Spectral Analysis in Automated Information Systems

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This article discusses methods of spectral analysis and application in automated information systems, in the frequency domain using the Fourier transform. The authors have developed mathematical models that allow formalizing control and information processing problems in applied areas. The study of the equations proves that the shift of the system in time and the subsequent application of the Fourier transform allows to simplify the analysis of processes and find optimal control actions. The application of spectral methods has made it possible to efficiently find solutions to control problems, especially in the presence of constraints on the system parameters and requirements for the smoothness of the control signal. The obtained expressions demonstrate that the correct choice of the function ũ*(ω) taking into account its integrability on the whole frequency axis and finiteness of degree in a given interval allows to carry out accurate and effective control of the dynamic characteristics of the system. The analysis and obtained results show that taking into account these properties of the control function allow to minimize undesirable oscillations, providing smoothness of transient processes and exact compliance with the given boundary conditions. Algorithms of spectral data representation as signal filtering, algorithmic data transformation and time series analysis allowed the authors to highlight or remove certain frequencies in the signal. In existing automated data storage and processing systems, the use of spectral analysis helps to improve the speed of computation.

About the authors

Anatoly S. Starostin

Russian Customs Academy

Email: as.starostin@customs-academy.ru
SPIN-code: 3159-2912

Cand. Sci. (Eng.), Associate Professor, Acting Head of the Department of Applied Informatics

Russian Federation, Lyubertsy

Victor S. Artemyev

Plekhanov Russian University of Economics

Author for correspondence.
Email: Artemev.VS@rea.ru
ORCID iD: 0000-0002-0860-6328
SPIN-code: 8912-5825
Scopus Author ID: 58002154300

Senior Lecturer of the Department of Informatics

Russian Federation, Moscow

References

  1. Akhmedov V.N., Akhmedov Kh.I. Synthesis and IR-spectral analysis of Thermostable substance based on liquid glass and silicagel. Universum: Chemistry and Biology. 2024. No. 12-2 (126). Pp. 68–71.
  2. Andreev V.G., Chan V.A. Parametric spectral analysis of piecewise stationary radio signals with changing correlation properties. Bulletin of Ryazan State Radio Engineering University. 2023. No. 83. Pp. 3–12. (In Rus.). doi: 10.21667/1995-4565-2023-83-3-12.
  3. Avdeev V.B., Katrusha A.N., Katrusha S.A. Spectral analysis of the scattered phase-modulated radiation at high-frequency irradiation of a dipole under the influence of an acoustic speech wave. Telecommunications. 2023. No. 9. Pp. 6–18. (In Rus.). doi: 10.31044/1684-2588-2023-0-9-6-18.
  4. Savchenko V.V. Savchenko V.V. Method of comparative testing of parametric estimates of the power spectrum: Spectral analysis through time series synthesis. Izmeritel’naya Tekhnika. 2023. No. 6. Pp. 56–62. (In Rus.). doi: 10.32446/0368-1025it.2023-6-56-62.
  5. Orlov A.I., Lutsenko E.V. Data, information and knowledge analysis in system fuzzy interval mathematics. Krasnodar: Kuban State Agrarian University named after I.T. Trubilin, 2022. 405 p. ISBN: 978-5-907550-62-9. doi: 10.13140/RG.2.2.2.15688.44802.
  6. Myasnikova N.V., Lysova N.V. Express method for determining the spectral composition of the signal based on the extreme filtering. Modeling, Optimization and Information Technologies. 2022. Vol. 10. No. 2 (37). (In Rus.). doi: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.027.
  7. Semenova E.G., Smirnova M.S., Ivakin Y.A. Ways of using deep neural network technology in solving the problem of classifying an object detected by a hydroacoustic device. Automation in Industry. 2023. No. 2. Pp. 45–48. (In Rus.). doi: 10.25728/avtprom.2023.02.09.
  8. Smirnov N.N., Kuznetsov A.S. Formalization of data processing processes of the Internet of Things devices in the information monitoring systems on the basis of structural system analysis. International Research Journal. 2024. No. 7 (145). (In Rus.). doi: 10.60797/IRJ.2024.145.89.
  9. Mokrova N.V., Grigoriev A.O., Artemyev V.S. Synthesis of finite control in agroindustrial complex under conditions of impulse loads. Vestnik of Chuvash State Agrarian University. 2024. No. 3 (30). Pp. 189–197. (In Rus.). doi: 10.48612/vch/3t59-rm1b-2mte.
  10. Artemyev V., Mokrova N., Hajiyev A. Theoretical and practical aspects of the application of the dynamic programming method in optimal control problems. Machine Science. 2024. Vol. 13. No. 1. Pp. 46–57. doi: 10.61413/GIPV6858.
  11. Medvedev A.V., Medvedev A.A., Shuchkov M.D. Concept of food management using RFID technology: Minimizing losses and increasing consumer awareness. Computational Nanotechnology. 2024. Vol. 11. No. 1. Pp. 85–93. (In Rus.). doi: 10.33693/2313-223X-2024-11-1-85-93. EDN: DXHSQM.
  12. Yangirov A.I. To the issue of assessing the security of operating systems used in automated information systems of internal affairs bodies. Protection, Security, Communication. 2023. No. 8-3. Pp. 83–90. (In Rus.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Graphs of the Fourier transform and the influence of the finite control method on the system dynamics: a – original control u (t); b – amplitude spectrum u (ω); c – reconstructed signal urec (t); d – recovery error u(t) – urec (t)

Download (304KB)
Indexing metadata


License URL: https://www.urvak.ru/contacts/

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».