Отрывок: Вариантами использования являются функции системы, её моделируемые возможности [15]. Отношения между актёрами и вариантами использования, описываются посредством различных видов связей: ассоциация, включение и расширение. 43 Ассоциация устанавливается между актёром и вариантом использования и показывает, что эти две сущности могут взаимодействовать между собой. Между вариантами использования устанавливаются связи расширения и включения. Расширение указывает на то, что при базовом в...
Название : | Автоматизированная система анализа нестационарных сигналов с использованием вейвлет-преобразований |
Авторы/Редакторы : | Ходов К. А. Лёзин И. А. Соловьева Я. В. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Институт информатики математики и электроники |
Дата публикации : | 2021 |
Библиографическое описание : | Ходов, К. А. Автоматизированная система анализа нестационарных сигналов с использованием вейвлет-преобразований : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / К. А. Ходов ; рук. работы И. А. Лёзин ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, мат. - Самара, 2021. - on-line |
Аннотация : | В выпускной квалификационной работе разработана автоматизированная система анализа нестационарных сигналов с использованием вейвлет- преобразований. Целью данной работы является автоматизация процесса анализа экономических сигналов с использованием вейвлет-преобразований. В качестве материнских вейвлетов выбраны функции с различными базисами. Для прогнозирования тренда экономического сигнала используется рекуррентная нейронная сеть Эльмана. В рамках данной работы проведён анализ предметной области, возможности непрерывного и дискретного вейвлет-преобразования в задаче анализа нестационарных сигналов. Также произведено обоснование выбора конкретного преобразования и материнского вейвлета. Кроме того, обоснован выбор нейронной сети для решения задачи прогноза тренда графика сигнала. Выбрана архитектура сети и метод обучения. Даны оценки работы автоматизированной системы. В разработанной автоматизированной системе реализована возможность загрузки исходного файла экономического сигнала, сохранение и загрузка данн |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20210921151426 |
Ключевые слова: | автоматизированные системы анализ нестационарных сигналов вейвлет-преобразования выборка дискретный вейвлет спектр задача регрессии материнский вейвлет нейронная сеть Элмана нейроны непрерывное преобразование нестационарные сигналы обратное распространение ошибки прогнозирование |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Ходов_Кирилл_Андреевич_Автоматизированная_система_анализа_нестационарных.pdf | 1.76 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.