А.Г. Коробейников1

1 СПбФ ИЗМИРАН (Санкт-Петербург, Россия)

1 Korobeynikov_A_G@mail.ru

Постановка проблемы. Для решения большинства фундаментальных и прикладных задач, связанных с геомагнетизмом, необходимо наличие данных о состоянии магнитного поля Земли, которые можно получить из различных источников, в частности, из геомагнитных обсерваторий, входящих в международную сеть ИНТЕРМАГНЕТ. Поскольку такие данные (например, непрерывные одногерцовые данные за несколько лет) могут иметь очень большой объем, их предобработка традиционными методами не эффективна. В связи с этим на сегодняшний день актуально создание эффективных методов предобработки получаемых из ИНТЕРМАГНЕТ данных на базе современных информационных технологий.

Цель. На базе технологии BIG DATA разработать подход к предобработке данных большого объема УНЧ-диапазона и привести пример практической реализации этого подхода в системе MATLAB.

Результаты. Проведена предобработка непрерывных данных, полученных из геомагнитной обсерватории за 2018-2022 гг. На базе исходных данных проведен анализ эффективности работы этой обсерватории. Приведены результаты одновременной предобработки сразу всей информации большого объема с четырех магнитометров, которые подтверждают возможность дальнейшей работы с данными для решения конкретной геофизической задачи.

Практическая значимость. Разработанный программный код можно использовать при небольшой модификации с учетом конкретных условий для предобработки данных большого объема, полученных в результате геофизических измерений.

Коробейников А.Г. Методы BIG DATA для предобработки данных УНЧ-диапазона, полученных с геомагнитных обсерваторий, входящих в международную сеть ИНТЕРМАГНЕТ // Радиотехника. 2023. Т. 87. № 12. С. 171−177. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202312-18

1. Korobeynikov A.G., Grishentsev A.Y., Velichko E.N., Aleksanin S.A., Fedosovskii M.E., Bondarenko I.B., Korikov C.C. Calculation of regularization parameter in the problem of blur removal in digital image // Optical Memory & Neural Networks (Information Optics). 2016. V. 25. № 3. P. 184-191.
2. Дьяконов В.П. MATLAB и SIMULINK для радиоинженеров. М.: ДМК Пресс. 2016. 976 с.
3. Новгородцев А.Б. Расчет электрических цепей в MATLAB: Учебный курс. СПб: Питер. 2004. 250 с.
4. Матюшкин И.В. Моделирование и визуализация средствами MATLAB физики наноструктур. М.: Техносфера. 2011. 168 с. 
5. Korobeynikov A.G., Fedosovsky M.E., Zharinov I.O., Shukalov A.V., Gurjanov A.V. Development of conceptual modeling method to solve the tasks of computer-aided design of difficult technical complexes on the basis of category theory // International Journal of Applied Engineering Research. 2017. V. 12. № 6. Р. 1114-1122.
6. Гайдук А.Р., Беляев В.Е., Пъявченко Т.А. Теория автоматического управления в примерах и задачах с решениями в MATLAB: Учеб. пособие. Изд. 3-е, стер. СПб: Издательство «Лань». 2016. 464 с.
7. Поршнев С.В. Компьютерное моделирование физических процессов в пакете MATLAB: Учеб. пособие. Изд. 2-е, испр. СПб: Издательство «Лань». 2011. 736 с.
8. Фриск В.В., Ганин В.И., Степанова А.Г. Компьютерный анализ и моделирование электрических цепей постоянного тока в среде MATLAB: Учеб.-методич. пособие. М.: СОЛОН-ПРЕСС. 2021. 32 с.
9. Коробейников А.Г. Применение искусственных нейронных сетей в системах автоматического управления магнитной левитацией // Программные продукты и системы. 2022. Т. 35. № 3. С. 452–457. DOI: 10.15827/0236-235X.139.452-457.
10. Терещенко Е.Д., Терещенко П.Е. Квазистационарное приближение в задаче возбуждения низкочастотных электро-магнитных полей в литосфере // Журнал технической физики. 2021. Т. 91. № 1. С. 82-88.
11. Макшанов А.В., Журавлев А.Е., Тындыкарь Л.Н. Большие данные. Big Data. Изд. 2-е, стер. СПб: Издательство «Лань». 2022. 188 с.
12. Бестугин А.Р., Антохин Е.А., Дворников С.В., Дворников С.С., Киршина И.А. Обнаружение разрывных сигналов по результатам корреляционной обработки входных реализаций // Радиотехника. 2023. Т. 87. № 6. С. 5-11. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202306-01
13. Коробейников А.Г. Обработка и анализ данных с российского сегмента мировой сети магнитных обсерваторий ИНТЕР-МАГНЕТ // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2018. № 8. С. 91-98.