3.2. Кратномасштабный анализ

Заказать документ Что мы предлагаем Вы хотите достичь карьерного роста, наметили достойные варианты заработка, стремитесь к финансовой независимости. От успеха задуманного зависит благосостояние, личное признание, уверенность в будущем. Не хватает лишь диплома о высшем или среднем образовании. Получить диплом о среднем или высшем образовании легко, если: За годы учебы Ваша ситуация изменится. ВСЕГДА разрешаем нашим клиентам на встречу с курьером взять с собой чей-то образец реально выданного диплома или любого другого документа и сравнить с нашим… Отличий никогда не будет!

Цифровая обработка сигналов

Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен для просмотра. Окончил Свердловский ордена Трудового Красного Знамени горный институт им. Трудовая деятельность после окончания института: Составил сводные карты и схему интерпретации геофизических полей Верхне-Енашиминского рудного узла.

Математический анализ функций неархимедовой переменной. Ревуженко, Александр Филиппович. Ревуженко, Александр Филиппович Математический .

Баумана, Москва, , Россия Основываясь на преимуществах кратномасштабного анализа, можно проводить фильтрацию шума, учитывая особенности сигнала. В применении к изображениям разработан метод подавления шума, использующий на этапе фильтрации коэффициентов вейвлет-преобразования гистограмму коэффициентов для определения порога фильтрации по доле вклада фильтруемых коэффициентов в сигнал.

Метод апробирован, экспериментально доказана его эффективность в сравнении со стандартными методами, даны рекомендации о выборе параметров фильтрации. Очистка от шума является одной из основных задач цифровой обработки изображений. Любой практический сигнал содержит не только полезную информацию, но и следы некоторых посторонних воздействий помехи или шум. Шум дефект изображения, вносимый фотосенсорами и электроникой электронными схемами устройств, которые их используют цифровой фотоаппарат, теле- и видеокамеры и т.

Цифровой шум проявляется в виде случайным образом расположенных элементов растра точек , имеющих размеры, близкие к размеру пикселя. Для подавления шума широко применяются такие методы, как фильтр низких частот, фильтр высоких частот, медианный фильтр, фильтр Гаусса [1]. Наряду с этими методами, ставшими стандартными в области цифровой обработки сигналов, существуют более новые применительно к данной предметной области математические аппараты, использование которых представляется разумным.

В их число входят фильтры, основанные на анализе функций, в том числе использующие преобразования Фурье и вейвлет-преобразования. Кратномасштабный анализ, обладая такими достоинствами, как масштабируемость и возможность локализации в отличие от преобразования Фурье в сигнале деталей определенного размера [2], в применении к задаче подавления шума в изображениях позволяет, классифицировав некоторым образом часть деталей как шум, проводить фильтрацию на основе анализа особенностей сигнала [3].

При- 1 2 Л. В результате, из детализирующих сигналов может быть восстановлена исходная функция [4], а благодаря работе Д.

Соответственно, значения коэффициентов , вычисленные по 3. Спектры коэффициентов и приведены на рис. Выбор знака в 3. При повышении порядка гладкость вейвлета повышается и, как правило, несколько увеличивается область его определения 2М Существуют семейства ортогональных вейвлетов, которые вообще не имеют аналитического выражения и определяются только фильтрами.

ОСОБЕННОСТИ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА СИГНАЛОВ ПРИ Открытое акционерное общество «Научно-производственное предприятие Бизнес Связь .. С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ КРАТНОМАСШТАБНОГО АНАЛИЗА.

Москва, Ярославское шоссе, д. С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке и на сайте . Разработка, исследование, развитие, верификация и апробация методов многоуровневого в том числе локального расчета строительных конструкций являются исключительно актуальными задачами. В последние десятилетия наблюдается развитие численно-аналитических дискретноконтинуальных, полуаналитических методов, связанное со стремительным ростом производительности парка компьютеров и наработками в области вычислительной математики, среди которых, в частности, следует особо отметить появление вейвлет-анализа теории всплесков.

Дискретно-континуальные методы позволяют получать решения в корректной аналитической форме, дают возможность качественно и количественно оценить влияние локальных и глобальных факторов. Эти методы наиболее эффективны в зонах краевого эффекта, где часть составляющих решения являются быстроизменяющимися функциями, скорость изменения которых не всегда может быть адекватно учтена в рамках численных методов.

Дискретные и дискретно-континуальные методы приводят к построению алгоритмов, позволяющих рассчитывать сложные конструкции в целом, что приводит к вычислительных схемам большой размерности. Вместе с тем, наиболее опасной с позиции прочности является напряженно-деформированное состояние НДС в относительно небольшом количестве локальных зон, как правило, известных заранее: Локальное численное моделирование может привести к значительному сокращению количества неизвестных, что позволяет проводить расчеты с большой точностью даже на персональных компьютерах.

Метод подавления шума в изображениях на основании кратномасштабного анализа

Книга посвящена теоретическим основам и практической реализации цифровых видеоинформационных систем. Материал содержит девять частей, состоящих из 23 глав. В Части изложены проблемы цифрового преобразования статических и динамических изображений, оцениваются объемы информации при преобразовании изображений в цифровую форму.

Ключевые слова: кратно-масштабный анализ, нестационарные тельности бизнеса. В этой ведении анализа динамики экономических показа-.

Современный этап развития промышленности предъявляет повышенные требования к качеству, надежности и долговечности выпускаемой продукции. В подобных условиях особое значение приобретают методы неразрушающего контроля качества на всех стадиях жизненного цикла изделий [20]. При этом наблюдается тенденция. Особенностью многих методов дефектоскопии все еще являются высокие затраты человеческого труда при обработке результатов обследования изделий.

Существенной проблемой при этом является низкое качество получаемых дефектоскопических изображений, что снижает достоверность контроля. В то же время современные средства формирования и визуализации дефектоскопической информации и средства вычислительной техники позволяют автоматизировать многие рутинные операции по анализу и расшифровке дефектоскопических снимков. Решение этой задачи возможно с использованием методов цифровой обработки и анализа изображений Астафьева Н.

Аппаратно-ориентированные вейвлеты и их применение дли обработки данных

Обнаружение вторжений в компьютерные сети [сетевые аномалии] в наличии Специальная цена в интернет-магазине: В корзину Перейти в корзину Аннотация: Даны основные определения и понятия в области систем обнаружения вторжений и компьютерных атак. Рассмотрены принципы построения и структура систем обнаружения вторжений. Анализируются способы развертывания, достоинства и недостатки существующих систем обнаружения вторжений.

Центральное место в книге уделено методам обнаружения сетевых аномалий.

Для специализации «Информационная бизнес-аналитика» в рамках .. Математические основы кратномасштабного анализа.

Возможные потребители, наличие заявок на продукцию: Научные и производственные геофизические организации, занимающиеся разработкой компьютерных технологий, базирующихся на решении прямых и обратных задач гравиметрии, магнитометрии и др. Краткая содержательная характеристика разработки При решении прямых задач большой размерности, а также при многократном вычислении аномальных эффектов в процессе решения обратной задачи методом подбора предлагается оптимизировать количество параллелепипедов, аппроксимирующих реальные объекты, при сохранении требуемой точности описания геологических границ на основе дискретного вейвлет-преобразования исходных данных.

В качестве базисных функций при этом используются ортонормированные двумерные вейвлеты Хаара, что в результате применения алгоритма кратномасштабного анализа позволяет существенно сжать объем первичной информации, отбросить мелкие детали и выделить наиболее существенные особенности моделируемых объектов. Алгоритм дискретного вейвлет-преобразования программно реализовани и протестирован на модельных и практических примерах.

Наличие необходимой инфраструктуры производственных мощностей:

Ваш -адрес н.

Даже мировые гиганты отрасли вынуждены пересматривать свои стратегические направления, которые долгое время казались незыблемыми. В силу объективных причин, в первую очередь наличия развитой газотранспортной сети и удаленности месторождений от основных транспортных узлов, в России этому направлению не уделялось должного внимания. Но переход многих европейских и отечественных компаний на использование сжиженного природного газа заставляет возвращаться к этому вопросу все чаще и чаще.

Предприятие с богатейшей историей в последнее время притягивает внимание газотурбинного сообщества в связи заключением ряда контрактов на поставку турбогенераторов для современных газотурбинных и парогазовых электростанций. Своевременное выявление возрастания акустических пульсаций в заданных диапазонах частот позволяет диагностировать развитие вибрационного горения в камере сгорания и принимать меры по предотвращению разрушения конструкции газотурбинной установки.

Предлагаются аппаратурные решения для газотурбинных установок, находящихся в эксплуатации, а также для стендовых испытаний газотурбинных установок или их камер сгорания.

Долгаль А.С., Симанов А.А. Применениe кратномасштабного вейвлет- анализа при аналитических аппроксимациях геопотенциальных полей.// Доклады.

Теория и практика делового общения для разработчиков программного обеспечения и -менеджеров: Менеджмент в сфере информационной безопасности: Процессы управления информационными технологиями Ватолин Д. Методы сжатия изображений Воробьева Ф. Стандарты информационной безопасности Герасимова М. Методы обработки экспериментальных задач на ЭВМ: Теория и практика параллельных вычислений: Учимся быстро набирать тексты на компьютере Гладких Т.

Информационные системы и сети: Информационные технологии и лингвистика века: Компьютер в работе юриста.

Бизнес анализ в ИТ

Мэрфи Банковское дело Отсутствует Это второе издание бестселлера одного из самых известных в мире специалистов по анализу рынков, Джона Мэрфи. Оно полностью обновлено в соответствии с нынешними рыночными реалиями. Книга вводит читателя в мир визуального инвестирования, представляет разнообразные методы графического анализа. Автор показывает, как читать графики, помогающие принимать инвестиционные решения, как определять направление движения рынков путем визуального сравнения графиков без использования сложных формул и технических приемов.

Книга наглядно показывает читателю, что визуальный анализ финансовых рынков можно проводить самостоятельно и это не так трудно. На деле требуется лишь определить, какие рынки растут, а какие нет.

Анализ экспериментов по термическому взаимодействию одной из реалий настоящего времени, и газотурбинный бизнес, как .. n-раздельного кратномасштабного анализа и всплесков/ Е. А. Плещева. – С.

Для такой модели удаление шума при помощи вейвлет-преобразования выполняется в четыре этапа: Разложение сигнала по базису вейвлетов. Выбор порогового значения шума для каждого уровня разложения. Пороговая фильтрация коэффициентов детализации. Со статистической точки зрения такая методика представляет собой непараметрическую оценку регрессионной модели сигнала с использованием ортогонального базиса. Методика наилучшим образом работает на достаточно гладких сигналах, то есть на сигналах, в разложении которых лишь небольшое количество коэффициентов детализации значительно отличается от нуля.

Выбор используемого вейвлета и глубины разложения, в общем случае, зависит от свойств конкретного сигнала. Можно дать лишь несколько рекомендаций: Более гладкие вейвлеты создают более гладкую аппроксимацию сигнала, и наоборот —"короткие" вейвлеты лучше отслеживают пики аппроксимируемой функции. Глубина разложения влияет на масштаб отсеиваемых деталей. Другими словами, при увеличении глубины разложения модель вычитает шум все большего уровня, пока не наступит"переукрупнение" масштаба деталей и преобразование начнет искажать форму исходного сигнала.

Вейвлетные преобразования сигналов

Чем занимается бизнес-аналитик и как им стать? Нужны ли белорусским компаниям бизнес-аналитики? В рекламе говорят, что это одна из самых востребованных профессий в , что получить ее не так и сложно, зарплаты измеряются тысячами долларов, а вакансий на сайтах по поиску работы неисчисляемое количество. Так ли это на самом деле? И как стать бизнес-аналитиком, если далек от сферы ?

что в результате применения алгоритма кратномасштабного анализа позволяет Наличие бизнес-плана по реализации разработки (да, нет): Нет.

Для восстановления сигнала должен применяться вейвлет, соответствующий использованному для разложения. Поскольку в библиотеке используются вейвлеты Добеши, для восстановления сигнала достаточно знать только порядок вейвлета то есть количество его коэффициентов. Это значение хранится в поле . Заметьте, что, поскольку вейвлеты Добеши всегда имеют четное число коэффициентов, их количество в два раза больше, чем порядок вейвлета. То есть, вейвлет Добеши 1-го порядка имеет 2 коэффициента, 2-го порядка — 4 коэффициента и т.

Коэффициенты аппроксимации и детализации хранятся в полях и соответственно. При этом, поскольку на каждом шаге преобразования мы выполняем разложение очередной аппроксимации, достаточно хранить только коэффициенты последней аппроксимации, хотя детальные коэффициенты должны сохраняться для каждого уровня разложения. Тогда восстановление сигнала в обратном порядке позволит шаг за шагом получать все более точные аппроксимации реконструируемого сигнала — и в конце концов сам этот сигнал.

Отметим, что глубину разложения то есть количество уровней, или итераций вейвлет-преобразования можно отдельно не сохранять — эта величина соответствует размеру массива — ведь коэффициенты детализации сохраняются для каждого уровня разложения.

07 - Постановка задачи на разработку ПО. Введение в бизнес анализ