Доведено, що найбільша помилка в оцінці адаптивних фільтрів виникає у випадках, коли корисна структурна інформація, що стосується відтворюваного об'єкту дослідження, має такі ж самі за статистикою (в межах вікна даних) характеристичні ознаки, як і спекл-шуми. В залежності від конкретних параметрів процедури адаптивної фільтрації може бути великою вірогідність або недостатнього вилучення спекл-шумів для ділянок сигналу, де вони дійсно були, або надлишкового "розмивання" контурів об'єкта дослідження (погіршення розподільчої здатності). Використання додаткової характеристичної ознаки пилоподібності спекл-шуму за допомогою введення запропонованого напівмедіанного усереднення як складової частини адаптивної процедури фільтрації підвищує її ефективність.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"