2.2. Описание алгоритма передискретизации сигнала
2.2.1. Назначение и характеристика алгоритма передискретизации сигнала Данный алгоритм предназначен для масштабирования дискретного сигнала (в частности вейвлета). Суть масштабирования заключается в изменении шага дискретизации с соответствующим усреднением значения сигнала.
2.2.2. Используемая информация При реализации алгоритма используются размерные характеристики исходного и результирующего сигнала, а также собственно значения исходного сигнала.
2.2.3. Результаты решения Результатом решения является сигнал, полученный из исходного путем масштабирования. Полученный сигнал отличается от исходного тем, что его значения представлены вещественными, а не целыми числами.
2.2.4. Математическое описание алгоритма передискретизации сигнала Математическое описание передискретизации сигнала приведено в п. 2.1.4.1. Результирующий сигнал рассчитывается по формуле (2.2).
Пример передискретизации сигнала изображен на рис. 2.1.
Пример передискретизации сигнала
|
|
|
|
|
|
| а – дискретизация сигнала на 9 интервалов
б – дискретизация сигнала на 7 интервалов
Рис. 2.1
|
| 2.2.5. Алгоритм передискретизации сигнала
i ::= 0; offs ::= 0;
Если i ≥ res_size, то переход к п. 7;
resi ::= 0; j :: = 0;
Если j ≥ src_size, то переход к п. 6;
resi ::= resi + src](offs + j) / res_size[; j ::= j + 1; переход к п. 4;
resi ::= resi / src_size; i ::= i + 1; offs ::= offs + src_size; переход к п. 2;
Конец.
2.2.6. Требования к контрольному примеру Контрольный пример должен содержать результаты передискретизации сигнала в масштабах от исходного размера до 1.
2.2.7. Список условных обозначений Алгоритм использует следующие условные обозначения:
src – исходный сигнал;
src_size – размер исходного сигнала;
res – передискретизированный сигнал;
res_size – размер результата передискретизации;
][ – взятие целой части.
2.3. Описание алгоритма перемножения сигнала и вейвлета
2.3.1. Назначение и характеристика алгоритма перемножения сигнала и вейвлета Данный алгоритм предназначен для усреднения значений сигнала с использованием вейвлета определенного масштаба. Усреднение заключается в анализе каждого значения сигнала в его окрестностях, причем размер окрестностей и есть ни что иное, как размер вейвлета.
2.3.2. Используемая информация При реализации алгоритма используются размерные характеристики сигнала и вейвлета, а также их значения.
2.3.3. Результаты решения В результате перемножения получается массив вещественных чисел с ярко выраженными максимумами и минимумами, соответсвующими степени идентичности значений сигнала вейвлету заданного масштаба.
2.3.4. Математическое описание алгоритма перемножения сигнала и вейвлета Обобщенное математическое описание перемножения сигнала и вейвлета приведено в п. 2.1.4.2. Для ускорения расчёта и обработки размер результата искусственно увеличим вдвое. Данное допущение также решит проблемы с четностью/нечетностью размеров вейвлета и сигнала.
Итак, если применить удвоение результата к отмеченным в п. 2.1.4.2 формулировкам, исходя из формулы (2.3), имеем следующий результат перемножения:
, (2.5)
где , , – результат перемножения;
, – исходный сигнал;
, – вейвелет;
– модуль (длина) вектора;
– взятие целой части;
– остаток от целочисленного деления;
– функция перемножения, описанная в формуле (2.3);
– логическое «или»;
– логическое «и».
2.3.5. Алгоритм перемножения сигнала и вейвлета res_size ::= 2 * y_size ; max_offset ::= y_size – psi_zise; null_offset ::= min{psi_size – 1, res_size}; i ::= 0;
Если i ≥ null_offset, то переход к п.3;
resi ::= 0; i ::= i + 1; переход к п. 2;
Если null_offset = res_size, то переход к п. 14;
i ::= 0;
Если i > max_offset, то переход к п. 11;
sum ::= 0; j ::= 0;
Если j ≥ psi_size, то переход к п. 9
sum ::= sum + yi+j * psij; j ::= j + 1; переход к п. 8
res2*i+psi_size-1 ::= sum; res2*i+psi_size ::= 0; i ::= i+1; переход к п. 6
i ::= res_size – null_offset;
Если i ≥ res_size, то переход к п. 14;
resi ::= 0; i ::= i + 1; переход к п.12;
Конец.
2.3.6. Требования к контрольному примеру Контрольный пример должен содержать результаты перемножений сигнала с вейвелетами различных масштабов.
2.3.7. Список условных обозначений Алгоритм использует следующие условные обозначения:
y – анализируемый сигнал;
y_size – размер анализируемого сигнала;
psi – дискретизированный вейвлет;
psi_size – размер дискретизированного вейвлета;
res – резельтат переменожения сигнала и вейвлета;
res_size – размер результата.
|
| 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,...
|