Методы обработки астрометрических наблюдений — 17 лекций по курсу: Методы обработки астрометрических наблюдений.
Содержание:
Общая постановка задачи Оптические системы, применяемые в астрометрии Фотоприёмники. Оборудование для оцифровки фотопластинок и исследования ПЗС Методы обработки астрометрических наблюдений Объекты наблюдения. Часть I. Алгоритмы локализации изображения на фотоприёмнике Объекты наблюдения. Часть II. Характеристики объектов, выделенные в кадре Объекты наблюдения. Часть III. Алгоритмы отождествления в каталогах Редукция. Часть I. Модели Редукция. Часть II. Решение линейных уравнений редукции Редукция. Часть III. Решение нелинейных задач методом наименьших квадратов Редукция. Часть IV. Метод перекрывающихся пластинок Применение Фурье-преобразования Фундаментальные каталоги, используемые в качестве опорных при оптических астрометрических наблюдениях Обзоры неба. Роботы Космическая астрометрия: эксперимент HIPPARCOS Промежуточные космические и астрометрические проекты. Астрометрия на телескопе Хаббла Космическая астрометрия: эксперимент GAIA
Цифровая обработка сигналов. Моделирование в MATLAB - Рассматриваются базовые методы и алгоритмы цифровой обработки сигналов (ЦОС) и их компьютерное моделирование с помощью системы MATLAB. Излагаются основные режимы работы системы MATLAB, матричные вычисления, стандартные численные методы и формирование графиков.
Учебное пособие содержит теоретический материал по разделам теории вероятностей, математической статистике, теории корреляции; подробное решение большого числа типовых задач по данным разделам. В нем содержатся практические рекомендации по проведению математической обработки статистических наблюдений.
В книге приведена методика составления алгоритмов с помощью блок-схем, содержится описание языка программирования Турбо Паскаль версии 7.0. Изложены методы решения нелинейных уравнений, систем линейных алгебраических уравнений, обработки экспериментальных данных, численные методы интегрирования.
Изложены методы решений задач математического программирования и статистических задач принятия решений (задачи распознавания образов). Рассмотрены алгоритмы, позволяющие учитывать влияние погрешностей всех случайных величин, фигурирующих в задаче (конфлюэнтный анализ).
Рассмотрены актуальные вопросы цифровой обработки сигналов для решения практических задач. Проведен анализ методов автоматического оценивания дисперсии помех по базе тестовых изображений. Представлены адаптивные методы подавления помех при цифровой обработке изображений. Предложены методы сжатия многоканальных сигналов, а также методы и алгоритмы р ...
Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц. Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта. Материал будет немедленно удален. Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях. Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.
Название: 
Распечатать
