Скачать 0.75 Mb.
|
2.2. Опис алгоритму передискретизації сигналу2.2.1. Призначення і характеристика алгоритму передискретизації сигналу 2.2.2. Використовувана інформація 2.2.3. Результати рішення 2.2.4. Математичний опис алгоритму передискретизації сигналуМатематичний опис передискретизації сигналу наведене в п. 2.1.4.1. Результуючий сигнал розраховується по формулі (2.2). 2.2.5. Алгоритм передискретизації сигналу 2.2.6. Вимоги до контрольного приклада 2.2.7. Список умовних позначок 2.3. Опис алгоритму перемножування сигналу і вейвлета2.3.1. Призначення та характеристика алгоритму перемножування сигналу і вейвлета 2.3.2. Використовувана інформація 2.3.3. Результати рішення 2.3.4. Математичний опис алгоритму перемножування сигналу і вейвлета 2.3.5. Алгоритм перемножування сигналу і вейвлета 2.3.6. Вимоги до контрольного прикладу 2.3.7. Список умовних позначок 2.4. Опис алгоритму вейвлет-анализа2.4.1. Призначення і характеристика алгоритму вейвлет-анализа 2.4.2. Використовувана інформація 2.4.3. Результати рішення 2.4.4. Математичний опис алгоритму вейвлет-анализа 2.4.5. Алгоритм вейвлет-анализа 2.4.6. Вимоги до контрольного приклада 2.4.7. Список умовних позначок 2.5. Опис підпрограми «Wavelet.Resample»2.5.1. Вступна частина 2.5.2. Функціональне призначення 2.5.3. Опис інформації 2.5.4. Використовувані програми 2.5.5. Схема підпрограми «Wavelet.Resample» 2.6. Опис підпрограми «Result.FormRow» 2.6.1. Вступна частина 2.6.2. Функціональне призначення 2.6.3. Опис інформації 2.6.4. Використовувані програми 2.6.5. Схема підпрограми «Result.FormRow» 2.7. Опис підпрограми «Analyzer.Analyze» 2.7.1. Вступна частина 2.7.2. Функціональне призначення 2.7.3. Опис інформації 2.7.4. Використовувані програми 2.7.5. Схема підпрограми «Analyzer.Analyze» 2.8. Опис контрольного приклада 2.8.1. Призначення 2.8.2. Вихідні дані 2.8.3. Контрольний приклад 2.8.4. Тестування програмного забезпечення підсистеми вейвлет-нализа
3.1. Обґрунтування необхідності розробки системи багатомасштабного аналізу дискретних сигналів 3.2. Розрахунок витрат на розробку системи багатомасштабного аналізу дискретних сигналів
4.1. Аналіз небезпечних і шкідливих факторів, що виникають при експлуатации комп'ютера 4.2. Техніка безпеки при експлуатації комп'ютера 4.2.1. Постійна напруга очей 4.2.2. Вплив електростатичних і електромагнітних полів 4.2.3. Засобу захисту від шуму 4.3. Організація робочого місця оператора 4.4. Вимоги до приміщень 4.5. Вимоги до параметрів мікроклімату приміщення, розрахунок вентиляції 4.6. Вимоги до висвітлення робочих місць, розрахунок висвітлення 4.7. Пожежна безпека ВИСНОВОК СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ ДОДАТОК 1 ТЕКСТ ПРОГРАМИ ДОДАТОК 2 КЕРІВНИЦТВО ПРОГРАМІСТАДОДАТОК 3 КЕРІВНИЦТВО ОПЕРАТОРА Содержание: РЕФЕРАТ ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ ВВЕДЕНИЕ
1.1. Обоснование целесообразности разработки системы многомасштабного анализа дискретных сигналов1.1.1. Назначение системы1.1.2. Характеристика функциональной структуры системы 1.1.3. Обоснование цели создания системы 1.1.4. Обоснование состава автоматизируемых задач
1.2.1 AutoSignal 1.2.2 MatLab Wavelet Toolbox 1.2.3 Вывод по аналитическому обзору |
Пояснительная записка к дипломной работе на тему: «Система автоматизированного... Авторское выполнение научных работ на заказ. Контроль плагиата, скидки, гарантии, прямое общение с | Декомпозиция сигналов на основе вейвлетов Гаусса и Морле (dwsignal) Программа предназначена для декомпозиции сигналов и может применяться в научных исследованиях и при обучении студентов специализирующихся... | ||
Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори | Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори | ||
Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори | Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, Data Mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори | ||
Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори | Отчет о лаботарорной работе методы и средства анализа данных по теме:... Методы классификации, data mining, метод байеса, 8, id3, 1R, svm, ассоциативные правила, метод априори | ||
Пояснительная записка к дипломной работе на тему: «Автоматизированная... «Автоматизированная система ввода плана эвакуации для разработки паспортов безопасности учебных заведений рф» | Пояснительная записка к дипломной работе на тему : «Развитие операций... Государственный институт последипломного образования руководителей и специалистов металлургического комплекса Украины(гипомет) | ||
Рабочая программа по дисциплине Аналитическая химия и физико-химические методы анализа Цели и задачи дисциплины: Освоение теоретических основ современных химических методов анализа, аналитических методик и приемов, статистической... | Пояснительная записка к курсовой работе на тему: “Цифровой диктофон” ... | ||
Пояснительная записка к дипломной работе На тему: «Имитационные модели... Лвс филиалов предприятия в единую корпоративную сеть. Проведён анализ качества обслуживания возможных технологий удалённого подключения... | Пояснительная записка Педагогическая практика является важным звеном... Цель урока: в ходе анализа предполагаемых сюжетов (коротких рассказов, сценок) дать возможность учащимся поразмышлять над решением... | ||
Реферат Дипломный проект на тему «Автоматизированная система управления... Дипломный проект на тему «Автоматизированная система управления санаторным комплексом «Валуево». Подсистема «Диетпитание» состоит... | Реферат Тема дипломной работы «Анализ рентабельности производства... Целью дипломной работы является раскрытие сущности рентабельности как важнейшего экономического показателя деятельности предприятия,... |