О ПРИМЕНЕНИИ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА В ЗАДАЧАХ ОБРАБОТКИ ЭМПИРИЧЕСКИХ ДАННЫХ
В статье приведен анализ основных методов спектрального анализа как инструмента обработки эмпирических данных. Приведены теоретические основы преобразования Фурье и вейвлет-преобразования (в непрерывной и дискретной формах), описаны преимущества и недостатки данных преобразований. Также приведен краткий анализ применения одномерного преобразования Фурье и кросс-спектрального анализа для обработки временных рядов, отмечены области предпочтительного применения рассмотренных подходов анализа данных. Рассмотрены основные области применения спектрального анализа, более подробно рассмотрены области применения вейвлет-преобразования в медицине и физике. Рассмотренные преобразования широко используются на текущем этапе развития науки и техники, и имеют перспективы применения в различных областях. Показано, что спектральный анализ является эффективным инструментом анализа эмпирических данных.
Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.
1. Малоземов В.Н., Машарский С.М. Основы дискретного гармонического анализа. СПб.: НИИММ, 2003. 288 с.
2. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельников Г.М. Численные методы – 4-е изд. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. 636 с.
3. Кристалинский Р.Е., Кристалинский В.Р. Преобразования Фурье и Лапласа в системах компьютерной математики М.: Горячая Линия – Телеком, 2012, 216 с.
4. Оценка эффективности различных методов анализа временных диагностических сигналов / Круглова Т.Н., Шурыгин Д.Н., Литвин Д.А., Тарковалин С.А., Власов С.А., Рыженков С.И., Арцебашев В.В. // Современные наукоемкие технологии. 2016. № 8 (часть 2). С. 237-241.
5. Новиков Л.В. Основы вейвлет-анализа сигналов. Учебное пособие. СПб.: Изд-во ООО "МОДУС+", 1999. 152 с.
6. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. М.: СОЛОН-Р, 2002. 448 с.
7. Черноморец А.А., Болгова Е. В., М.А. Петина М.А. О математических моделях анализа состояния подземных вод горнодобывающего узла // Современные тенденции развития науки и производства: сборник материалов Международной научно-практической конференции (21-22 января 2016 года). Том II. – Кемерово: ЗапСибНЦ, 2016. – С. 275-278.
8. Добеши И. Десятки лекций по вейвлетам. М.: Регулярная и хаотическая динамика, 2001. 364с
9. Успехи и перспективы применения вейвлетных преобразований для анализа нестационарных нелинейных данных в современной геофизике / Филатова А.Е., Артемьев А.Е., Короновский А.А., Павлов А.Н., Храмов А.Е. // Известия высших учебных заведений. 2010. №3 (т.18). С. 3-23.
10. Дейнеко Ж.В. Вейвлет-когерентность как инструмент визуализации сложных физических процессов // URL: https://www.researchgate.net/profile/Zhanna_Deineko/publication/316987269_VEJVLETKOGERENTNOST_KAK_INSTRUMENT_VIZUALIZACII_SLOZNYH_FIZICESKIH_PROCESSOV/links/591be2420f7e9b7727d8b0c0/VEJVLET-KOGERENTNOST-KAK-INSTRUMENT-VIZUALIZACII-SLOZNYHFIZICESKIH-PROCESSOV.pdf (дата обращения: 19.04.2018)