Отрывок: 9): 21 m0(ϖ) = ( 1 + exp (−jϖ) 2 ) 2K P1(ϖ) (1.15) Где P1(ϖ) = ∑ [( k K − 1 + k ) (sin ( ϖ 2 )) k + (sin ( ϖ 2 )) k F(ϖ)] K−1 k=0 (1.16) F(w)- полином, выбираемый так, чтобы выполнялось условие: |m0(ϖ)| 2 + |m0(ϖ + π)| 2 = 1 (1.17) и являются койфлетами уровня N=2K. Койфлеты, так же, как и вейвлеты Добеши относится к вейвлет- функциям с компактным носителем. Главное отличие в том, что койфлет так-же индуцируется общей 2π- периодической функцией: m0(ϖ) L2(0,2π) Но...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Постников А. С. | ru |
dc.contributor.author | Прохоров С. А. | ru |
dc.contributor.author | Столбова А. А. | ru |
dc.contributor.author | Министерство образования и науки Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | фильтрация сигналов | ru |
dc.coverage.spatial | автоматизированные системы | ru |
dc.coverage.spatial | системы-аналоги | ru |
dc.coverage.spatial | вейвлет-преобразования | ru |
dc.coverage.spatial | комплекс программных средств | ru |
dc.creator | Постников А. С. | ru |
dc.date.issued | 2018 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20180625150438 | ru |
dc.identifier.citation | Постников, А. С. Автоматизированная система фильтрации сигналов на основе дискретного вейвлет-преобразования : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / А. С. Постников ; рук. работы С. А. Прохоров; конс. А. А. Столбова ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и. - Самара, 2018. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Объектом исследования является дискретное вейвлет-преобразование. Предмет исследования - алгоритм фильтрации сигнала с использованием дискретного вейвлет-преобразования. Цель работы: разработка аппарата фильтрации зашумленных процессов на основе дискретного вейвлет-преобразования. Реализована автоматизированная система, реализующая разработанные алгоритмы на языке C# с помощью свободной интегрированной среды разработки приложений Visual Studio 2017. | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 1,3 Мб) | ru |
dc.title | Автоматизированная система фильтрации сигналов на основе дискретного вейвлет-преобразования | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.9 | ru |
dc.textpart | 9): 21 m0(ϖ) = ( 1 + exp (−jϖ) 2 ) 2K P1(ϖ) (1.15) Где P1(ϖ) = ∑ [( k K − 1 + k ) (sin ( ϖ 2 )) k + (sin ( ϖ 2 )) k F(ϖ)] K−1 k=0 (1.16) F(w)- полином, выбираемый так, чтобы выполнялось условие: |m0(ϖ)| 2 + |m0(ϖ + π)| 2 = 1 (1.17) и являются койфлетами уровня N=2K. Койфлеты, так же, как и вейвлеты Добеши относится к вейвлет- функциям с компактным носителем. Главное отличие в том, что койфлет так-же индуцируется общей 2π- периодической функцией: m0(ϖ) L2(0,2π) Но... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Постников_Антон_Сергеевич_Автоматизированная_система_фильтрации_сигналов.pdf | 1.36 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.