| dc.contributor.author | Романчак, В. М. | |
| dc.contributor.author | Гундина, М. А. | |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2021-01-28T11:31:21Z | |
| dc.date.available | 2021-01-28T11:31:21Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.identifier.citation | Романчак, В. М. Стандартный и сингулярный вейвлет-анализ = Standard and singular wavelet analysis / В. М. Романчак, М. А. Гундина // Системный анализ и прикладная информатика. – 2020. – № 4. – С. 39-44. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/84862 | |
| dc.description.abstract | В работе сформулировано предположение, что при анализе периодического сигнала применение классических вейвлетов может носить вспомогательный характер. Это объясняется тем, что интуитивная интерпретация вейвлет-преобразования не является очевидной. Предлагается основным инструментом в прикладных исследованиях периодических сигналов считать преобразование Фурье. Приводится пример, подтверждающий данную точку зрения. Для выделения периодической составляющей сигнала наряду с вейвлет-анализом предлагается проводить спектральный анализ. Для этого выполняется предварительная фильтрация с использованием сингулярных вейвлеты. Такой подход может существенно дополнить классический вейвлет-анализ. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БНТУ | ru |
| dc.title | Стандартный и сингулярный вейвлет-анализ | ru |
| dc.title.alternative | Standard and singular wavelet analysis | ru |
| dc.type | Article | ru |
| local.description.annotation | The paper suggests that the use of classical wavelets may be auxiliary in the analysis of a periodic signal. This is because the intuitive interpretation of the wavelet transform is not obvious. It is proposed to consider the Fourier transform as the main tool in applied research of periodic signals. An example is provided to support this point of view. To isolate the periodic component of the signal, along with wavelet analysis, it is proposed to perform spectral analysis. To do this, pre-filtering is performed using singular wavelets. This approach can significantly complement classical wavelet analysis. | ru |
