METHOD FOR DETECTION OF SIGNALS WITH HIGH NOISE LEVELS

Method for detection of signals with high values of noise relates to measuring engineering and can be used for processing digital signals in acoustic, seismic, electrical, radar systems and systems for transfer, identification and reproduction of digital images. The method is in use for identification of useful signal of artificial neuron networks. One performs training of neuron network with one hidden pass of feeding useful signal without noise to its input and output. After that one analyzes one analyzes values of neuron outputs in hidden layer at feeding to input of neuron network of noised useful signal. The signal is analyzed in parts and number of inputs to neuron network and outputs from it is equal to duration of useful signal divided by pitch of its quantization. If value of neuron outputs in hidden layer is close to unity the signal given is identified as useful one. The method makes it possible to increase area of its application, to increase accuracy of detection of noised signals and to decrease time for signal processing. Способ детектирования сигналов с высокими значениями шума относится к измерительной технике и может быть использован для обработки цифровых сигналов в акустических, сейсмических, электрических, радиолокационных системах и системах передачи, распознавания и воспроизведения цифровых изображений. Способ состоит в использовании для распознавания полезного сигнала искусственных нейронных сетей. Выполняют тренировку нейронной сети с одним скрытым слоем путем подачи на ее вход и выход полезного сигнала без шума. Далее анализируют значение выходов нейронов в скр Спосіб детектування сигналів із високими значеннями шуму належить до вимірювальної техніки і може бути використаний для обробки цифрових сигналів в акустичних, сейсмічних, електричних, радіолокаційних системах та системах передавання, розпізнавання і відтворення цифрових зображень. Спосіб полягає у використанні для розпізнавання корисного сигналу штучних нейронних мереж. Виконують тренування нейронної мережі із одним прихованим шаром шляхом подавання на її вхід та вихід корисного сигналу без шуму. Далі аналізують значення виходів нейронів у прихованому шарі при подаванні на вхід нейронної мережі зашумленого корисного сигналу. Цей сигнал аналізують частинами, і кількість входів у нейронну мережу і виходів з неї дорівнює тривалості корисного сигналу, поділеній на крок його квантування. Якщо значення виходів нейронів у прихованому шарі близьке до одиниці, то поданий сигнал роз