В настоящее время являющееся одной из самой мощной и новейшей технологией – цифровая обработка сигнала - внедрилась во все сферы человечества. Размах исследований в области цифровой обработки стремительно растет, что постоянно стимулирует к поиску новых задач. Задачей этого сложного механизма было и остается повышение качества обработки данных полученных с помощью прибора. Как известно, существуют традиционные методы обработки сигналов (преобразование Фурье) и уже успевшие заявить о себе как наиболее мощные и при этом гибкие средства исследований – Вейвлет анализ. Вейвлет анализ помимо возможностей сжатия и фильтрации данных, анализ в базисе вейвлет-функций позволяет решать задачи идентификации, моделирования, аппроксимации стационарных и нестационарных процессов, исследовать вопросы наличия разрывов в производных, осуществлять поиск точек склеивания данных, удалять в данных тренд, отыскивать признаки фрактальности информации. Отметим, в основе подобных возможностей, обеспечивающих вейвлет анализу весьма перспективное будущее, лежит природа его многомасштабности.
ВЕЙВЛЕТЫ КРАВЧЕНКО В СРЕДЕ MATLAB
Асемгуль Сулейменова, Айланыш Толстой (Астана, Казахстан) | Скачать статью