EIRNUZP – Електронний інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка»
Інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка» – це електронний архів, що накопичує, систематизує, зберігає та забезпечує довготривалий відкритий доступ до електронних публікацій та електронних версій документів наукового та навчально-методичного призначення, авторами яких є співробітники, аспіранти, докторанти та студенти Національного університету «Запорізька політехніка».
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Формирование и анализ сигналов ЭКГ с патологиями
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2017) Агаджанян, А. Р.; Лоза, Е. И.; Нариманова, Е. В.; Агаджанян, А. Р.; Лоза, К. І.; Наріманова, О. В.; Аhadzhanian, A. R.; Loza, K. I.; Narimanova, O. V.
RU: Актуальность. Работа посвящена актуальной проблеме генерации сигналов электрокардиограмм с искажениями, соответствующими различным патологиям. Такие сигналы могут быть использованы в качестве эталонных для создания новых и верификации существующих методов анализа биомедицинских сигналов, нацеленных на диагностику кардиологических заболеваний.
Цель. Целью данной работы является формирование сигналов электрокардиограмм с известными видами искажений, соответствующих распространенным патологиям. Формирование сигналов электрокардиограмм с патологиями проводилось в соответствии с заболеванием «инфаркт миокарда» как наиболее распространенного среди всех кардио заболеваний с возможным летальным исходом.
Метод. Изучено описание совокупности диагностических признаков заболевания, проявляющихся для элементов сигнала электрокардиограммы, в зависимости от вида инфаркта (мелкоочагового или крупноочагового) и его стадии. Для формирования сигналов электрокардиограммы с заданными патологиями проведено моделирование с использованием смещения, сдвига, масштабирования или исключения во временной области выделенных компонент нормального сигнала электрокардиограммы. В качестве метода обнаружения компонент электрокардиограммы и определения их параметров использованы методы частотно-временного анализа: непрерывное вейвлет-преобразование с материнской функцией «Мексиканская шляпа» и вейвлет-преобразование с вейвлет-функцией «bior1.5».
Результаты. Удалось сформировать сигналы электрокардиограмм без патологий, а также с патологиями в виде мелкоочагового и крупноочагового инфаркта. На основании проведенного частотно-временного анализа полученных электрокардиограмм удалось определить особенности искусственно сформированных сигналов, отвечающие заложенным патологиям.
Выводы. Решена задача искусственного формирования сигналов электрокардиограмм, содержащих отклонения от нормы в соответствии с патологиями «мелкоочаговый инфаркт миокарда» и «крупноочаговый инфаркт миокарда». В результате последующего исследования полученных сигналов с патологиями получил дальнейшее развитие метод анализа электрокардиограмм на основе вейвлет-преобразования. Даны рекомендации для использования указанного метода с целью выявления патологий в виде крупноочагового и мелкоочагового инфаркта миокарда. Результаты данной работы в дальнейшем планируется использовать для разработки методов анализа электрокардиограмм с целью ранней диагностики известных кардиологических патологий.
UK: Актуальність. Робота присвячена актуальній проблемі генерації сигналів електрокардіограм зі спотвореннями, що відповідають різним патологіям. Такі сигнали можуть бути використані в якості еталонних для створення нових та верифікації існуючих методів аналізу біомедичних сигналів, що мають на меті діагностику кардіологічних захворювань.
Мета. Метою даної роботи є формування сигналів електрокардіограм з відомими видами спотворень, що відповідають поширеним патологіям. Формування сигналів електрокардіограм з патологіями проводилось у відповідності з захворюванням «інфаркт міокарда» як найбільш розповсюдженого серед всіх кардіо захворювань з можливим летальним кінцем.
Метод. Досліджено опис сукупності діагностичних при знаків захворювання, що проявляються для елементів сигналу електрокардіограми, в залежності від виду інфаркту (дрібновогнищевого чи великовогнищевого) і його стадії. Для формування сигналів електрокардіограми з заданими патологіями проведено моделювання з використанням зміщення, зсуву, масштабування або виключення у часовій області виділених компонент нормального сигналу електрокардіограми. В якості методів виявлення компонент електрокардіограми і визначення їх параметрів використані методи частотно-часового аналізу: неперервне вейвлет-перетворення з материнською функцією «Мексиканська шляпа» і вейвлет-перетворення з вейвлет-функцією «bior1.5».
Результати. Вдалось сформувати сигнали електрокардіограм без патологій, а також з патологіями у вигляді дрібновогнищевого і великовогнищевого інфаркту. На основі проведеного частотно-часового аналізу отриманих електрокардіограм вдалося виявити особливості штучно сформованих сигналів, що відповідають закладеним патологіям.
Висновки. Вирішено задачу штучного формування сигналів електрокардіограм, що містять відхилення від норми у відповідності з патологіями «дрібновогнищевий інфаркт міокарда» і «великовогнищевий інфаркт міокарда». В результаті наступного дослідження отриманих сигналів з патологіями отримав подальший розвиток метод аналізу електрокардіограм на основі вейвлет-перетворення. Надано рекомендації для використання зазначеного методу з метою виявлення патологій у виді великовогнищеного і дрібновогнищевого інфаркту міокарда. Результати даної роботи в подальшому планується використовувати для розробки методів аналізу електрокардіограм з метою ранньої діагностики відомих кардіологічних патологій.
EN: Context. The work is devoted to the actual problem of the generation of electrocardiogram signals with distortions corresponding to the different pathologies. These signals can be used as a standard for developing new and verification of existing methods for biomedical signals analyzing aimed at the diagnosis of heart diseases.
Objective. The aim of this work is the formation of electrocardiogram signals with the known types of distortions corresponding to the common pathologies. The formation of electrocardiogram signals with pathologies is carried out in accordance with heart disease «myocardial infarction» as it is the most widespread among all the heart diseases which can be lethal.
Method. The description of a set of diagnostic disease symptoms for elements of electrocardiogram signal depending on the type of infarction (subendocardial or transmural) and its stage is studied. To generate the electrocardiogram signals with the given pathologies the modeling using an offset, shift, scale or exception in the time domain of allocated signal component of the normal electrocardiogram is conducted. The time-frequency analysis methods (continuous wavelet transform with the maternal function «Mexican hat» and wavelet transform with the wavelet function «bior1.5») are used for electrocardiogram component detection and determination of their parameters.
Results. It came possible to generate electrocardiogram signals both without and with pathologies in the forms of subendocardial and transmural myocardial infarction. Based on the time-frequency analysis of the obtained electrocardiograms it came possible to determine the features of artificially generated signals corresponding to the pledged pathologies.
Conclusions. The problem of synthetic formation of an electrocardiogram signal containing deviations from the norm in accordance with the pathologies «subendocardial infarction» and «transmural infarction» is resolved. As a result of the subsequent studies of the received signals with pathologies the method of analysis of electrocardiograms based on wavelet transform is further developed. Recommendations for the use of this method to detect the pathologies in the forms of subendocardial and transmural myocardial infarctions are given. The results of this work are planed to be used in the future to develop electrocardiograms analysis methods for early detection of known cardiac pathologies.
Fuzzy data clustering in the rank scale based on a double neo-fuzzy neuron
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2017) Zhengbing, Hu.; Bodyanskiy, Yevgeniy V.; Tyshchenko, Oleksii K.; Samitova, Viktoriia O.; Zhengbing, Hu.; Бодянський, Є. В.; Тищенко, О. К.; Самітова, В. А.
EN: Context. A task of data classification under conditions of clusters’ overlapping is considered in this article. Besides that, it’s assumed that information to be processed is given in the rank scale.
Objective. It’s proposed to use a double neo-fuzzy neuron for classification which is a modification of a traditional neo-fuzzy neuron with specially designed asymmetrical membership functions and improved approximating properties.
Method. The double neo-fuzzy neuron (just like the traditional one) is designated for processing data given the scale of natural numbers. However, the situation may become complicated greatly if source data is not given in the numerical scale but in the ordinal one which is a quite common case for a wide variety of practical tasks.
Results. A gradient minimization procedure with a variable learning step parameter was used for learning the double neo-fuzzy neuron. The proposed approach to fuzzy classification for data given in the ordinal scale based on the double neo-fuzzy neuron which is learnt with the help of a high-speed algorithm possesses additional smoothing properties. The clustering accuracy for a training sample and the test one as well as the system’s learning speed were measured during experiments. The proposed architecture of the double neo-fuzzy neuron is a sort of compromise between a traditional neo-fuzzy neuron and its extended modification. This architecture demonstrates good performance in those cases when the results’ accuracy has more influence compared to the elapsed time used for data processing.
Conclusions. Experimental implementation (for both artificial and real-world data) proved efficiency of the proposed techniques. During the experiments, properties of the proposed system were studied which confirmed usability of the proposed system for a wide range of Data Mining tasks.
UK: Актуальність. У статті розглянуто задачу кластерування даних за умов кластерів, що перетинаються. Передбачено, що оброблювану інформацію задано в ранговій (порядковій) шкалі.
Мета. Для кластерування запропоновано використати архітектуру спеціального вигляду – подвійний нео-фаззі нейрон, який є модифікацією класичного нео-фаззі нейрона зі спеціально сконструйованими несиметричними функціями належності та володіє поліпшеними апроксимуючими властивостями.
Метод. Подвійний нео-фаззі нейрон, як і звичайний нео-фаззі нейрон, призначений для обробки інформації, що її задано у шкалі натуральних чисел. Однак ситуація істотно ускладниться, якщо вихідні дані будуть задані не в числовий, а в порядкової шкалі, що досить часто зустрічається в різних практичних завданнях.
Результати. Для навчання подвійного нео-фаззі нейрона використовувалася градієнтна процедура мінімізації із змінним параметром кроку пошуку. Запропонований підхід до нечіткої класифікації даних у порядковій шкалі на основі подвійного нео-фаззі нейрона, що його навчають за допомогою швидкодіючого алгоритму, має додаткові згладжуючі властивості. Точність кластеризації для навчальної та тестової вибірок, а також швидкість навчання системи були виміряні в ході проведення експериментів. Запропонована архітектура подвійного нео-фаззі нейрона є своєрідним компромісом між традиційним та розширеним нео-фаззі нейронами. Дана архітектура гарно себе проявила у тих випадках, коли точність результатів має більше значення, ніж час, який витрачається на обробку даних.
Висновки. Експериментальне моделювання (на штучних і реальних наборах даних) довело ефективність запропонованого підходу. У ході експериментів було проведено дослідження властивостей запропонованої системи, що ще раз підтвердило доцільність використання даного підходу для вирішення широкого кола завдань інтелектуального аналізу даних.
Прикладные аспекты исследования интеллектуальных процессов на основе критериев надежности
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2017) Ходак, М. В.; Кучеренко, Е. И.; Трохимчук, С. Н.; Ходак, М. В.; Кучеренко, Є. І.; Трохимчук, С. М.; Khodak, M. V.; Kucherenko, Ye. I.; Trokhymchuk, S. N.
RU: Актуальность. Сложность и неоднозначность подходов к системам терморегулирования, дает возможность удовлетворить большинству требований конечного потребителя. Подобные задачи решают путем создания гибких в управлении систем обеспечения терморегулирования. Основное функциональное требование к ним определяется условием теплового комфорта: поддержание заданной оптимальной температуры в допустимых пределах ее отклонения. Подобные системы работают в условиях неопределенности.
В ходе решения подобных задач предложены и рассмотрены модели на основе нечеткой логики.
Цель. Моделирование нечеткого процесса на -сетях для получения механизма устойчивого к конфликтным ситуациям. Для повышения производительности системы необходимо произвести оценку процессов надежности устройств.
Метод. Предложен новый метод исследования интеллектуальных процессов на основе критериев надежности. Данный метод основан на расширении -сети, что позволяет раскрыть внешнюю и внутреннюю неопределенность в системе.
Результаты. Выполнен содержательный анализ существующих систем терморегулирования. Проведено моделирование адекватности процессов системы на основе свойств непротиворечивости, полноты, надежности, и выбора альтернатив моделируемых процессов. Также проведен анализ распределенных объектов теплоснабжения их кластеризация на основе плотности распределения признаков.
Выводы. Получены научные и практически значимые результаты позволяющие минимизировать вычислительные затраты, повысить достоверность в принятиях решений, а также более детальное дальнейшее обслуживание сложных производственных систем.
UK: Актуальність. Складність і неоднозначність підходів до систем терморегулювання, дає можливість задовольнити більшості вимог кінцевого споживача. Подібні завдання вирішують шляхом створення гнучких в управлінні систем забезпечення терморегулювання. Основна функціональна вимога до них визначається умовою теплового комфорту: підтримка заданої оптимальної температури в допустимих межах її відхилення. Подібні системи працюють в умовах невизначеності. В ході вирішення подібних завдань запропоновані і розглянуті моделі на основі нечіткої логіки.
Мета. Моделювання нечіткого процесу на -мережі для отримання механізму стійкого до конфліктних ситуацій. Для підвищення продуктивності системи необхідно провести оцінку процесів надійності пристроїв.
Метод. Запропоновано новий метод дослідження інтелектуальних процесів на основі критеріїв надійності. Даний метод заснований на розширенні -мережі, що дозволяє розкрити зовнішню і внутрішню невизначеність в системі.
Результати. Виконано змістовний аналіз існуючих систем терморегулювання. Проведено моделювання адекватності процесів системи на основі властивостей несуперечності, повноти, надійності, і вибору альтернатив модельованих процесів. Також проведено аналіз розподілених об’єктів теплопостачання їх кластеризація на основі щільності розподілу ознак.
Висновки. Отримано наукові і практично значущі результати дозволяють мінімізувати обчислювальні витрати, підвищити достовірність в ухваленнях рішень, а також більш детальне подальше обслуговування складних виробничих систем.
EN: Contex. The complexity and ambiguity of the approach to the system of thermoregulation, makes it possible to meet most of the end-user requirements. Such problems are solved by creating a flexible software to manage temperature control systems. The main functional requirement for them is determined by the condition of thermal comfort: maintain the desired optimum temperature within the permissible limits of its rejection. Similar systems operate in conditions of uncertainty. In the course of such tasks proposed and considered a model based on fuzzy logic.
Objective. Simulation of fuzzy process -net for a sustainable mechanism to conflict situations. To improve system performance, you must evaluate the processes of device reliability.
Method. A new method for the study of intellectual processes based on the criteria of reliability. This method is based on the expansion -net that can reveal internal and external uncertainty in the system.
Results. Made meaningful analysis of the existing thermal control systems. The simulation of the adequacy of the system of processes, based on the consistency of properties, completeness, reliability, choice and alternatives simulated processes. Also analyzed the distributed heat supply facilities based on their clustering features of the density distribution.
Conclusions. Obtained scientific and practical significance of results that minimize computational costs, improve the accuracy in decision-making, as well as more detailed further maintenance of complex industrial systems.
Синтез нейро-нечетких диагностических моделей с хэширующим преобразованием в последовательном и параллельном режимах
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2017) Субботин, Сергей Александрович; Благодарев, А. Ю.; Гофман, Евгений Александрович; Субботін, Сергій Олександрович; Благодарьов, О. Ю.; Гофман, Євгеній Олександрович; Subbotin, S. A. Blagodarev, A. Yu. Gofman, Ye.
RU: Актуальность. Решена актуальная задача повышения скорости построения нейро-нечетких моделей по прецедентам.
Цель работы – создание метода синтеза нейро-нечетких сетей, обладающего высокой скоростью вычисленией и позволяющего реализовать синтез нейро-нечетких сетей в параллельном режиме.
Метод. Предложен метод построения нейро-нечетких моделей по прецедентам, который осуществляет сокращение размерности входных данных посредством хэширующего отображения на одномерную ось с сохранением локальной топологии кластеров в признаковом пространстве, оценивает значимость признаков и экземпляров на основе выделенных кластеров, а также формирует разбиение исходного признакового пространства в автоматическом режиме, синтезирует структуру и настраивает параметры нейро-нечеткой модели автоматически, исключая из процесса обучения нейро-нечеткой модели малоинформативные данные, упрощая тем самым структуру получаемых моделей, а также позволяет наиболее вычислительно трудоемкие операции выполнять в параллельном режиме, что позволяет автоматизировать процесс синтеза нейро-нечетких моделей по прецедентам, а также повысить скорость построения нейро-нечетких моделей как при последовательной, так и при параллельной реализации вычислений.
Результаты. Разработано программное обеспечение, реализующее предложенный метод, которое использовано при проведении вычислительных экспериментов по исследованию свойств метода.
Выводы. Проведенные эксперименты подтвердили работоспособность предложенного метода и реализующего его программного обеспечения, а также позволяют рекомендовать их для применения на практике для решения задач диагностирования и автоматической классификации по признакам.
UK: Актуальність. Вирішено актуальну задачу підвищення швидкості побудови нейро-нечітких моделей за прецедентами.
Мета роботи – створення методу синтезу нейро-нечітких мереж, що має високу швидкість обчислень і дозволяє реалізувати синтез нейро-нечітких мереж у паралельному режимі.
Метод. Запропоновано метод побудови нейро-нечітких моделей за прецедентами, що здійснює скорочення розмірності вхідних даних за допомогою гэшувального відображення на одномірну вісь зі збереженням локальної топології кластерів у просторі ознак, оцінює значимість ознак і екземплярів на основі виділених кластерів, а також формує розбиття вихідного простору ознак в автоматичному режимі, синтезує структуру і налаштовує параметри нейро-нечіткої моделі автоматично, вилучає з процесу навчання нейро-нечіткої моделі малоінформативні дані, спрощуючи тим самим структуру одержуваних моделей, та дозволяє найбільше обчислювально трудомісткі операції виконувати в паралельному режимі, що дозволяє автоматизувати процес синтезу нейро-нечітких моделей за прецедентами, а також підвищити швидкість побудови нейро-нечітких моделей як при послідовній, так і при паралельній реалізації обчислень.
Результати. Розроблено програмне забезпечення, яке реалізує запропонований метод, що використано при проведенні обчислювальних експериментів з дослідження властивостей методу.
Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого методу і програмного забезпечення, що його реалізує, а також дозволяють рекомендувати їх для застосування на практиці для рішення задач діагностування й автоматичної класифікації за ознаками.
EN: Context. The urgent task of improving the speed of neuro-fuzzy model construction by the precedents has been solved.
Objective is a creation of a neuro-fuzzy network synthesis method with high speed of computations and allowing to realize the synthesis of neuro-fuzzy networks in parallel mode.
Method. The method of neuro-fuzzy model constructing by precedents, which reduces the dimension of the input data by hashing transformation to the one-dimensional axis saving local cluster topology in a feature space, estimates the significance of the features and instances on the basis of selected clusters, and also forms a partition of the original feature space in an automatic mode, synthesizes structure and adjusts parameters of the neuro-fuzzy model automatically, excluding from the training process of the neuro-fuzzy model the uninformative data, thus simplifying the structure of the obtained model, allows to perform most computationally costly operations in parallel mode, that allows to automate the process of neuro-fuzzy model synthesis by precedents, as well as to increase the speed of neuro-fuzzy model construction both in sequential and in parallel implementation of computations.
Results. The software implementing proposed method have been developed and used in computational experiments investigating the properties of the method. The experiments confirmed the efficiency of the proposed method and software.
Conclusions. The experiments also allow to recommend them for use in practice to solve the problems of diagnosis and automatic classification by the features.
Оперативное распознавание эталонного сигнала при его искажении нелинейным устройством с экспоненциальной статической характеристикой 15 50-55
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2017) Авраменко, В. В.; Шелехов, И. В.; Зарецкий, Н. А.; Авраменко, В. В.; Шелехов, І. В.; Зарецький, М. О.; Avramenko, V. V.; Shelehov, І. V.; Zaretsky, M. O.
RU: Актуальность. Распознавание эталонных сигналов, которые подверглись нелинейным преобразованиям устройствами с неизвестными параметрами статической характеристики, является актуальным для решения многих практических задач. Кроме того, актуальным является требование, чтобы система распознавания была инвариантной по отношению к амплитуде сигнала и распознавала его оперативно.
Цель. Рассмотрена задача оперативного распознавания эталонного сигнала при его искажении нелинейным устройством с экспоненциальной статической характеристикой. Один из заданного множества сигналов поступает на вход нелинейного объекта. Необходимо по искаженному сигналу на его выходе распознать эталонный сигнал при условии, что характеристики нелинейности, а также амплитуда входного сигнала неизвестны. Предполагается, что сигнал не выходит за пределы нелинейного участка статической характеристики объекта.
Метод. Предложен метод, позволяющий решить задачу по мгновенным значениям искаженного сигнала на выходе нелинейного объекта. Он основан на использовании функции непропорциональности по значению первого порядка для числовых функций, заданных параметрически. Если между двумя функциями существует пропорциональная зависимость, то вычисленная для них функция непропорциональности по значению первого порядка равняется нулю при любом значении коэффициента пропорциональности.
Вначале выдвигается предположение о том, какой из эталонных сигналов искажается. Затем этот сигнал вместе с искаженным сигналом используется при вычислении функции непропорциональности. Если предположение правильное, то полученная непропорциональность равняется нулю. Иначе – непропорциональность ненулевая.
Результаты. Компьютерное моделирование работы системы распознавания осуществлялось для узкополосных эталонных сигналов. Результаты показывают, что система успешно распознает незначительно отличающиеся между собой сигналы при разных значениях параметров экспоненциальной статической характеристики нелинейного объекта.
Выводы. Предлагаемый метод позволяет распознавать слабые сигналы в случае, если статическая характеристика нелинейного объекта является экспоненциальной в области начала координат. При этом параметры нелинейности и амплитуда сигнала – неизвестные. Такая ситуация, например, имеет место, когда ослабленный сигнал для дистанционного управления объектом поступает на p-n переход полупроводникового устройства.
UK: Актуальність. Розпізнавання еталонних сигналів, які зазнали нелінійних спотворень пристроями з невідомими параметрами статичної характеристики, є актуальним для вирішення багатьох практичних завдань. Крім того, актуальними є вимоги до системи розпізнавання щодо її інваріантності до амплітуді сигналу і оперативності розпізнавання.
Мета. Розглянуто задачу оперативного розпізнавання еталонного сигналу при його спотворенні нелінійним пристроєм з експоненційною статичною характеристикою. Один із заданої множини сигналів надходить на вхід нелінійного об’єкта. Необхідно за спотвореним сигналом на його виході розпізнати еталонний сигнал за умови, що характеристики нелінійності, а також амплітуда вхідного сигналу невідомі. Передбачається, що сигнал не виходить за межі нелінійного ділянки статичної характеристики об’єкта.
Метод. Запропоновано метод, що дозволяє вирішити задачу за миттєвим значенням спотвореного сигналу на виході нелінійного об’єкта. Він заснований на використанні функції непропорційності за значенням першого порядку для числових функцій, заданих параметрично. Якщо між двома функціями існує пропорційна залежність, то обчислена для них функція непропорційності за значенням першого порядку дорівнює нулю при будь-якому значенні коефіцієнта пропорційності.
Спочатку висувається припущення про те, який з еталонних сигналів спотворюється. Потім цей сигнал разом зі спотвореним сигналом використовується при обчисленні функції непропорційності. Якщо припущення правильне, то отримана непропорційність дорівнює нулю. Інакше – непропорційність ненульова.
Результати. Комп’ютерне моделювання роботи системи розпізнавання здійснювалося для вузькосмугових еталонних сигналів. Результати показують, що система успішно розпізнає сигнали, що незначно відрізняються між собою, при різних значеннях параметрів експоненційної статичної характеристики нелінійного об’єкта.
Висновки. Запропонований метод дозволяє розпізнавати слабкі сигнали в разі, якщо статична характеристика нелінійного об’єкта є експоненціальною в області початку координат. При цьому параметри нелінійності і амплітуда сигналу – невідомі. Така ситуація, наприклад, має місце, коли ослаблений сигнал для дистанційного керування об’єктом надходить на p-n перехід напівпровідникового пристрою.
EN: Context. Recognition of etalon signals distorted by device with unknown parameters of static characteristics is actual task for many practical problems. Moreover, addition system requirements for invariance to signal amplitude and for operativeness of recognition are relevant.
Objective. The problem of operative recognition of etalon signal distorted by nonlinear device with exponential static characteristic is considered. А signal from given set of etalons come into input of a nonlinear object. It is necessary for the distorted signal at the output of the object recognized etalon on condition that characteristics of the non-linearity and amplitude of the input signal are unknown. It is assumed that the signal does not exceed the static nonlinear characteristics of the object area.
Method. A method to solve the problem on the instantaneous values of the distorted signal at the output of the non-linear object is proposed. It is based on the use of disproportionate function value of the first order for numeric functions defined parametrically. If the two functions there is a proportional relationship, is calculated for these function disproportionate value of the first order is equal to zero for any value of the coefficient of proportionality. If the two functions have a proportional relationship, so disproportionate function is zero for any value of the coefficient of proportionality.
Initially, hypothesis about the etalon signal of distorted signal is promoted. Then, both signals use for calculating disproportion function. Finally, if the hypothesis is confirmed, then disproportionate of etalon signal turns into zero, else the disproportionate is nonzero.
Results. Computer modeling of recognition system for narrowband reference signals is performed. The results show that the system successfully detects slightly differ signals at different exponential characteristics parameters of nonlinear static object.
Conclusions. The method can be used to recognition of weak etalon signals distorted by nonlinear object with static exponential characteristic an origin of coordinates under conditions where the parameters of nonlinearity and signal amplitude are unknown. In practice, these conditions are typical for remote control system when weakened or distorted control signals arrive at the input of p-n junction semiconductor of receiving device.