Настоящая статья посвящена совершенствованию методов распознавания сигналов на основе информационных характеристик спектра. Установлена дискретная функция нормированного упорядоченного спектра для единичной оконной функции, входящей в ДПФ. Доказаны леммы об оценках энтропии, дисбаланса и статистической сложности при обработке временного ряда независимых гауссовских величин. Предложены новые понятия одномерной и двумерной спектральных сложностей. Полученные теоретические результаты верифицированы численными экспериментами, которые подтвердили эффективность новой информационной характеристики при детектировании сигнала в смеси с белым шумом при малых отношениях сигнал/помеха.

В статье представлен комплексный подход к анализу электроэнцефалографических (ЭЭГ) сигналов полученных как с человеческого мозга так и искусственно синтезированных при использовании методов машинного обучения. Основное внимание уделено предварительной обработке данных, включая нормализацию и фильтрацию сигналов, а также применению различных методов извлечения признаков, таких как быстрое преобразование Фурье и мел-частотные кепстральные коэффициенты. Проведён сравнительный анализ точности классификации с использованием логистической регрессии, случайного леса, градиентного бустинга и рекуррентной нейронной сети LSTM. Особое внимание уделено влиянию параметров фильтрации на точность классификации. Результаты показали, что фильтрация и корректная настройка параметров модели существенно повышают точность классификации ЭЭГ сигналов, обеспечивая разделение реального и модельного пула ЭЭГ. Представленные результаты и обсуждение могут служить основой для дальнейших исследований в области анализа и обработки биомедицинских сигналов.

Представлены результаты исследований в области экологического мониторинга, связанные с идентификацией нефтяных загрязнений водной поверхности. Предложен метод идентификации нефтяных загрязнений, основанный на обработке изображений, полученных с использованием мультиспектральных камер, размещённых на БПЛА, в геоинформационной системе «Нева». Для анализа мультиспектральных снимков проводится предварительный спектральный анализ, позволяющий получить необходимые индексы коэффициентов спектральной яркости. Применение машинного обучения к данной задаче позволяет повысить точность идентификации нефтяных загрязнений.

Описан принцип построения локальной радиолокационной навигационной системы привязных высотных платформ диапазона 800 МГц – 5,8 ГГц. Ключевой особенностью предложенной системы является независимость от глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС), а также устойчивость к помехам и подавлению, низкая заметность в радиочастотном диапазоне. Рассмотрены технические особенности построения угломерных локационных систем и представлены практические результаты построения локационного маяка такой системы. Ключевые слова: локальная навигационная система, пассивная радиолокационная система, привязная высотная платформа, беспилотный летательный аппарат, метод триангуляции.