Features of the spectral density parameters of L –markov processes and video signals

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

For the first time, the tasks of extrapolation and filtering of random processes were set in the middle of the 20th century by academician A.N. Kolmogorov. Simultaneously with A.N.Kolmogorov, the American mathematician N. Wiener dealt with this problem, who managed to identify a fairly wide class of processes for which it is possible to obtain explicit extrapolation formulas. These are processes with a rational spectral density. Subsequently, this class was expanded by the followers of A.N.Kolmogorov to the class of quasi-rational spectral densities, the main component of which are quasi-polynomials with roots in the upper half-plane. Therefore, the problem of constructing such quasi-polynomials is extremely relevant. In this paper, based on the Chebotarev method and the generalized Sturm's theorem, necessary and sufficient conditions are obtained for the roots of quasi–polynomials forming the spectral densities of video signals and L-Markov processes to belong to the upper half-plane. This fact plays a very important role in constructing the best linear extrapolators and filtering operators for these processes.

Full Text

Введение

К необходимости изучения задач экстраполяции, интерполяции и фильтрации случайных процессов и полей приводят проблемы в различных областях науки и техники. В теории информации это проблема синтеза оптимальных систем передачи информации, в радиотехнике – проблема передачи, приема, экстраполяции и фильтрации сигналов, в теории систем автоматического управления – проблема синтеза фильтров и т.п. Одним из перспективных математических методов решения подобных задач также является спектральное оценивание случайных процессов.

Как известно, случайные процессы с квазирациональной спектральной плотностью вида

f1ω=k=0nQkωeiωgk2Qω2=Gω2Qω2 (1)

 

являются спектральными плотностями видеосигналов, а функции вида

f2ω=Qω2k=0nQkωeiωgk2=Qω2Gω2 (2)

 – спектральными плотностями L – марковских процессов.

При этом предполагается, что Qk(ω), Q(ω), k = 0, 1, 2…n – многочлены; gk – действительные числа и все корни полинома G(ω) расположены в открытой верхней полуплоскости.

Это предположение играет существенную роль при построении спектральных характеристик экстраполяции и фильтрации.

Задачи экстраполяции и фильтрации случайных процессов были поставлены в середине 20-го века академиком А.Н. Колмогоровым [1]. Одновременно с ним этой проблемой занимался американский математик, основоположник кибернетики и искусственного интеллекта Н. Винер [2]. Он показал, что для класса случайных процессов с рациональной спектральной плотностью вида

f3ω=Mω2Qω2, (3)

где Q(ω), М(ω) – полиномы, можно получить формулы операторов экстраполяции и фильтрации в явном виде. Однако, строгого доказательства полученных формул Н. Винером дано не было. Доказательство было получено только учеником А.Н. Колмогорова А.М. Ягломом, идея которого заключалась в том, что спектральную плотность случайного процесса, а также все другие функции, связанные с ней в процессе исследования, следует продолжить с вещественной оси на комплексную плоскость и рассматривать их как аналитические функции комплексного переменного [3]. Благодаря этой идее А.М. Яглому удалось не только получить строгое доказательство экстраполяционных формул Н. Винера, но и построить формулы экстраполяции для некоторых узких классов нерациональных спектральных плотностей. Впоследствии благодаря методу А.М. Яглома были получены интересные экстраполяционные результаты советским математиком С.В. Григорьевым [4] и югославским математиком Д. Малишичем [5], которые привели А.М. Яглома к идее о рассмотрении спектральных плотностей вида (1) и (2), в которых квазиполином G(ω) имеет все корни только в верхней полуплоскости. Очевидно, что классы (1) и (2) существенно расширяют и обобщают класс процессов с рациональным спектром (3). Он предположил, что для таких спектральных плотностей могут быть получены в явном виде формулы экстраполяции и фильтрации. Авторы в своих работах отчасти подтвердили правильность этой гипотезы, построив явные экстраполяционные формулы для L – марковских процессов с квазирациональным спектром [6-7] и формулы оператора фильтрации для процессов с таким же спектром [8].

Поэтому проблема построения квазиполиномов с корнями в верхней полуплоскости является крайне актуальной.

Целью данной работы является получение необходимых и достаточных условий принадлежности корней квазиполиномов G(ω), являющихся главной составляющей частью спектральных плотностей некоторых классов видеосигналов и L – марковских процессов, к верхней полуплоскости Н+ .

Решение задачи о построении квазиполиномов с корнями в верхней полуплоскости Н+

Понятие квазиполинома было впервые введено в работах [9-10], а вопрос о нахождении квазиполиномов с корнями в открытой верхней полуплоскости Н+ подробно рассмотрен в монографии Чеботарева – Меймана [11], в частности, в ней найдены необходимые и достаточные условия того, что все корни квазиполиномов

φω=αrωr+αr1ωr1++α0cosω+βrωr+βr1ωr1++β0sinω=eiωF0ω+e2iωF1ω (4)

(r = 1; 2; 3; F0(ω), F1(ω) – многочлены) расположены в Н+ .

Эти условия имеют вид неравенств, связывающих коэффициенты действительных и мнимых частей комплексных чисел αk и βk:

 αk=ak+iak';  βk=b+ibk'.

С помощью методики Чеботарева – Меймана [11] и теоремы Штурма авторами было ниже доказано, что все корни квазиполинома

φ1ω=aαiωcosωbω+αisinω+a, (5)

где α=c+id, a, b, c, d – действительные числа при соотношениях

b>a>0,      c>0,      d>0 (6)

 расположены в Н+ .

Постановка Задачи.

Итак, согласно обобщенному методу Штурма, изложенному в [11] составим для функций Vω=Re φ1ω и V1ω=Im φ1ω последовательность Штурма, описанную в [11, г. 7, §3]. Нетрудно убедиться, что эта последовательность будет содержать три следующих члена:

 Vω=bsinωdcosωωacosωdsinωa;

V1ω=cωcosω+sinω;

V2ω=c2cosω1+cosωacosωbcosω+b. (7)

В [11, г. 7, §4] доказано, что квазиполином φ1(ω) имеет все корни в Н+, если в интервале 2kπ+ε; 2kπ+ε, где ε – окрестность ω; функция V(ω) имеет ровно  вещественных корней первой категории, что равносильно равенству

N=N1N2=4k+1=P2kπ+εP2kπ+εklk, (8)

где N – общее число корней функции V(ω), N1 и N2 – число корней первой и, соответственно, второй категории функции V(ω), ΔP=P2kπ+εP2kπ+ε – число потерь перемен знаков при изменении переменной ω от ω=2kπ+ε до ω=2kπ+ε в ряду функций

V(ω); V1(ω); V2(ω) (9)

klk – сумма потерь перемен знаков последовательности (9), соответствующих вещественным корням функции V2(ω).

Докажем справедливость равенства (8) для функции V(ω) вида (7). Для этого изучим поведение последовательности Штурма (9).

Сначала определим число потерь перемен знаков в ряду (9) на интервале 2kπ+ε,  2kπ+ε, где ε > 0 очень малое число, а k – целое положительное и настолько большое число, чтобы произведение kε тоже оставалось большим числом. Подставляя в функции Штурма ω=±2kπ+ε и отбрасывая бесконечно малые величины высшего порядка, получим:

cos±2kπ+ε=cosε1ε221;  sin±2kπ+ε=sinεε

и, следовательно, V±2kπ+ε2kπd, V1±2kπ+ε2kπc, V2±2kπ+ε2ac2,

так что знаки этих величин в силу (6) можно представить в виде таблицы 1:

 

Табл. 1. Знаки для последовательности Штурма на интервале (2kπ+ε,  2kπ+ε)

 

V

V1

V2

2kπ+ε

+

+

+2kπ+ε

 

Из таблицы 1 видно, что

P=1, (10)

то есть в ряду (9) на интервале 2kπ+ε,  2kπ+ε имеет место одна потеря перемены знака; суммирование проводится по итогу таблицы 1.

Определим теперь klk. Для этого исследуем поведение последовательности Штурма (9) в окрестности вещественных корней функции V2(ω). Нетрудно видеть, что ввиду условия b > a (см. (6)) действительными корнями функции V2(ω) будут только корни произведения cosω1+cosω, то есть числа вида ω=2kπ+σπ/2 и ω=2k+1π, где σ = ± 1, k – целое число. Положим ω=2kπ+σπ/2±ε, где ε – весьма малая положительная величина. Тогда, отбрасывая бесконечно малые высшего порядка, получим

cos2kπ+σπ2±εεσ,  sin2kπ+σπ2±εσ1ε22;

и, следовательно,

V2kπ+σπ2εbσ2kπ+σπ2dσa=θ,

V12kπ+σπ2εcσ,  V22kπ+σπ2εbc2σε.

 

Вследствие условия (6) знаки этих величин можно представить в виде таблицы 2:

 

Табл. 2. Знаки для последовательности Штурма в окрестности вещественных корней ω=2kπ+σπ/2  функции V2(ω)

 

2kπ+σπ/2ε

2kπ+σπ/2+ε

V

sign θ

sign θ

V1

– sign σ

– sign σ

V2

– sign σ

sign σ

 

Так как знаки V(ω) и V1(ω) не меняются в окрестности корня cos z, то знак V(ω) не окажет влияния на нашу последовательность Штурма и его можно не учитывать. Тогда число перемен знаков в последовательности (9) определяется только знаками V1(ω) и V2(ω).

Таким образом, из таблицы 2 видим, что в ряду (9) в окрестности корня ω=2kπ+σπ/2 имеет место одно приобретение перемены знака, то есть ΔP=P+2kπ+σπ/2εP+2kπ+σπ/2+ε=1.

В интервале 2kπ+ε,  2kπ+ε содержится всего 4k корней cosω, которые дают для суммы, соответствующей корню 2kπ+σπ/2 функции V2(ω) значение

klk=4k. (11)

Осталось определить значения lk для корней 2k+1π множителя 1+cosω функции V2(ω).

Положим ω=2k+1π±ε, ε – малое положительное число. Ограничиваясь членами низших порядков малости и учитывая, что

sin2k+1π±εε и  cos2k+1π±εε221,

 получим

V2k+1π±ε2k+1πd; V12k+1π±ε2k+1πc;

V22k+1π±ε2baε2c22.

Так как V2k+1π±ε и V12k+1π±ε меняют знак при перемене знака k, то V(ω) не влияет на число перемен знаков последовательности (9) и сумма klk, соответствующая корню 2k+1π функции V2(ω), определяется следующей таблицей 3:

 

Табл. 3. Знаки для последовательности Штурма в окрестности корней (2k+1)π  функции V2(ω)

 

2k+1πε

2k+1π+ε

V1

sign 2k+1π

sign 2k+1π

V2

+

+

 

Отсюда следует, что ни приобретений, ни потерь перемен знаков в окрестности корня 2k+1π в ряду (9) не произойдет и, следовательно,

 klk=0. (12)

Из (10) – (12) следует справедливость равенства (8).

Таким образом, доказано, что квазиполином

φ1ω=aαiωcosωbω+αisinω+a=

=eiω2ωbci+dω+acid+2aeiω+e2iωωdcibi+a+c+di

при b > a > 0, c > 0 , d > 0 имеет все корни только в верхней открытой полуплоскости.

Заключение

Таким образом, при решении задач экстраполяции и фильтрации L-марковских процессов и некоторых классов видеосигналов проблема построения квазиполиномов с корнями в верхней полуплоскости оказывается крайне актуальной.

Задача о построении квазиполиномов с корнями в верхней полуплоскости Н+ решается в настоящей работе с использованием теоремы Чеботарева - Меймана и теоремы Штурма.

В данной работе получены необходимые и достаточные условия принадлежности к верхней полуплоскости корней квазиполиномов G(ω), являющихся главной составной частью спектральных плотностей L – марковских процессов и некоторых классов видеосигналов.

×

About the authors

L. Y. Fadeeva

Kazan National Research University named after A.N. Tupolev-KAI

Author for correspondence.
Email: vskhayrova@kai.ru
Russian Federation, Kazan

K. D. Zinoviev

Kazan National Research University named after A.N. Tupolev-KAI

Email: vskhayrova@kai.ru
Russian Federation, Kazan

References

  1. Kolmogorov A.N. Introductory Real Analysis / A.N. Kolmogorov, S.V.Fomin ; translated by R.A. Silverman. – Prentice Hal, 2009. – 403p.
  2. Wiener N. Extrapolation, interpolation and Smoothing of stationary time series. With engineering applications, Cambridge. –New York, 1949.
  3. Yaglom A.M. An Introduction to the Theory of Stationary Random Functions / A.M. Yaglom; Revised English edition translated and edited by Richard A. Silverman. Mineola. – New York, 2004. – 247p.
  4. Григорьев С.В. Экстраполяция процессов со спектральной плотностью, знаменателем которой является квазиполином / С.В. Григорьев // Известия вузов. Математика. – 1977. – №6(181). – С. 26-34.
  5. Малишич Д. Спектральная характеристика экстраполяции для класса стационарных случайных процессов (сербско- хорв.) /Д. Малишич, Д. Джован// Математический вестник. – 1972, 9, – №2. – С.167 – 172.
  6. Фадеева Л.Ю. L – марковские процессы как фрактальные случайные процессы с конечной памятью /Л.Ю. Фадеева, М.В. Хуснутдинов// Международная научная конференция «Нигматуллинские чтения – 2023»: сборник докладов, 9 – 12 октября 2023 г. – Казань: Изд-во АН РТ. –2023. – С. 85-89.
  7. Фадеева Л.Ю. Синтезирование стохастической модели прогноза фрактального L-марковского процесса /Л.Ю. Фадеева, М.В. Хуснутдинов// Математические методы в технологиях и технике. – 2024. – № 5. – С. 67-70.
  8. Фадеева Л.Ю. Фильтрация L-марковского фрактального процесса с квазирациональным спектром /Л.Ю. Фадеева, М.В. Хуснутдинов// Информационные технологии в электротехнике и электроэнергетике: Материалы XIV Всерос. науч.-техн. конф. Чебоксары: Изд-во Чувашс. ун-та, 2024. – С. 175-176.
  9. Гордон А.Н. О делении квазиполиномов /А.Н. Гордон, В. Я. Левин// Функциональный анализ и его приложения. – Т. 5., вып. 1. – 1971. – С. 22-29.
  10. Понтрягин Л.С. О нулях некоторых элементарных трансцендентных функций /Л.С. Понтрягин // Известия АН СССР. Сер. Математика. - Т. 6. – №3. – 1942. – С. 115-134.
  11. Чеботарёв Н.Г, Мейман Н.Н. Проблема Рауса-Гурвица для полиномов и целых функций/ Н.Г. Чеботарёв, Н.Н. Мейман // Труды математического института им. В.А Стеклова, Изд-во АН СССР. – М., Л. – 1949. - Т.26. –331с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».