кандидат технических наук (2000), доцент (2003)
кафедра радиотехни ческих систем
почетный работник ЛЭТИ (2015).
Автор более 60 научных работ. Сфера научных интересов - методы обработки медико-биологической информации.
Ph.D. in Engineering (2000), Associate Professor (2003) of the Department of Radio Equipment Systems
Honored Worker of the University (2015). The author of more than 60 scientific publications. Area of expertise: methods of processing of biomedical information.
бакалавр по направлению "Радиотехника" (2015), студент 1-го курса магистратуры по кафедре радиотехнических систем
Автор 17 научных работ. Сфера научных интере сов - статистический анализ временных рядов.
Bachelor’s Degree in Radio Engineering (2015), 1st year M aster’s Degree student of the Department of Radio Engineering Systems
The author of 17 scientific publications. Area of expertise: statistical analysis of time series.
кандидат технических наук (2015), доцент
кафедра радиотехнических систем
Автор более 30 научных работ. Сфера научных интересов - статистический анализ временных рядов.
Ph.D. in Engineering (2015), Associate Professor of the Department of Radio Engineering Systems
The author of more than 30 scientific publications. Area of expertise: statistical analysis of time series.
кандидат технических наук (1968), профессор (1992)
кафедра радио технических систем
заслуженный работник высшей школы Российской Федерации (2003).
Автор более 120 научных работ, более 30 изобретений. Сфера научных интересов - применение методов теории вероятности и математической статистики в задачах обработки биологических сигналов в спортивных и ме дицинских системах.
Тел.: 8 (812) 234-05-96
Ph.D. in Engineering (1968), Professor (1992) of the Department of Radio Equipment Systems
Honored High School Worker of RF (2003).
The author of more than 120 scientific publications. Area of expertise: application of the methods of probability theory and mathematical statistics in biological signal processing tasks in sports and health systems.
Phone: 8 (812) 234-05-96.
кандидат технических наук (2006), доцент (2011), ведущий научный сотрудник
кафедра радиотехнических систем
Автор более 120 научных работ. Сфера научных интере сов - теория сложных систем, статистический анализ данных.
Ph.D. in Engineering (2006), Associate Professor (2011), Leading Scientist of the Department of Radio Equipment Systems
The author of more than 120 scientific publications Area of expertise: theory of complex systems; statistical analysis of data.
Функционирование сложных систем возможно характеризовать совместными статистическими характеристиками порождаемых этими системами сигналов. Рассмотрены три подхода к оцениванию стабильности взаимного поведения двух тестовых процессов. Первый подход основан на расчете коэффициента фазовой синхронизации (КФС) между процессами. Второй метод базируется на определении взаимной условной энтропии (ВУЭ) процессов. Согласно третьему методу для оценивания стабильности взаимной динамики процессов используется среднее значение функции когерентности (ФК). Исследована чувствительность указанных методов к аддитивной амплитудной расстройке между процессами. Рас смотрены два типа процессов: с кратковременной зависимостью и заданным временем корреляции (ВК) и с долговременной зависимостью, определяемой значением показателя Херста. В исследованиях генерировались две копии процесса с известными корреляционными свойствами. Затем в одну из копий вносилась аддитивная амплитудная помеха с независимыми отсчетами, подчиняющимися равномерному или нормаль ному распределению с одинаковой дисперсией. Для каждого типа помехи и каждого значения ее интенсивности оценивались статистические характеристики КФС, ВУЭ и ФК. Выявлено, что чувствительность рассмотренных методов к нормально распределенной расстройке выше, чем к равномерной. При этом процессы с долговременной зависимостью активнее реагируют на аддитивную амплитудную расстройку, чем процессы с кратковременной зависимостью. Влияние показателя Херста для процессов с долговременной зависимостью выражено для КФС и ФК. ВК процессов с кратковременной зависимостью влияет на КФС и ВУЭ. Полученные результаты позволяют обоснованно выбрать необходимый метод анализа взаимной динамики процессов, принадлежащий к рассмотренным в настоящей статье типам.
The joint analysis of several signals is essential for better understanding of the principles underlying the complex systems dynamics. We consider three methods for estimating the stability of the relative dynamics of two surrogate processes. The first one is based on calculation of the phase synchronization coefficient S and the second one on estimation of the cross-conditional entropy CE. The third approach uses the average value of the coherence function of the two processes - the coherence coefficient C. We study the sensitivity of these methods in relation to the amplitude randomization between test processes. All methods are applied to analyze two types of normally distributed random stochastic processes, with either short-term correlations characterized by finite correlation time or long-term correlations with theoretically infinite correlation time characterized by Hurst exponents. In our research, we generate two copies of the surrogate process with either short-term or long-term correlations. Then we attribute the additive white noise to one of these copies at first with the uniform distribution and then with the Gaussian distribution and the same variance. Next, we calculate the coefficients that characterize the mutual behavior of the two test processes and estimate their statistical characteristics. It is found that the sensitivity of all methods to Gaussian additive noise is higher than that of uniform one. We show that processes with long-term correlation react more actively to the additive amplitude noise then processes with short-term correlation. The influence of Hurst exponent value for the processes with long-term correlation is expressed for the coefficients S and C. The influence of correlation time is demonstrated for the coefficients S and СЕ. Our results may be useful in investigations of the mutual dynamics of two processes belonging to the considered types.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.