Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.235.75.229
    [SESS_TIME] => 1711623766
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => ad07a5030eaedd9f431a01d8038aefb9
    [UNIQUE_KEY] => 56ea28f7f010a18e3e42e10ce7b55b34
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2010 год, номер 1

КВАЗИОПТИМАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ ОЦЕНИВАНИЯ КОЭФФИЦИЕНТОВ ВЕЙВЛЕТ-РАЗЛОЖЕНИЙ ПРИ ФИЛЬТРАЦИИ СИГНАЛОВ

Ю. E. Воскобойников1, А. В. Гочаков2
1 Новосибирский государственный архитектурно-строительный университет,
voscob@mail.ru
2 Сибирский научно-исследовательский гидрометеорологический институт,
don@pogoda.nsk.su
Ключевые слова: фильтрация, вейвлет-функции, фильтрующие множители
Страницы: 34-45

Аннотация

Предлагаемый алгоритм для каждого коэффициента вейвлет-разложения зашумленного сигнала вычисляет свой фильтрующий множитель. Оптимальный фильтрующий множитель зависит от отношения шум/сигнал, для оценивания которого строится итерационная процедура. Определяются предельные точки этой процедуры. Проведенный вычислительный эксперимент показал эффективность предлагаемого подхода в задачах фильтрации и сжатия зашумленных сигналов и изображений.