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.pdf1.76 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.