350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №8 за 2012 г.
Статья в номере:
Метод выявления аномальных особенностей в параметрах ионосферы на основе вейвлет-преобразования
Ключевые слова: ионосферные данные аномальные особенности вейвлет-преобразование
Авторы:
О.В. Мандрикова - д.т.н., доцент, вед. науч. сотрудник, профессор кафедры Систем управления, Камчатский государственный технический университет. E-mail: oksanam1@mail.kamchatka.ru Ю.А. Полозов - мл. науч. сотрудник, Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН. E-mail: up_agent@mail.ru А.С. Пережогин - к.ф.-м.н., науч. сотрудник, Институт космофизических исследований и распространения радиоволн ДВО РАН. E-mail: drew72156@yandex.ru
Аннотация:
Рассмотрены ряды наблюдений ионосферных параметров, включающие в себя локальные аномальные особенности, связанные с активностью Солнца или возникающие в периоды возрастания сейсмической активности. Эти аномальные особенности несут важную информацию для исследователя, и при обработке стоит задача их выявления и идентификации. Предложены численные решения, основанные на вейвлет-преобразовании, которые позволяют в автоматическом режиме выделить локальные структуры и выполнять их анализ.
Страницы: 11-17
Список источников
  1. Демин М. Г. Ионосфера Земли. Плазменная гелиогеофизика. М.: Физматлит. 2008. Т.II. С. 92-163.
  2. Богданов В. В., Геппенер В. В., Мандрикова О. В. Моделирование нестационарных временных рядов геофизических параметров со сложной структурой. СПб.: ЛЭТИ. 2006.
  3. Мандрикова О. В., Полозов Ю. А.Критерии выбора базисной вейвлет-функции в задачах аппроксимации и выделения локальных особенностей сложных временных рядов // 5-ая междунар. конф. «Проектирование инженерных и научных приложений в среде MATLAB», Харьков, 11-13 мая 2011 г.
  4. Брандт З. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров. М.: Мир; АСТ. 2003.
  5. Марпл.-мл. С. Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. М.: Мир. 1990.
  6. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам: Пер. с англ. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». 2001.
  7. Малла С. Вэйвлеты в обработке сигналов:Пер. с англ. М.: Мир. 2005.
  8. Клионский Д. М., Большев А. К. Применение искусственных нейронных сетей в задачах обнаружения аномалий в поведении сложных динамических объектов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 11. С. 32-44.