • В.Ю. Теребиж, “Восстановление изображения с минимальной априорной информацией”, УФН 38 , 137 (1995).DOI: https://doi.org/10.1070/PU1995v038n02ABEH000068.

    Google ученый

  • А.Я. Калюжный, “Алгебраизация задачи акустической томографии с использованием главных информативных компонент”, Акустический вестник 1 , № 4, 19 (1998). URI: http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/894.

    Google ученый

  • А.Ю. Калюжный, Л.Г.Красный, «Метод основных информативных составляющих для акустической томографии», J. Acoustical Soc. Америка 105 , № 2, 1178 (1999). DOI: https://doi.org/10.1121/1.425573.

    Артикул Google ученый

  • А. Ю. Калюжный, А. А. Ковтонюк, Метод главных информативных компонент для задач реконструкции, Тр. IEEE междунар. конф. по акустике, обработке речи и сигналов , ICASSP-2000, 5–7 июня 2000 г., Стамбул, Турция (IEEE, 2000), Vol.1, стр. 169–172. DOI: https://doi.org/10.1109/ICASSP.2000.861902.

    Google ученый

  • Калюжный А.Ю., Ковтонюк А.А. Оптимальное алгебраическое кодирование зашумленных и искаженных изображений. Тр. IEEE междунар. конф. по информационным технологиям: кодирование и вычисления , ITCC-2001, 2–4 апреля 2001 г., Лас-Вегас, США (IEEE, 2001 г.), стр. 537–541. DOI: https://doi.org/10.1109/ITCC.2001.918852.

    Google ученый

  • А.Калюжный Ю., Ковтонюк А. А. Метод PIC-проекции для уменьшения статистической погрешности в задачах восстановления сигналов // . Тр. IEEE междунар. конф. по акустике, обработке речи и сигналов , ICASSP-2001, 7–11 мая 2001 г., Солт-Лейк-Сити, США (IEEE, 2001), Vol. 6, стр. 3917–3920. DOI: https://doi.org/10.1109/ICASSP.2001.940700.

    Google ученый

  • Калюжный А.Ю., Ковтонюк А.А. Основы основных информативных компонентов для задач оценивания сигналов. Тр.IEEE междунар. конф. по акустике, обработке речи и сигналов , ICASSP-2002, 13–17 мая 2002 г., Орландо, США (IEEE, 2002), Vol. 1, стр. 335–338. DOI: https://doi.org/10.1109/ICASSP.2002.5744937.

    Google ученый

  • Л. Чжао, Х. Чжао, К. Чжэн, В. Сян, Massive MIMO в сетях 5G: избранные приложения / SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering (Springer International Publishing AG, 2012). ISBN 978-3-319-68408-6.

    Google ученый

  • А. Ф. Молиш, Беспроводная связь , 2-е изд. (Джон Уайли и сыновья, ООО, 2011 г.). ISBN 9780470666692.

    Google ученый

  • С. М. Кей, Основы статистической обработки сигналов: теория оценки . Университет Род-Айленда (Прентис-Холл, Нью-Джерси, 1998 г.). ISBN 0-13-345711-7.

    МАТЕМАТИКА Google ученый

  • Р.А. Хорн, К. Р. Джонсон, Матричный анализ , 2-е изд. (Издательство Кембриджского университета, 2013 г.). ISBN 9780521548236.

    МАТЕМАТИКА Google ученый

  • Р. Е. Кайман, «Вклад в теорию оптимального управления», бол. соц. Мат. Мексикана 5 , 102 (1960).

    Google ученый

  • A. P. Sage, C. C. White, Optimum System Control , 2-е изд.(Прентис-Холл, Инк., Нью-Джерси, 1977). ISBN 0-13-638296-7.

    МАТЕМАТИКА Google ученый

  • https://oleksa-site.blogspot.eom/p/blog-page11.html.

  • А. Ю. Карми, Л. С. Михайлова, С. Дж. Годсилл, Сжатое зондирование и разреженная фильтрация (Springer Heidelberg, New York, Dordrecht, London, 2014). ISBN 978-3-642-38397-7.

    Книга Google ученый

  • Г.Э. Пфандер (ред.). Теория выборки, эпоха Возрождения. Измерение сжатия и другие разработки (Springer International Publishing Switzerland, 2015 г.). ISBN 978-3-319-19748-7.

    МАТЕМАТИКА Google ученый

  • И. Андрас, П. Долински, Л. Михаэли, Дж. Салига, «Сбор разреженных сигналов с помощью сжатого измерения и анализа основных компонентов», Измер. науч. 18 , № 5, 175 2018 г.). DOI: https://doi.org/10.1515/msr-2018-0025.

    Артикул Google ученый

  • Страница не найдена | Маккартер и английский, ТОО

    LocationBostonEast BrunswickHartfordMiamiNew YorkNewarkPhiladelphiaStamfordTrentonWashington, DCWilmington

    Бар Прием * еще не признал, но Delaware прием pendingArizonaCaliforniaConnecticutDelawareDistrict из ColumbiaFloridaGeorgiaHawaiiIllinoisKansasMaineMarylandMassachusettsMichiganMinnesotaNew HampshireNew JerseyNew YorkOhioPennsylvaniaRhode IslandTexasU.S. Patent & Trademark OfficeЮтаВермонтВирджинияВисконсин

    SchoolAlbright CollegeАмериканский университет, Washington College of LawArcadia UniversityAsbury UniversityAugustana CollegeBabson CollegeBaruch CollegeBates CollegeBaylor UniversityBenjamin N. Cardozo School of LawBerkeley CollegeBinghamton UniversityBinghamton University School of ManagementBoston CollegeBoston College Law SchoolBoston UniversityBoston University School of Boston Школа общественного здравоохранения Колледж Боудоин Университет БрандейсБруклинский колледжБруклинский юридический факультетБруклинский университетБрин-Мор-колледжБакнеллский университетКалифорнийский государственный университет, ФуллертонКарлтон-колледжУниверситет Карнеги-МеллонКейс Вестерн Резервный университетЮридический факультет Кейс Вестерн Резервный университетКатолический университет АмерикиКатолический университет Америки, Колумбусский юридический факультетЦентральный Мичиганский университетЧамплейнский колледжЧанчуньский университет науки и технологий, Подбородок aКитайский сельскохозяйственный университетКларвудский университетКларкский университетКлемсонский университетКолгейтский университетКолледж Св.BenedictCollege of the Holy CrossCollege of William & MaryColumbia Law SchoolColumbia UniversityConnecticut CollegeCornell Law SchoolCornell UniversityШкола права CUNY в Queens CollegeDamodaram Sanjivayya National Law University, IndiaDartmouth CollegeDenison UniversityDeVry UniversityDickinson CollegeDickinson College of LawDouglass CollegeDrew UniversityDrexel UniversityDrexel University Thomas R. Kline School of LawDuke UniversityDuke University School of ЮриспруденцияЭрлхэмский колледжЮридический факультет Университета Восточного ТеннессиЭлизабет Хауб Юридический факультет Университета Пейс Университет Эмори Юридический факультет Университета ЭмориФэрфилдский университетФэрли ДикинсонФлоридский государственный университетФордхэмский университетФордемский юридический факультетФрамингемский государственный университетФранклин и Маршалл-колледжФуданский университет, КитайЮридический факультет Университета Джорджа МейсонаЮридический факультет Университета Джорджа ВашингтонаЮридический факультет Университета ДжорджтаунаДжорджтаунский университетЮридический центр Джорджтаунского университетаГеттистаунский университет CollegeGrove City Colleg eУниверситет Гвинед-МерсиГамильтон-КолледжHartt School, Hartford UniversityHarvard CollegeHarvard Kennedy School of GovernmentHarvard Law SchoolHarvard UniversityHarvard University Extension SchoolHaverford CollegeHobart CollegeHofstra UniversityHovard UniversityHunter CollegeIE Business School (Madrid) and National University of Singapore Business SchoolIndiana University of PennsylvaniaIndiana University School of LawIona CollegeIthaca Colleges Hopkins UniversityKean John La Университет СаллеКолледж ЛафайетКолледж Леванон-ВэллиЛихайский университетЛондонская школа экономики и политических наукЛойола-колледжЮридический факультет ЛойолыУниверситет Лойолы МэрилендМанхэттен-колледжМарист-колледжШкола права Маршалла-Уайта в Колледже Уильяма и МэриМассачусетский колледж свободных искусствМассачусетский технологический институтМассачусетская морская академияМорис А.Юридический факультет Дина в Университете Хофстра Университет штата МичиганМичиганский технологический университет Колледж Миддлбери Колледж округа Миддлсекс Государственный университет Монтаны Университет штата Монтклер Колледж Мюленберг Нанкинский университет, Китай Университет Нанкай, Китай Юридический факультет Новой Англии Городской университет Нью-Джерси Нью-Йоркский городской технологический колледж Нью-Йоркский юридический факультетНью-Йоркский университетЮридический факультет Нью-Йоркского университетаШкола Северо-восточного университета ПравоСеверо-Западный университетСеверо-западный университет Юридический факультетСеверо-Западный университет, Школа менеджмента КеллогаОберлинский колледжМедицинский колледж государственного университета ОгайоПейсский университет Любинская школа бизнесаПенсильванский государственный университетПринстонский университетПровиденс-колледжУниверситет ПердьюКвинс-колледжQuinnipiac UniversityQuinnipiac University School of LawRamapo CollegeReed CollegeRensselaer Polytechnic InstituteRice UniversityRider CollegeRochester Institute of Technology CollegeRoger Williams University School of LawRowan College Law Берлингтон Бизнес-школа округа Рутгерс Юридический факультет Рутгерса Университет Рутгерса Университет Святого Сердца Колледж Святого Ансельма Колледж Святого Петра Колледж Сары Лоуренс Университет Сетон Холл Юридический факультет Университета Сетон Холл Шанхайский университет международных исследований Университет Шенандоа Шэньчжэньский университет, Китай Сычуаньский сельскохозяйственный университет Колледж Смита Южно-Техасский юридический колледж Сент.Колледж Фрэнсиса Св. Университет Джона Св. Школа права Университета ДжонаСв. Университет ДжозефаСтэнфордский университетГосударственный университет Нью-ЙоркаГосударственный университет Нью-Йорка в ОлбаниГосударственный университет Нью-Йорка в БингемтонеГосударственный университет Нью-Йорка в БуффалоГосударственный университет Нью-Йорка в ДженезеоТехнологический институт Стивенса Университет Стони БрукСаффолкский университетЮридический факультет Саффолкского университетаSwarthmore CollegeСиракузский университетЮридический колледж Сиракузского университетаТемплский университетТемплский университет Школа Бизли Университет Темпл, Школа бизнеса Фокс, Техасский университет A&M, Католический университет Америки, Школа права Колумбуса, Колледж Нью-Джерси, Университет штата Огайо, Исследовательский институт Скриппса, Бомбейский университет, Индия, Университет Северной Каролины в Чапел-Хилл, Школа Уортон, Пенсильванский университет, Тяньцзиньский университет, Тяньцзинь, ChinaTouro College, Юридический центр Джейкоба Фуксберга Университет Таусона Тринити-колледж Университет Тафтса Медицинский факультет Университета Тафтса Юридический факультет Университета ТулейнаU.S. Naval Nuclear Power SchoolUnion CollegeУниверситет Париж-Сорбонна, Париж IVУниверситет АризоныУниверситет БуффалоУниверситет Калифорнии, Сан-ДиегоУниверситет Центрального АрканзасаУниверситет КолорадоУниверситет Колорадо в БоулдереУниверситет КоннектикутаЮридический факультет Университета КоннектикутаУниверситет ДелавэраУниверситет ФлоридыУниверситет Флориды Юридический колледж ЛевинаУниверситет ХартфордаУниверситет Гавайи в МаноаГавайский университет в Маноа Юридический факультет Уильяма С. РичардсонаЧикагский юридический университетИллинойсский юридический университетИллинойсский юридический колледжУниверситет АйовыЮридический университет АйовыЮридический колледжМэнский юридический факультетУниверситет МэрилендаМэрилендский колледж-ПаркМэрилендский университет юридического факультета Массачусетского университета в АмхерстеМассачусетского университета в ЛоуэллеУниверситета МайамиЮридического факультета МайамиМичиганского университетаЮридического факультета Мичиганского университетаЮридического факультета Университета МиссуриУниверситета Миссури–Св.ЛуисУниверситет Нью-ГэмпшираУниверситет Нью-Гэмпшира Юридическая школаУниверситет Нью-ХейвенаУниверситет Нотр-ДамЮридическая школа Университета Нотр-ДамУниверситет ПенсильванииПенсильванский университет Юридическая школа КэриУниверситет ПиттсбургаУниверситет РичмондаЮридическая школа Ричмондского университетаУниверситет РочестераУниверситет Сан-ДиегоУниверситет науки и технологий КитаяУниверситет СкрэнтонаУниверситет Южной КалифорнииУниверситет Южной Калифорнии, юридический факультет ГулдаУниверситет ТехасаУниверситет Техаса в АрлингтонеУниверситет Техаса в ОстинеВысшая школа биомедицинских наук Техасского университетаЮгозападный медицинский центр Техасского университетаУниверситет наук в ФиладельфииУниверситет ТоронтоУниверситет ЮтыУниверситет ВермонтаУниверситет ВирджинииУниверситет Вирджинии ЮриспруденцияУниверситет ВисконсинаЮридическая школа Университета ВисконсинаЮридическая школа ВандербильтаУниверситет ВандербильтаЮридическая школа ВермонтаШкола бизнеса ВиллановаВилланова Университет Анова Университет Виллановы Юридический факультет Университета Чарльза Видгера Университет Вирджинии Технологический институт Уэйк Форест Юридический факультет Университета Уэйк Форест Юридический факультет Вашингтонского университета Юридический факультет Университета Вашингтона и Ли Вашингтонский университет в Сент-Луисе.Юридический факультет Вашингтонского университета Юридический факультет Университета Уэйна, Юридический факультет Колледж Уэлсли Университет Западной Вирджинии Юридический колледж Уитон-Колледж Юридический факультет Уиттиера Университет Уиденера Юридический факультет Делавэрского университета Юридический факультет Уильяма и Мэри Университет Уильяма Патерсона Колледж УильямсаУилмингтонский университетВустерский политехнический институтВустерский политехнический институт и Колледж Святого КрестаЙельский колледжЙельский университетЕшивский университет

    Распознавание образов спайков с использованием информативного сигнала изображения и неконтролируемого биологически правдоподобного обучения

    Сохейла Назари получила B.наук и магистр наук. получил степень в области электронной инженерии в Университете Рази, Керманшах, Иран, и Технологическом университете Амиркабир, Тегеран, Иран, в 2012 и 2014 годах соответственно. В настоящее время она доктор философии. студент Технологического университета Амиркабир. Ее текущие исследовательские интересы включают проектирование цифровых схем, обработку сигналов, обработку изображений, нейроморфную инженерию, теорию информации.

    Карим Фаез родился в Семнане, Иран. Он получил степень бакалавра наук. степень в области электротехники Тегеранского политехнического университета в качестве первого разряда в июне 1973 года, и его степень М.наук и доктор философии получил степень в области компьютерных наук Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) в 1977 и 1980 годах соответственно.

    Профессор Фаез работал в Иранском исследовательском центре электросвязи (1981–1983 гг.) до поступления в Технологический университет Амиркабир (Тегеранский политехнический институт) в Иране в марте 1983 г., где он имеет звание профессора кафедры электротехники.

    Он был основателем факультета вычислительной техники Университета Амиркабир в 1989 году и был первым председателем с апреля 1989 года по сентябрь.1992.

    Профессор Фаез был председателем комитета по планированию вычислительной техники и информатики Министерства науки, исследований и технологий (в 1988–1996 гг.).

    Его исследовательские интересы связаны с биометрическим распознаванием и аутентификацией, распознаванием образов, обработкой изображений, нейронными сетями, обработкой сигналов, обработкой рукописного текста на фарси, обработкой сигналов о землетрясениях, проектированием отказоустойчивых систем, компьютерными сетями и проектированием аппаратного обеспечения.

    Доктор Фаэз является соавтором книги «Логические схемы», опубликованной издательством Amirkabir University Press.

    Он также является соавтором главы в книге: Последние достижения в моделировании эволюции и обучения , Достижения в области естественных вычислений, Vol. 2, август 2004 г., World Scientific.

    Опубликовал около 300 статей в вышеуказанной области. Он является членом IEEE, IEICE и ACM, членом редакционного комитета журнала Иранской ассоциации инженеров по электротехнике и электронике и Международного журнала инженеров связи.

    Электронные письма: [email protected], [email protected], [email protected]

    © 2018 Elsevier B.В. Все права защищены.

    Данные дриад — Пчелы подслушивают информативные и стойкие сигнальные соединения в тревожных феромонах

    » ], «url»: «http://datadryad.org/stash/dataset/doi%253A10.5061%252Fdryad.n53d0», «идентификатор»: «https://doi.org/10.5061/dryad.n53d0», «версия»: 1, «isAccessibleForFree»: правда, «ключевые слова»: [ «Хищники», «тревожные феромоны», «Апис спинной», «Апис серана» ], «создатель»: [ { «@type»: «Человек», «имя»: «Чжэнвэй Ван», «givenName»: «Чжэнвэй», «familyName»: «Ван», «принадлежность»: { «@type»: «Организация», «sameAs»: «https://ror.орг/034t30j35», «name»: «Китайская академия наук» } }, { «@type»: «Человек», «имя»: «Пин Вэнь», «givenName»: «Пинг», «familyName»: «Вэнь», «принадлежность»: { «@type»: «Организация», «такой же как»: «https://ror.org/034t30j35», «name»: «Китайская академия наук» } }, { «@type»: «Человек», «имя»: «Юфэн Цюй», «givenName»: «Юфэн», «familyName»: «Ку», «принадлежность»: { «@type»: «Организация», «sameAs»: «https://ror.орг/034t30j35», «name»: «Китайская академия наук» } }, { «@type»: «Человек», «имя»: «Шихао Донг», «givenName»: «Шихао», «familyName»: «Донг», «принадлежность»: { «@type»: «Организация», «sameAs»: «https://ror.org/05sstfv48», «name»: «Институт исследований пчеловодства» } }, { «@type»: «Человек», «имя»: «Джианджун Ли», «givenName»: «Цзянцзюнь», «familyName»: «Ли», «принадлежность»: { «@type»: «Организация», «sameAs»: «https://ror.орг/034t30j35», «name»: «Китайская академия наук» } }, { «@type»: «Человек», «имя»: «Кен Тан», «givenName»: «Кен», «familyName»: «Загар», «принадлежность»: { «@type»: «Организация», «такой же как»: «https://ror.org/034t30j35», «name»: «Китайская академия наук» } }, { «@type»: «Человек», «name»: «Джеймс С. Ние», «givenName»: «Джеймс С.», «familyName»: «Нье», «принадлежность»: { «@type»: «Организация», «sameAs»: «https://ror.орг/0168r3w48», «name»: «Калифорнийский университет, Сан-Диего» } } ], «распределение»: { «@type»: «Загрузка данных», «encodingFormat»: «приложение/zip», «contentUrl»: «http://datadryad.org/api/v2/datasets/doi%253A10.5061%252Fdryad.n53d0/download» }, «временное покрытие»: [ «2017», «2017-04-29T00:00:00Z» ], «spatialCoverage»: «Китай», «цитата»: «http://doi.org/10.1038/srep25693», «лицензия»: { «@type»: «Творчество», «name»: «CC0 1.0 Универсальный (CC0 1.0) Предоставление общественного достояния», «лицензия»: «https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/» }, «издатель»: { «@id»: «https://datadryad.org», «@type»: «Организация», «legalName»: «Цифровой репозиторий Дриад», «имя»: «Дриада», «url»: «https://datadryad.org» }, «провайдер»: { «@id»: «https://datadryad.org» } }

    Цитата

    Ван, Чжэнвэй и др. (2017), Данные из: Пчелы подслушивают информативные и стойкие сигнальные соединения в тревожных феромонах, Дриада, Набор данных, https://doi.org/10.5061/dryad.n53d0

    Аннотация

    Опылители, такие как пчелы, обеспечивают важнейшую экосистемную услугу, которая может быть нарушена из-за информации о хищниках. Мы приводим первые доказательства обонятельного подслушивания и избегания гетероспецифических сигналов тревоги, феромонов тревоги, у источников пищи у пчел. Мы предсказали, что собиратели будут подслушивать гетероспецифические тревожные феромоны, а также обнаруживать и избегать заметных отдельных соединений феромонов, определяемых количеством и тем, как долго они могут задерживаться, чтобы предоставить предупреждающую информацию (летучесть).Мы показываем, что собиратели Apis cerana избегают характерных тревожных феромонов A. dorsata и A. mellifera, видов, которые разделяют одни и те же цветочные ресурсы и хищников. Затем мы исследовали реакцию на отдельные соединения феромонов тревоги. Собиратели Apis cerana избегали изопентилацетата (IPA), который содержится во всех трех видах и является наиболее распространенным и летучим из протестированных соединений. Интересно, что A. cerana также избегала двух компонентов запаха, гамма-октанового лактона (GOL) и (E)-2-децен-1-ил-ацетата (DA), которые присутствуют только у A.dorsata тревожный феромон и более чем в 150 раз менее летучи, чем IPA. Нейронные записи (EAG) показали, что усики A. cerana в 10 раз более чувствительны к GOL и DA, чем к другим протестированным соединениям. Таким образом, стратегия подслушивания определяется заметностью сигнала (обилием и общностью) и постоянством сигнала (изменчивостью).

    Замечания по использованию

    AceranaEavesDataDryad3

    Подслушивание поведенческих и электрофизиологических данных

    Местоположение

    [PDF] Информативный анализ сигналов: метрология подводных геомагнитных особенностей в ионном растворе низкой плотности (морская вода) системы

    Экспериментальные результаты на реальных данных доказывают преимущество интегрированного подхода по сравнению с существующими традиционными методами и показывают, что модели вычислительного интеллекта (КИ) могут быть интегрированы с магнитными технологиями и представляют собой эффективную и надежную систему для адаптивной подводной защиты.Expand
    • Посмотреть 1 отрывок, библиографическая справка

    Геомагнетизм и возрастные исследования тирренских подводных гор

    РЕЗЮМЕ Обсуждаются результаты измерений поля магнитных аномалий ряда подводных гор, расположенных на дне океана и на окаймляющих континентальных склонах тирренского яруса. Море. Это… Expand

    • Просмотр 1 отрывок, справочная информация

    Анализ временных рядов в геофизике

    Эта книга, содержащая актуальную трактовку временных рядов и временных рядов, предназначена для студентов старших курсов или аспирантов, изучающих сейсмологию, геомагнетизм и геофизику. поисковая геофизика.Expand
    • Просмотр 1 выдержки, справочная информация

    Руководство по дайвингу NOAA: дайвинг для науки и техники

    Это новое издание содержит двадцать одну главу по всем аспектам дайвинга: методы улучшения методологии подводных научных исследований, новое снаряжение, операционные методы и детали, чтобы помочь… Развернуть

    • Посмотреть 2 выдержки, справочная информация

    Об использовании окон для гармонического анализа с дискретным преобразованием Фурье

    • F.Harris
    • Computer Science

      Proceedings of the IEEE

    • 1978
    Включен полный каталог окон данных вместе с их важными параметрами производительности, по которым можно сравнивать различные окна, и пример, демонстрирующий использование и ценность окна для разрешения близко расположенных гармонических сигналов, характеризующихся большими различиями в амплитуде. Expand
    • Посмотреть 1 отрывок, справочная информация

    Колебания системы дисковых динамо-машин

    Исследовано поведение двух связанных друг с другом дисковых динамо-машин по отношению к магнитному полю Земли.Установлено, что в отличие от… Развернуть

    • Просмотр 1 выдержка, библиография

    БПФ, основы и концепции

    Простое и краткое обсуждение как теории Фурье, так и БПФ (быстрое преобразование Фурье).

    • Посмотреть 1 отрывок, фон ссылок

    Facebook снова меняет новостную ленту, чтобы сделать ее более «информативной»

    Twin Design / Shutterstock.com

    Сегодня четверг, поэтому Facebook, вероятно, меняет алгоритм новостной ленты. Правильный!

    На этот раз Facebook добавляет в свой алгоритм новый сигнал, чтобы показывать людям более «информативные» истории. Что это значит? Звучит так, как будто это означает кулинарные видео вместо видео с котиками, новостные статьи вместо пушистых списков.

    «Это может быть новостная статья о текущем событии, рассказ о вашей любимой знаменитости, местные новости, обзор предстоящего фильма, рецепт или что-то еще, что вас информирует», — говорится в сообщении в блоге компании Facebook. опубликовано в четверг, объявляя об изменении.Далее в блоге говорится, что «поэтому информативные истории разные для каждого человека и, вероятно, со временем изменятся». Полезный!

    Чтобы выяснить, какие истории информативны для каких людей, Facebook полагается на фокус-группу, которую он может спроецировать на свою аудиторию в 1,7 миллиарда человек. Каждый день «десятки тысяч людей» по всему миру в программе Facebook Feed Quality Program ранжируют истории в своих лентах, основываясь на том, насколько информативными, по их мнению, они являются по шкале от 1 до 5. люди найдут эти истории, сравнив рейтинги с интересами этих людей, например, с тем, о чем они публикуют; какие посты им нравятся, комментируются и делятся; и их «отношения с человеком или издателем, опубликовавшим», согласно Facebook.

    Что означает новый «информативный» сигнал для мамы Чубакки и видео с взрывающимися арбузами, я понятия не имею. Думаю, мама Чубакки может считаться новостями об игрушках, а взрывающиеся арбузы — наукой, так что тогда они информативны. Но оба они также выигрывают от того, что являются видео в прямом эфире, что является еще одним сигналом, который принимает во внимание новостная лента Facebook и может уравновесить их информативность.

    Что это значит для брендов и издателей, это зависит от того, насколько полон ваш стакан.Это должно означать, что издатели и бренды, чьи Страницы продвигают содержательные истории, например, рассказывающие о последних новостях или рассказывающие о том, как использовать продукт, будут в порядке. По крайней мере, до тех пор, пока эти посты с последними новостями представляют собой видео, а инструкции по продукту не являются суперпродающими (или, что еще лучше, являются рекламой). Другими словами, это последнее изменение алгоритма новостной ленты, вероятно, не окажет большого влияния, хорошего или плохого, на издателей, которые уже вынуждены публиковать больше видео и меньше кликбейтов, и бренды, которые вынуждены платить.

    «Мы ожидаем, что большинство страниц не увидят каких-либо существенных изменений в их распределении в новостной ленте», — говорится в сообщении в блоге компании.


    Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат приглашенному автору и не обязательно MarTech. Штатные авторы перечислены здесь.


    Об авторе

    Тим Петерсон, репортер по социальным сетям Third Door Media, освещает индустрию цифрового маркетинга с 2011 года. Он писал статьи для Advertising Age, Adweek и Direct Marketing News.Он родился и вырос в Анджелено, окончил Нью-Йоркский университет, в настоящее время живет в Лос-Анджелесе. Он рассказал о рекламных планах Snapchat, о попытке генерального директора Hulu Джейсона Килара завоевать YouTube и сборке рекламных технологий Amazon; проанализировал программную стратегию YouTube, рекламные амбиции Facebook и рост блокирования рекламы; и задокументировали крупнейшее ежегодное мероприятие цифрового видео VidCon, процесс производства фирменного видео BuzzFeed и рекламную загрузку Snapchat Discover через шесть месяцев после запуска.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.