Скачать 0.75 Mb.
|
2.4. Описание алгоритма вейвлет-анализа2.4.1. Назначение и характеристика алгоритма вейвлет-анализаВейвлет-анализ является инструментом, разбивающим данные на составляющие с различными частотами, каждая из которых затем изучается с разрешением, подходящим масштабу. Алгоритм ортогонального вейвелет-анализа, который реализован в данной работе, предназначен для анализа дискретных сигналов в различных масштабах посредством передискретизации ортогонального вейвлета. 2.4.2. Используемая информацияПри реализации алгоритма используются размерные характеристики сигнала и вейвлета, а также их значения. 2.4.3. Результаты решенияРезультатами решения является матрица, каждую точку которой можно сопоставить конкретному значению входного сигнала и конкретному масштабу вейвлета. 2.4.4. Математическое описание алгоритма вейвлет-анализаОбобщенное математическое описание вейвлет-анализа приведено в п. 2.1.4.3. Как и в п. 2.3.4, количество точек в строке удваивается. Вследствие этого, исходя из формулы (2.4), получаем следующее: , (2.6) где , , – результат вейвлет-анализа; , – исходный сигнал; , – вейвелет; – модуль (длина) вектора; – взятие целой части; – остаток от целочисленного деления; – функция вейвлет-анализа, описанная в формуле (2.4); – логическое «или»; – логическое «и». 2.4.5. Алгоритм вейвлет-анализа
2.4.6. Требования к контрольному примеруКонтрольный пример должен содержать результаты вейвлет-анализа сигнала, состоящего не менее чем из двух нестационарных составляющих, при помощи вейвлетов, соизмеримых по масштабу с составляющими сигнала. 2.4.7. Список условных обозначенийАлгоритм использует следующие условные обозначения: y – анализируемый сигнал; psi – дискретизированнный исходный вейвлет; psi_size – размер исходного вейвлета; psi_scaled – смаштабированный (передискретизированный) вейвлет; res – результат вейвлет анализа; resample – оператор передискретизации вейвлета (см. п. 2.2); multiply – оператор перемножения сигнала (см. п. 2.3). 2.5. Описание подпрограммы «Wavelet.Resample»2.5.1. Вводная частьПодпрограмма Wavelet.Resample служит для масштабирования дисретизированного вейвлета. Подпрограмма производит изменение шага дискретизации вейвлета и соответсвующее усреднение значения сигнала в полученных интервалах. Текст программы приведен в приложении 1.2. 2.5.2. Функциональное назначениеПодпрограмма Wavelet.Resample предназначена для реализации алгоритма передискретизации сигнала. 2.5.3. Описание информацииВходные данные для данной подпрограммы представлены: int [] data – массив, содержащий значения исходного вейвлета; int size – требуемый размер вейвлета. Выходные данные для данной подпрограммы представлены: double [] res – передискретизированный вейвлет. 2.5.4. Используемые программыВ подпрограмме не используется других подпрограмм. 2.5.5. Схема подпрограммы «Wavelet.Resample»Схема подпрограммы «Wavelet.Resample» приведена на рис. 2.2. Схема программы Wavelet.Resample Рис. 2.2 2.6. Описание подпрограммы «Result.FormRow» 2.6.1. Вводная частьПодпрограмма Result.FormRow служит для получения одной строки результата вейвлет-анализа, соответсвующей определенному масштабу вейвлета. Подпрограмма производит перемножение сигнала и вейвлета. Текст программы приведен в приложении 1.3. 2.6.2. Функциональное назначениеПодпрограмма Result.FormRow предназначена для реализации алгоритма перемножения сигнала и вейвлета. 2.6.3. Описание информацииВходные данные для данной подпрограммы представлены: int [] x – массив, содержащий значения анализируемого сигнала; double [] y – массив, содержащий значения смаштабированного вейвлета; int row – номер строки, для который производится расчёт. Выходные данные для данной подпрограммы представлены: double [ , ] data – матрица, содержащая значения результата вейвлет-анализа. 2.6.4. Используемые программыВ подпрограмме не используется других подпрограмм. 2.6.5. Схема подпрограммы «Result.FormRow»Схема подпрограммы «Result.FormRow» приведена на рис. 2.3. 2.7. Описание подпрограммы «Analyzer.Analyze» 2.7.1. Вводная частьПодпрограмма Analyzer.Analyze служит для осуществления вейвлет-анализа. Подпрограмма производит последовательное масштабирование вейвлета и его перемножение с сигналом. Текст программы приведен в приложении 1.4. 2.7.2. Функциональное назначениеПодпрограмма Analyzer.Analyze предназначена для реализации алгоритма вейвлет-анализа. 2.7.3. Описание информацииВходные данные для данной подпрограммы представлены: int [] data – массив, содержащий значения анализируемого сигнала; int [] wavelet – массив, содержащий значения исходного вейвлета. Выходные данные для данной подпрограммы представлены: double [ , ] result – массив, содержащий значения исходного вейвлета. Схема программы Result.FormRow Рис. 2.3 2.7.4. Используемые программы В подпрограмме используется подпрограммы Wavelet.Resample и Result.FormRow, описанные в п.п. 2.5, 2.6. 2.7.5. Схема подпрограммы «Analyzer.Analyze»Схема подпрограммы «Analyzer.Analyze» приведена на рис. 2.4. Схема программы Analyzer.Analyze Рис. 2.4 2.8. Описание контрольного примера 2.8.1. Назначение Основной целью работы программы служит вейвлет-анализ дискретных сигналов. Результатом работы является матрица вещественных чисел. Так как анализируемый сигнал и результирующие матрицы имеют достаточно большие размеры, для наглядности контрольный пример будет содержать не набор чисел, а их изображения, полученные в подсистеме визуализации данных. 2.8.2. Исходные данные Исходными данными служат файлы «.dat», содержащие данные исходного сигнала или вейвлета. Описание формата этих файлов представлено в п.2.1.2. 2.8.3. Контрольный пример В качестве исходного сигнала была выбрана дискретизированная синусоида. После загрузки в программу анализируемый сигнал выглядит следующим образом (рис. 2.5). Анализируемый сигнал Рис.2.5 Для анализа входного сигнала был выбран вейвлет – аналог так называемой «мексиканской шляпы» /1/. В нашем случае к «мексиканской шляпе» были добавлены две краевые составляющие. Полученный вейвлет представлен на рис. 2.6. Вейвлет Рис. 2.6 После расчёта и визуализации результат вейвлет-анализа исходного сигнала выглядит следующим образом (рис.2.7). Как видно на результирующей картине ярко выделены минимумы и максимумы исходного сигнала. Результат вейвлет анализа Рис. 2.7 2.8.4. Тестирование программного обеспечения подсистемы вейвлет-нализа Для испытания программного обеспечения подсистемы вейвлет-анализа на вход были поданы файлы, содержащие данные анализируемого сигнала и вейвлета. Испытания проводились согласно руководству программиста, приведенному в приложении 2, и руководству оператора, приведенному в приложении 3. Тестирование показало, что разработанное программное обеспечение способно производить вейвлет-анализ дискретных сигналов. |
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,... |