Д.И. Галиахметова¹, М.Э. Сибгатуллин^1,2, Д.З. Галимуллин³, Д.И. Камалова¹

¹Казанский Приволжский федеральный университет, г. Казань, 420008, Россия

²Академия наук Республики Татарстан, Институт прикладных исследований, г. Казань, 420111, Россия

³Казанский инновационный университет имени В.Г. Тимирясова (ИЭУП), г. Казань, 420111, Россия

Полный текст PDF

Аннотация

В работе рассмотрена задача разделения сложных спектральных контуров на компоненты с применением алгоритма искусственной иммунной системы – оптимизационного метода, основанного на модели поведения иммунной системы. В качестве модели шума использован случайный фрактальный шум, позволяющий рассматривать как высокочастотные, так и низкочастотные шумы. Приведены результаты разложения модельного контура, состоящего из трех компонент, представляющих собой контуры Гаусса. Исследована эффективность разложения спектральных контуров в зависимости от относительного уровня и спектральной структуры шума.

Ключевые слова: оптическая спектроскопия, разделение сложных спектров, искусственная иммунная система, случайный шум

Литература

1. Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. – М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2014. – 446 с.

2. Galiakhmetova D.I., Sibgatullin M.E., Galimullin D.Z., Kamalova D.I. The deconvolution of complex spectra by artificial immune system // J. Phys.: Conf. Ser. – 2017.– V. 917. – Art.  042007, P. 1–5. – doi: 10.1088/1742-6596/917/4/042007.

3. Камалова Д.И., Галимуллин Д.З., Сибгатуллин М.Э., Шаймухаметова Э.Р., Салахов М.Х. 3. Разделение близкорасположенных ИК фурье-полос поглощения с помощью генетического алгоритма // Оптика и спектроскопия. – 2013. – V. 26, No 1. – С. 44–50. – doi: 10.7868/S0030403413010133.

4. Курейчик В.В., Курейчик В.М., Родзин С.И. Теория эволюционных вычислений. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2012. – 260 с.

5. Кушнир Н.В., Кушнир А.В., Анацкая Е.В., Катышева П.А., Устинов К.Г. Искусственные иммунные системы: обзор и современное состояние // Науч. тр. КубГТУ. – 2015. – № 12. – С. 1–10.

6. Карпенко А.П., Шуров Д.Л. Гибридный метод глобальной оптимизации на основе искусственной иммунной системы // Науч. изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Наука и образование. – 2012. – № 8. – С. 339–378. – doi: 10.7463/0812.0433381.

7. Салахов М.Х., Харинцев С.С. Математическая обработка и интерпретация спектроскопического эксперимента. – Казань: Казан. гос. ун-т, 2001. – 238 с.

Поступила в редакцию

28.11.17

Галиахметова Диана Ильдаровна, студент Института физики

Казанский (Приволжский) федеральный университет

ул. Кремлевская, д. 18, г. Казань, 420008, Россия

E-mail:  galiakhmetova.di@gmail.com

Сибгатуллин Мансур Эмерович, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры оптики и нанофотоники; старший научный сотрудник

Казанский (Приволжский) федеральный университет

ул. Кремлевская, д. 18, г. Казань, 420008, Россия

Академия наук Республики Татарстан, Институт прикладных исследований

ул. Баумана, д. 20, г. Казань, 420111, Россия

E-mail:  sibmans@mail.ru

Галимуллин Дамир Зиннурович, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры информационных технологий и безопасности

Казанский инновационный университет имени В.Г. Тимирясова (ИЭУП)

ул. Московская, д. 42, г. Казань, 420111, Россия

E-mail:  galimullin_d.z@mail.ru

Камалова Дина Илевна, доктор физико-математических наук, профессор кафедры оптики и нанофотоники

Казанский (Приволжский) федеральный университет

ул. Кремлевская, д. 18, г. Казань, 420008, Россия

E-mail:  Dina.Kamalova@kpfu.ru

Для цитирования: Галиахметова Д.И., Сибгатуллин М.Э., Галимуллин Д.З., Камалова Д.И. Разделение на компоненты оптических искаженных случайным шумом спектров методом искусственной иммунной системы // Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Физ.-матем. науки. – 2017. – Т. 160, кн. 1. – С. 72–80.

For citation: Galiakhmetova D.I., Sibgatullin M.E., Galimullin D.Z., Kamalova D.I. Deconvolution of optical spectra distorted by random noise using an artificial immune system. Uchenye Zapiski Kazanskogo Universiteta. Seriya Fiziko-Matematicheskie Nauki, 2018, vol. 160, no. 1, pp. 72–80. (In Russian)

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.