Текущий выпуск Номер 1, 2024 Том 16

Все выпуски

Результаты поиска по 'wavelets':
Найдено статей: 9
  1. Представлены два алгоритма проведения непрерывного вейвлет-преобразования с вейвлетом Морле. Первый представляет собой решение системы дифференциальных уравнений в частных производных, в которой преобразуемый сигнал играет роль начальных условий. Второй позволяет исследовать влияние базисной частоты путем диффузионного сглаживания начальных данных, модулированных гармоническими функциями. Эти подходы проиллюстрированы анализом хаотических колебаний связанных систем Ресслера.

    Postnikov E.B.
    Wavelet transform with the Morlet wavelet: Calculation methods based on a solution of diffusion equations
    Computer Research and Modeling, 2009, v. 1, no. 1, pp. 5-12

    Two algorithms of evaluation of the continuous wavelet transform with the Morlet wavelet are presented. The first one is the solution of PDE with transformed signal, which plays a role of the initial value. The second allows to explore the influence of central frequency variation via the diffusion smoothing of the data modulated by the harmonic functions. These approaches are illustrated by the analysis of the chaotic oscillations of the coupled Roessler systems.

    Просмотров за год: 5. Цитирований: 3 (РИНЦ).
  2. Анисимова Э.С.
    Идентификация онлайн-подписи с помощью оконного преобразования Фурье и радиального базиса
    Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 3, с. 357-364

    В данной работе описан метод идентификации онлайн-подписи с использованием оконного преобразования Фурье и вейвлет-преобразования с радиальным базисом специального вида. При идентификации используются динамические характеристики подписи. Приведены оценки достоверности предложенной процедуры.

    Anisimova E.S.
    On-line signature identification using a short-time Fourier transform and the radial basis
    Computer Research and Modeling, 2014, v. 6, no. 3, pp. 357-364

    This paper describes a method of on-line signature identification using the short-time Fourier transform and wavelet transform with radial basis of a special kind. In carrying out the identification, we use dynamic properties signature. We adduce the assessment of the reliability of the proposed procedure.

    Просмотров за год: 4. Цитирований: 3 (РИНЦ).
  3. Аксенов К.В., Алексеев В.П.
    Фильтрация цифровых сигналов в режиме непрерывного поступления данных
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 1, с. 55-61

    Cтатья посвящена выбору метода цифровой фильтрации сигнала при поступлении данных в режиме реального времени и использованию алгоритма фильтрации на основе быстрого вейвлет-преобразования в рамках специальной задачи.

    Aksyonov K.V., Alekseev V.P.
    Digital signals filtering in continuous entry data mode operation
    Computer Research and Modeling, 2012, v. 4, no. 1, pp. 55-61

    The article is dedicated to choose of method for digital signal filtering with continuous 'on-line' data entry and to use of filtration algorithm based on the fast wavelet transform for special problem.

    Просмотров за год: 6. Цитирований: 7 (РИНЦ).
  4. Любушин А.А., Фарков Ю.А.
    Синхронные компоненты финансовых временных рядов
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 4, с. 639-655

    В статье предлагается метод совместного анализа многомерных финансовых временных рядов, основанный на оценке набора свойств котировок акций в скользящем временном окне и последующем усреднении значений свойств по всем анализируемым компаниям. Основной целью анализа является построение мер совместного поведения временных рядов, реагирующих на возникновение синхронной или когерентной составляющей. Когерентность поведения характеристик сложной системы является важным признаком, позволяющим оценить приближение системы к резким изменениям своего состояния. Фундаментом для поиска предвестников резких изменений является общая идея увеличения корреляции случайных флуктуаций параметров системы по мере ее приближения к критическому состоянию. Приращения временных рядов стоимостей акций имеют выраженный хаотический характер и обладают большой амплитудой индивидуальных помех, на фоне которых слабый общий сигнал может быть выделен лишь на основе его коррелированности в разных скалярных компонентах многомерного временного ряда. Известно, что классические методы анализа, основанные на использовании корреляций между соседними отсчетами, являются малоэффективными при обработке финансовых временных рядов, поскольку с точки зрения корреляционной теории случайных процессов приращения стоимости акций формально имеют все признаки белого шума (в частности, «плоский спектр» и «дельта-образную» автокорреляционную функцию). В связи с этим предлагается перейти от анализа исходных сигналов к рассмотрению последовательностей их нелинейных свойств, вычисленных во временных фрагментах малой длины. В качестве таких свойств используются энтропия вейвлет-коэффициентов при разложении в базис Добеши, показатели мультифрактальности и авторегрессионная мера нестационарности сигнала. Построены меры син- хронного поведения свойств временных рядов в скользящем временном окне с использованием метода главных компонент, значений модулей всех попарных коэффициентов корреляции и множественной спектральной меры когерентности, являющейся обобщением квадратичного спектра когерентности между двумя сигналами. Исследованы акции 16 крупных российских компаний с начала 2010 по конец 2016 годов. С помощью предложенного метода идентифицированы два интервала времени синхронизации российского фондового рынка: с середины декабря 2013 г. по середину марта 2014 г. и с середины октября 2014 г. по середину января 2016 г.

    Lyubushin A.A., Farkov Y.A.
    Synchronous components of financial time series
    Computer Research and Modeling, 2017, v. 9, no. 4, pp. 639-655

    The article proposes a method of joint analysis of multidimensional financial time series based on the evaluation of the set of properties of stock quotes in a sliding time window and the subsequent averaging of property values for all analyzed companies. The main purpose of the analysis is to construct measures of joint behavior of time series reacting to the occurrence of a synchronous or coherent component. The coherence of the behavior of the characteristics of a complex system is an important feature that makes it possible to evaluate the approach of the system to sharp changes in its state. The basis for the search for precursors of sharp changes is the general idea of increasing the correlation of random fluctuations of the system parameters as it approaches the critical state. The increments in time series of stock values have a pronounced chaotic character and have a large amplitude of individual noises, against which a weak common signal can be detected only on the basis of its correlation in different scalar components of a multidimensional time series. It is known that classical methods of analysis based on the use of correlations between neighboring samples are ineffective in the processing of financial time series, since from the point of view of the correlation theory of random processes, increments in the value of shares formally have all the attributes of white noise (in particular, the “flat spectrum” and “delta-shaped” autocorrelation function). In connection with this, it is proposed to go from analyzing the initial signals to examining the sequences of their nonlinear properties calculated in time fragments of small length. As such properties, the entropy of the wavelet coefficients is used in the decomposition into the Daubechies basis, the multifractal parameters and the autoregressive measure of signal nonstationarity. Measures of synchronous behavior of time series properties in a sliding time window are constructed using the principal component method, moduli values of all pairwise correlation coefficients, and a multiple spectral coherence measure that is a generalization of the quadratic coherence spectrum between two signals. The shares of 16 large Russian companies from the beginning of 2010 to the end of 2016 were studied. Using the proposed method, two synchronization time intervals of the Russian stock market were identified: from mid-December 2013 to mid- March 2014 and from mid-October 2014 to mid-January 2016.

    Просмотров за год: 12. Цитирований: 2 (РИНЦ).
  5. Любушин А.А., Копылова Г.Н., Касимова В.А., Таранова Л.Н.
    Мультифрактальные и энтропийные статистики сейсмического шума на Камчатке в связи с сильнейшими землетрясениями
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 6, с. 1507-1521

    В основу изучения свойств сейсмического шума на Камчатке положена идея, что шум является важным источником информации о процессах, предшествующих сильным землетрясениям. Рассматривается гипотеза, что увеличение сейсмической опасности сопровождается упрощением статистической структуры сейсмического шума и увеличением пространственных корреляций его свойств. В качестве статистик, характеризующих шум, использованы энтропия распределения квадратов вейвлет-коэффициентов, ширина носителя мультифрактального спектра сингулярности и индекс Донохо–Джонстона. Значения этих параметров отражают сложность: если случайный сигнал близок по своим свойствам к белому шуму, то энтропия максимальна, а остальные два параметра минимальны. Используемые статистики вычисляются для шести кластеров станций. Для каждого кластера станций вычисляются ежесуточные медианы свойств шума в последовательных временных окнах длиной 1 сутки, в результате чего образуется 18-мерный (3 свойства и 6 кластеров станций) временной ряд свойств. Для выделения общих свойств изменения параметров шума используется метод главных компонент, который применяется для каждого кластера станций, в результате чего информация сжимается до 6-мерного ежесуточного временного ряда главных компонент. Пространственные когерентности шума оцениваются как совокупность максимальных попарных квадратичных спектров когерентности между главным компонентами кластеров станций в скользящем временном окне длиной 365 суток. С помощью вычисления гистограмм распределения номеров кластеров, в которых достигаются минимальные и максимальные значения статистик шума в скользящем временном окне длиной 365 суток, оценивалась миграция областей сейсмической опасности в сопоставлении с сильными землетрясениями с магнитудой не менее 7.

    Lyubushin A.A., Kopylova G.N., Kasimova V.A., Taranova L.N.
    Multifractal and entropy statistics of seismic noise in Kamchatka in connection with the strongest earthquakes
    Computer Research and Modeling, 2023, v. 15, no. 6, pp. 1507-1521

    The study of the properties of seismic noise in Kamchatka is based on the idea that noise is an important source of information about the processes preceding strong earthquakes. The hypothesis is considered that an increase in seismic hazard is accompanied by a simplification of the statistical structure of seismic noise and an increase in spatial correlations of its properties. The entropy of the distribution of squared wavelet coefficients, the width of the carrier of the multifractal singularity spectrum, and the Donoho – Johnstone index were used as statistics characterizing noise. The values of these parameters reflect the complexity: if a random signal is close in its properties to white noise, then the entropy is maximum, and the other two parameters are minimum. The statistics used are calculated for 6 station clusters. For each station cluster, daily median noise properties are calculated in successive 1-day time windows, resulting in an 18-dimensional (3 properties and 6 station clusters) time series of properties. To highlight the general properties of changes in noise parameters, a principal component method is used, which is applied for each cluster of stations, as a result of which the information is compressed into a 6-dimensional daily time series of principal components. Spatial noise coherences are estimated as a set of maximum pairwise quadratic coherence spectra between the principal components of station clusters in a sliding time window of 365 days. By calculating histograms of the distribution of cluster numbers in which the minimum and maximum values of noise statistics are achieved in a sliding time window of 365 days in length, the migration of seismic hazard areas was assessed in comparison with strong earthquakes with a magnitude of at least 7.

  6. Браже А.Р., Браже Н.А., Сосновцева О.В., Павлов А.Н., Мозекильде Э., Максимов Г.В.
    Исследование клеточной динамики с помощью интерференционной микроскопии с применением вейвлет-анализа
    Компьютерные исследования и моделирование, 2009, т. 1, № 1, с. 77-83

    Методом лазерной интерференционной микроскопии исследовали внутриклеточную динамику эритроцитов, нейронов и тучных клеток. Показано, что существуют регулярные изменения оптических свойств клеток, отражающие кооперативные процессы в примембранной и центральной областях клеток. Показано, что характерные частоты изменений показателя преломления могут служить маркерами специфических клеточных процессов.

    Brazhe A.R., Brazhe N.A., Sosnovtseva O.V., Pavlov A.N., Mosekilde E., Maksimov G.V.
    Wavelet-based analysis of cell dynamics measured by interference microscopy
    Computer Research and Modeling, 2009, v. 1, no. 1, pp. 77-83

    Laser interference microscopy was used to study morphology and intracellular dynamics of erythrocytes, neurons and mast cells. We have found that changes of the local refractive index (RI) of cells have regular components that relate to the cooperative processes in the cellular submembrane and centre regions. We have shown that characteristic frequencies of RI dynamics differ for various cell types and can be used as markers of specific cellular processes.

    Просмотров за год: 1. Цитирований: 5 (РИНЦ).
  7. Шлеймович М.П., Дагаева М.В., Катасёв А.С., Ляшева С.А., Медведев М.В.
    Анализ изображений в системах управления беспилотными автомобилями на основе модели энергетических признаков
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 3, с. 369-376

    В статье показана актуальность научно-исследовательских работ в области создания систем управления беспилотными автомобилями на основе технологий компьютерного зрения. Средства компьютерного зрения используются для решения большого количества различных задач, в том числе для определения местоположения автомобиля, обнаружения препятствий, определения пригодного для парковки места. Данные задачи являются ресурсоемкими и должны выполняться в реальном режиме времени. Поэтому актуальна разработка эффективных моделей, методов и средств, обеспечивающих достижение требуемых показателей времени и точности для применения в системах управления беспилотными автомобилями. При этом важное значение имеет выбор модели представления изображений. В данной работе рассмотрена модель на основе вейвлет-преобразования, позволяющая сформировать признаки, характеризующие оценки энергии точек изображения и отражающие их значимость с точки зрения вклада в общую энергию изображения. Для формирования модели энергетических признаков выполняется процедура, основанная на учете зависимостей между вейвлет-коэффициентами различных уровней и применении эвристических настроечных коэффициентов для усиления или ослабления влияния граничных и внутренних точек. На основе предложенной модели можно построить описания изображений для выделения и анализа их характерных особенностей, в том числе для выделения контуров, регионов и особых точек. Эффективность предлагаемого подхода к анализу изображений обусловлена тем, что рассматриваемые объекты, такие как дорожные знаки, дорожная разметка или номера автомобилей, которые необходимо обнаруживать и идентифицировать, характеризуются соответствующими признаками. Кроме того, использование вейвлет-преобразований позволяет производить одни и те же базовые операции для решения комплекса задач в бортовых системах беспилотных автомобилей, в том числе для задач первичной обработки, сегментации, описания, распознавания и сжатия изображений. Применение такого унифицированного подхода позволит сократить время на выполнение всех процедур и снизить требования к вычислительным ресурсам бортовой системы беспилотного автотранспортного средства.

    Shleymovich M.P., Dagaeva M.V., Katasev A.S., Lyasheva S.A., Medvedev M.V.
    The analysis of images in control systems of unmanned automobiles on the base of energy features model
    Computer Research and Modeling, 2018, v. 10, no. 3, pp. 369-376

    The article shows the relevance of research work in the field of creating control systems for unmanned vehicles based on computer vision technologies. Computer vision tools are used to solve a large number of different tasks, including to determine the location of the car, detect obstacles, determine a suitable parking space. These tasks are resource intensive and have to be performed in real time. Therefore, it is important to develop effective models, methods and tools that ensure the achievement of the required time and accuracy for use in unmanned vehicle control systems. In this case, the choice of the image representation model is important. In this paper, we consider a model based on the wavelet transform, which makes it possible to form features characterizing the energy estimates of the image points and reflecting their significance from the point of view of the contribution to the overall image energy. To form a model of energy characteristics, a procedure is performed based on taking into account the dependencies between the wavelet coefficients of various levels and the application of heuristic adjustment factors for strengthening or weakening the influence of boundary and interior points. On the basis of the proposed model, it is possible to construct descriptions of images their characteristic features for isolating and analyzing, including for isolating contours, regions, and singular points. The effectiveness of the proposed approach to image analysis is due to the fact that the objects in question, such as road signs, road markings or car numbers that need to be detected and identified, are characterized by the relevant features. In addition, the use of wavelet transforms allows to perform the same basic operations to solve a set of tasks in onboard unmanned vehicle systems, including for tasks of primary processing, segmentation, description, recognition and compression of images. The such unified approach application will allow to reduce the time for performing all procedures and to reduce the requirements for computing resources of the on-board system of an unmanned vehicle.

    Просмотров за год: 31. Цитирований: 1 (РИНЦ).
  8. Никитюк А.С.
    Идентификация параметров вязкоупругих моделей клетки на основе силовых кривых и вейвлет-преобразования
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 6, с. 1653-1672

    Механические свойства клеток эукариот играют важную роль в условиях жизненного цикла и при развитии патологических процессов. В работе обсуждается проблема идентификации и верификации параметров вязкоупругих конститутивных моделей на основе данных силовой спектроскопии клеток эукариот. Предлагается использовать одномерное непрерывное вейвлет-преобразование для расчета ядра релаксации. Приводятся аналитические выкладки и результаты численных расчетов, позволяющие на основе экспериментально установленных силовых кривых и теоретических зависимостей «напряжение – деформация» с применением алгоритмов вейвлет-дифференцирования получать аналогичные друг другу функции релаксации. Анализируются тестовые примеры, демонстрирующие корректности программной реализации предложенных алгоритмов. Рассматриваются модели клетки, на примере которых демонстрируется применение предложенной процедуры идентификации и верификации их параметров. Среди них структурно-механическая модель с параллельно соединенными дробными элементами, которая является на данный момент наиболее адекватной с точки зрения соответствия данным атомно-силовой микроскопии широкого класса клеток, и новая статистико-термодинамическая модель, которая не уступает в описательных возможностях моделям с дробными производными, но имеет более ясный физический смысл. Для статистико-термодинамической модели подробно описывается процедура ее построения, которая в себя включает следующее: введение структурной переменной, параметра порядка, для описания ориентационных свойств цитоскелета клетки; постановку и решение статистической задачи для ансамбля актиновых филаментов представительного объема клетки относительно данной переменной; установление вида свободной энергии, зависящей от параметра порядка, температуры и внешней нагрузки. Также предложено в качестве модели представительного элемента клетки использовать ориентационно-вязкоупругое тело. Согласно теории линейной термодинамики получены эволюционные уравнения, описывающие механическое поведение представительного объема клетки, которые удовлетворяют основным термодинамическим законам. Также поставлена и решена задача оптимизации параметров статистико-термодинамической модели клетки, которая может сопоставляется как с экспериментальными данными, так и с результатами симуляций на основе других математических моделей. Определены вязкоупругие характеристики клеток на основе сопоставления с литературными данными.

    Nikitiuk A.S.
    Parameter identification of viscoelastic cell models based on force curves and wavelet transform
    Computer Research and Modeling, 2023, v. 15, no. 6, pp. 1653-1672

    Mechanical properties of eukaryotic cells play an important role in life cycle conditions and in the development of pathological processes. In this paper we discuss the problem of parameters identification and verification of viscoelastic constitutive models based on force spectroscopy data of living cells. It is proposed to use one-dimensional continuous wavelet transform to calculate the relaxation function. Analytical calculations and the results of numerical simulation are given, which allow to obtain relaxation functions similar to each other on the basis of experimentally determined force curves and theoretical stress-strain relationships using wavelet differentiation algorithms. Test examples demonstrating correctness of software implementation of the proposed algorithms are analyzed. The cell models are considered, on the example of which the application of the proposed procedure of identification and verification of their parameters is demonstrated. Among them are a structural-mechanical model with parallel connected fractional elements, which is currently the most adequate in terms of compliance with atomic force microscopy data of a wide class of cells, and a new statistical-thermodynamic model, which is not inferior in descriptive capabilities to models with fractional derivatives, but has a clearer physical meaning. For the statistical-thermodynamic model, the procedure of its construction is described in detail, which includes the following. Introduction of a structural variable, the order parameter, to describe the orientation properties of the cell cytoskeleton. Setting and solving the statistical problem for the ensemble of actin filaments of a representative cell volume with respect to this variable. Establishment of the type of free energy depending on the order parameter, temperature and external load. It is also proposed to use an oriented-viscous-elastic body as a model of a representative element of the cell. Following the theory of linear thermodynamics, evolutionary equations describing the mechanical behavior of the representative volume of the cell are obtained, which satisfy the basic thermodynamic laws. The problem of optimizing the parameters of the statisticalthermodynamic model of the cell, which can be compared both with experimental data and with the results of simulations based on other mathematical models, is also posed and solved. The viscoelastic characteristics of cells are determined on the basis of comparison with literature data.

  9. Романец И.А., Атопков В.А., Гурия Г.Т.
    Топологические основы классификации электрокардиограмм
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 4, с. 895-915

    В настоящей работе предложен новый подход к выявлению неконтрастно выраженных диагностически значимых изменений в электрокардиограммах. Подход основан на анализе топологических трансформаций в вейвлет-спектрах, ассоциированных с электрокардиограммами. Обсуждаются возможности практического использования развитого подхода.

    Romanetz I.A., Atopkov V.A., Guria G.T.
    Topological basis of ECG classification
    Computer Research and Modeling, 2012, v. 4, no. 4, pp. 895-915

    A new approach to the identification of hardly perceptible diagnostically significant changes in electrocardiograms is suggested. The approach is based on the analysis of topological transformations in wavelet spectra associated with electrocardiograms. Possible practical application of the approach developed is discussed.

    Просмотров за год: 17. Цитирований: 4 (РИНЦ).

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.