Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Вейвлет-преобразование – это пропускание сигнала через полосовой фильтр. Конструирование вейвлетов с прямоугольной амплитудно-частотной характеристикой позволяет получать практически идеальные цифровые фильтры. Вейвлет-преобразование вычисляется в частотной области с использованием быстрого преобразования Фурье.

Ключевые слова:
быстрое непрерывное вейвлет-преобразование, прямоугольная амплитудно-частотной характеристика, цифровой фильтр
Текст
Текст произведения (PDF): Читать Скачать
Список литературы

1. Семенов В.И., Михеев К.Г., Шурбин А.К., Михеев Г.М. Фильтрация изображений, полученных с помощью оптического микроскопа, с применением кратномасштабного анализа. Химическая физика и мезоскопия. Ижевск. 2014. Т. 16. №3. С. 399-404.

2. Семенов В.И., Шурбин А.К., Михеев К.Г., Михеев Г.М. Конструирование ортогональных вейвлетов в частотной области для кратномасштабного анализа сигналов. Химическая физика и мезоскопия том 20 №2, Ижевск, 2018. С. 230-238.

3. Семенов В.И., Чучкалов С.И., Христофоров О.В. Конструирование вейвлетов в частотной области. Journal of Advanced Research in Technical Science. - North Charleston, USA: SRC MS, CreateSpace. - 2017. Issue 7-2. - Р. 26-29

4. V. Ďuriš, S. G. Chumarov, G. M. Mikheev, K. G. Mikheev, V. I. Semenov, "The Orthogonal Wavelets in the Frequency Domain Used for the Images Filtering," in IEEE Access, vol. 8, pp. 211125-211134, 2020.

5. Семенов В.И., Шурбин А.К. Конструирование вейвлетов с прямоугольной амплитудно-частотной характеристикой. //САПР и моделирование в современной электронике. Материалы IV Международной научно-практической конференции. -Брянск, 2020. С. 257-260.

6. Семенов В.И., Сорокин Г.М., Шурбин А.К., Петров Н.И. Определение среднеквадратичного отклонения размера объектов на изображении. //Динамика нелинейных дискретных электротехнических и электронных систем. Материалы ХII Всероссийской научно-практической конференции. -Чебоксары, 2017. С. 96-99.

7. Semenov V.I., Khristoforov O.V., Chuchkalov S.I. Calculating the standard deviation of the size of objects in an image. Journal of Advanced Research in Technical Science. - North Charleston, USA: SRC MS, CreteSpace. - 2017. - 62-64 p.

Войти или Создать
* Забыли пароль?