Вісники та науково-технічні збірники, журнали

Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12

Browse

Subject: search.filters.subject.basis wavelet

Search Results

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Оптимізація пошуку базових малохвильових функцій з використанням генетичного алгоритму
    (Видавництво Львівської політехніки, 2015) Лагун, І. І.; Наконечний, Р. А.
    Запропоновано використання генетичного алгоритму для пошуку оптимальних базових малохвильових функцій у процесі очищення сигналів від шуму. Для реалізації генетичного алгоритму використана фітнес-функцію у вигляді мінімального середньо-квадратичного відхилення. Наведено результати досліджень очищення сигналу від шуму на основі вибраних оптимальних параметрів базових функцій для тестових сигналів пакета Matlab. The genetic algorithm has been used to select the optimal wavelet basis functions which lead to effective denoising of signals. The mean square error (MSE) was used as fitness function for the implementation of genetic algorithm. The results of researches show efficient denoising for test signals of package Matlab based on selected optimal parameters.
  • Thumbnail Image
    Item
    Вибір мальохвильових базових функцій для опрацювання одновимірних сигналів
    (Видавництво Львівської політехніки, 2014) Лагун, І. І.; Наконечний, А. Й.
    Наведено порівняльну характеристику двох критеріїв вибору оптимальної базової малохвильової функції: мінімального середньоквадратичного відхилення та ентропійного критерію. На основі згаданих критеріїв визначено оптимальні базові малохвильові функції та представлено результати проведених досліджень для визначення ефективності кожного з критеріїв під час реалізації алгоритмів стиснення сигналів. The comparative characteristics of two criteria for selecting the optimal wavelet basis functions: the minimum standard deviation and entropy criterion. Based on these criteria the optimal wavelet basis functions were determined. The results of the executed research to determine the effectiveness of the each criterion when implementing the algorithms for the signal's compression are presented.