Меню
Публикации
2025
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор

НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
doi: 10.17586/2226-1494-2025-25-4-789-796
УДК 51-74; 004.02
Вейвлеты Эрмита–Гаусса: синтез дискретных форм и исследование свойств
Читать статью полностью

Язык статьи - русский
Ссылка для цитирования:
Аннотация
Ссылка для цитирования:
Гришенцев А.Ю., Коровкин Н.В., Островский Д.П. Вейвлеты Эрмита–Гаусса: синтез дискретных форм и исследование свойств // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2025. Т. 25, № 4. С. 789–796. doi: 10.17586/2226-1494-2025-25-4-789-796
Аннотация
Введение. Изложены результаты исследований собственных векторов и вектор-функций дискретного и непрерывного преобразования Фурье. Известно, что такими собственными векторами являются произведения функции Гаусса на полиномы Эрмита, предлагается название для полученных на основе указанного произведения функций: вейвлеты Эрмита–Гаусса. Метод. В работе применены методы математического анализа непрерывных функций и численные методы для исследования свойств и методов синтеза собственных векторов и вектор- функций дискретного и непрерывного преобразования Фурье. Основные результаты. Получены выражения вычисления масштабного параметра и нормирующего множителя для дискретных форм вейвлетов Эрмита– Гаусса. Выполненные исследования позволяют утверждать, что масштабный параметр дискретной формы вейвлетов Эрмита–Гаусса зависит от числа отсчетов, а норма зависит от числа отсчетов и номера вейвлета. Сформирована форма матриц преобразования Фурье, обладающая хорошей обусловленностью при вычислении собственных векторов в форме вейвлетов Эрмита–Гаусса. Обсуждение. Вейвлеты Эрмита–Гаусса образуют базис, и потому могут быть использованы в задачах декомпозиции и синтеза сигналов. При выборе материнского вейвлета для декомпозиции и синтеза в первую очередь следует руководствоваться особенностями и свойствами образуемых им форм. Отмечено, что для некоторых сигналов могут дать компактное разложение вейвлеты Морле или Добеши, для других — вейвлеты Хара, есть и такие сигналы, для спектральной декомпозиции которых наиболее эффективны вейвлеты Эрмита–Гаусса.
Ключевые слова: вейвлеты, полиномы Эрмита, функция Гаусса, волновая функция, спектральная декомпозиция, собственные числа, собственные векторы, матрицы, преобразование Фурье, синтез оптимальных сигналов
Список литературы
Список литературы
- Коровкин Н.В., Грицутенко С.С. О применимости быстрого преобразования Фурье для гармонического анализа несинусоидальных токов и напряжений // Известия Российской академии наук. Энергетика. 2017. № 2. С. 73–86.
- Berber S. Theory of the design, and operation of digital filters // Discrete Communication Systems.2021. P. 797–823. https://doi.org/10.1093/oso/9780198860792.003.0016
- Уэлстид С. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии. М.: Триумф, 2003. 320 с.
- Rioul O., Vetterli M. Wavelets and signal processing // IEEE Signal Processing Magazine. 1991. V. 8. N 4. P. 14–38. https://doi.org/10.1109/79.91217
- Chen C., Liu M.-Y., Tuzel O., Xiao J. R-CNN for small object detection // Lecture Notes in Computer Science. 2017. V. 10115. P. 214–230. https://doi.org/10.1007/978-3-319-54193-8_14
- Дворников С.В., Сауков А.М. Метод распознавания радиосигналов на основе вейвлет-пакетов // Научное приборостроение. 2004. Т. 14. № 1. С. 85–93.
- Подкур П.Н., Смоленцев Н.К. Вейвлет-пакетное разложение ЭЭГ на основные частотные ритмы // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2016. № 2 (35). С. 54–61. https://doi.org/10.17223/19988605/35/6
- Коробейников А.Г., Сидоркина И.Г. Первичная обработка данных о сейсмическом событии при помощи вейвлетов в MatLab // Кибернетика и программирование. 2018. № 1. С. 36–47. https://doi.org/10.25136/2306-4196.2018.1.25245
- Кислинский В.С., Грахова Е.П., Абдрахманова Г.И. Применение вейвлетов и функций Эрмита для моделирования СШП-импульсов под требования маски ГКРЧ // Инфокоммуникационные технологии. 2015.Т. 13. № 4. С. 391–398. https://doi.org/10.18469/ikt.2015.13.4.05
- Lindsey A.R. Wavelet packet modulation for orthogonally multiplexed communication // IEEE Transactions on Signal Processing. 1997. V. 45.P. 1336–1339. https://doi.org/10.1109/78.575704
- Гришенцев А.Ю., Коробейников А.Г. Применение некоторых вейвлетов для генерации широкополосных сигналов // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2017. Т. 60. № 8. С. 712–720. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2017-60-8-712-720
- Гришенцев А.Ю., Коровкин Н.В., Коробейников А.Г. Исследование свойств преобразования Фурье вейвлетов Эрмита-Гаусса и применение полученных результатов в задачах радиоэлектроники // Журнал радиоэлектроники. 2025. № 6. C. 13. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2025.6.11
- Гришенцев А.Ю., Арустамов С.А., Коробейников А.Г., Козин О.В. Защита канала широкополосной связи с применением ортогональных шумоподобных сигнальных символов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 2. С. 280–291. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2019-19-2-280-291
- Новиков И.Я., Стечкин С.Б. Основы теории всплесков // Успехи математических наук. 1998. Т. 53. № 6 (324). С. 53–128. https://doi.org/10.4213/rm89
- Дремин И.М., Иванов О.В., Нечитайло В.А. Вейвлеты и их использование // Успехи физических наук. 2001. Т. 171. С. 465–501. https://doi.org/10.3367/UFNr.0171.200105a.0465
- Семенов В.И., Чумаров С.Г. От конструирования вейвлетов на основе производных функции Гаусса к синтезу фильтров с конечной импульсной характеристикой // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2024. Т. 24.№ 2. С. 306–313. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2024-24-2-306-313
- Ландау Л.Д., Лившиц Е.М. Квантовая механика. Нерелятивистская теория.М.: Физматгиз,1963. 704 с.
- Tokita S., Sugiyama T., Noguchi F., Fujii H., Kobayashi H. An attempt to construct an isosurface having symmetry elements // Journal of Computer Chemistry, Japan. 2005. V. 5. N. 3. P. 159–164. https://doi.org/10.2477/jccj.5.159
- Гришенцев А.Ю. Автокорреляционные ифрактальные свойства матриц линейного унитарног опреобразования Фурье // Радиотехника. 2019. № 1. С. 5–14. https://doi.org/10.18127/j00338486-201901-01
- Молчанов И.Н. Машинные методы решения прикладных задач. Алгебра, приближение функций. Киев: Науковадумка, 1987. 287 с.
- Уилкинсон Дж. Х. Алгебраическая проблема собственных значений. М.: Наука,1970. 564 с.