"Dasturiy injiniring" kafedrasi
Download 134.5 Kb. Pdf ko'rish
|
|
O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI SAMARQAND FILIALI "Dasturiy injiniring" kafedrasi № __3___ мustaqil ta’lim ish hisoboti Fan___________“ Algoritmlarni loyihalash”___________________ Guruh 21-08 Talaba Nuriddinov J Rahbar Boynazarov I Samarqand-202_ y. 1-savol Raqamli axborotlarni qayta ishlashda Furye usuli. Spektral tahlil. Javobi: Furye usuli, axborotni spektral tahlil orqali qayta ishlashning bir usulidir. Bu usulda, axborot (masalan, rasm, video yoki audio) spektral ma'lumotlar halqasiga aylanadi. Spektral ma'lumotlar, axborotni tarkibiy komponentlarga bo'lish va ularning o'rnatilgan joylarga asoslangan bo'lib, o'zaro aloqada bo'ladigan komponentlarni aniqlash imkonini beradi. Furye usuli, axborotni ta'qiq qilishda yordam beradigan ma'lumotlar eksportchilar, signal analizatorlar va boshqa axborot analiz vositalari tomonidan amalga oshiriladi. Ushbu usul, audio va rasm ishlashda odatda foydalaniladi. Spektral tahlil, axborotni o'zining fraktsionli komponentlariga bo'lish, frekvensiya spektri va energiya shakllariga qarab, o'zaro aloqalarni va komponentlarning o'rnatilgan joylarini aniqlash imkonini beradi. Ushbu usul orqali, masalan, audio faylda ovozli komponentlarni ajratib olish, musiqa tizimida qo'llanilayotgan notalarni aniqlash yoki rasm faylda turli ranglar yoki ob'ektlarni tan olish mumkin bo'ladi. Furye usuli, axborotni doimiy boshqarish, analiz qilish, taqqoslash va ishlab chiqarish uchun qo'llaniladigan qurol bo'lib, ma'lumotlar analizi va ishlash sohalarida keng foydalaniladi. 2-savol Jadval funksiyalarini Furye qatoriga yoyish Javobi: Furye qatori, bir funksiyaning spektral tahlilini ifodalayuvchi bir usuldur. Jadval funksiyalarni Furye qatoriga yo'yish uchun quyidagi qadamleri izohlashingiz mumkin: Boshlang'ich jadval ma'lumotlarini olish: Jadval funksiyalarining qiymatlarini o'z ichiga olgan ma'lumotlar jadvalidan olinishi kerak. Misol uchun, 5x5 o'lchamdagi jadval funksiyasini olib ko'ramiz. Copy code | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | | 6 | 7 | 8 | 9 | 10| | 11| 12| 13| 14| 15| | 16| 17| 18| 19| 20| | 21| 22| 23| 24| 25| Jadval funksiyasini boshqaruv formatiga o'tkazish: Jadval funksiyasini olish uchun ushbu jadvallar qiymatlarini o'lchamlar orqali tartibga solish va o'lchamlarni tartiblash kerak. Ushbu jarayon quyidagicha bo'ladi: Copy code | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | Furye qatori hosil qilish: Jadval funksiyasining Furye qatorini topish uchun quyidagi formuladan foydalanish mumkin: scss Copy code F(k) = Σ [f(n) * e^(-i * 2 * π * k * n / N)] Bu formulda F(k) Furye qatori elementi, f(n) boshlang'ich jadval funksiyasining n- chi elementi, N jadval funksiyasining umumiy elementlar soni, k esa Furye qatorining elementlar indeksi. e esa eksponenta ni ifodalaydi. Furye qatorini hisoblash: Formula bo'yicha har bir Furye qatori elementini hisoblash uchun jadval funksiyasidagi har bir elementni f(n) sifatida olamiz va formula asosida hisoblashni bajaraymiz. Natijada, barcha Furye qatori elementlarini olish mumkin. Natijani ko'rsatish: Hisoblangan Furye qatori elementlarini tartiblangan ko'rsatkichda namoyish etish mumkin. 3-savol Statistik axborotlarni qayta ishlashda va prognoz masalalarida dinamik dasturlash usullari Javobi: Statistik axborotlarni qayta ishlashda va prognoz masalalarini yechishda dinamik dasturlash usullari keng tarqalgan bo'lganlaridan biri bo'lib, ularning foydalanish sohalariga quyidagilarni kiritish mumkin: Zamonaviy ma'lumotlar bilan modelni o'rganish: Statistik axborotlarni qayta ishlash va prognozlash uchun zamonaviy ma'lumotlar bilan modelni o'rganish asosiy qadam bo'ladi. Bu, ma'lumotlar analizini, ma'lumotlarni tahlil qilishni va modelni o'rganishni o'z ichiga oladi. Murojaat qilinadigan dinamik dasturlash algoritmalari orqali bu maqsadni amalga oshirish mumkin. Avtomatik regressiya: Avtomatik regressiya algoritmalari, statistik axborotlarni analiz qilish va prognozlash uchun ishlatiladi. Bu usul, ma'lumotlarning avtomatik tarzda tahlilini o'rganadi va ma'lumotlar orasidagi korrelyatsiyani aniqlab chiqadi. Bunday regressiya modellari ma'lumotlarni oldindan ko'rib chiqish, modellarni tahlil qilish va keyinchalik prognoz berishga qo'l keladi. Markov-modellari: Markov-modellari, o'zgaruvchanlikni o'rganish va prognozlash uchun keng ishlatiladigan statistik modellar hisoblanadi. Ular, joriy holatni ko'rib chiqish va keyinchalik kelayotgan holatlarni qo'lga kiritish uchun o'zgaruvchanliklarning statistik tahlilini qo'llab-quvvatlaydi. Neiron tarmoqlar: Neiron tarmoqlari, statistik axborotlarni qayta ishlash va prognozlashda juda ommabop usul hisoblanadi. Ular, intensiv ma'lumot analizini va ma'lumotlardagi o'zgarishlarni aniqlashni o'rganadi. Neiron tarmoqlar statistik modellarni yaratish, ko'rib chiqish va prognosingizni oshirishga yordam beradi. Vaqtli tizimlar (time series): Vaqtli tizimlar, statistik axborotlarni qayta ishlash va prognoslashda keng qo'llaniladigan usullardan biridir. Ushbu usulda ma'lumotlar vaqt bilan bog'liq bo'lib, har bir o'zgarishning vaqti kritik ahamiyatga ega bo'ladi. Ma'lumotlardagi vaqtli o'zgarishlarni tahlil qilish, sezgirlikni oshirish va vaqtli prognozlarni ishlab chiqish. 2-Amaliy mashg’ulot Quyidagi funksiyalarni Furye qatorlariga yoyishda a0,a1 va b1 koeffitsentlar qiymatlarini toping. Algortim va dastur tuzing : y=3x+4 Javobi: Koeffitsentlar: a0 = 4 a1 = 3 b1 = N/A (Birinchi darajadan olganimizda b1 = N/A) Algortim: 1. Koeffitsentlarni topish uchun berilgan funksiyani standart formaga o'tkazing: y = a0 + a1*x 2. Koeffitsentlarni topish: a0 - funksiyani x = 0 qiymatiga tenglaymiz: a0 = 3*0 + 4 = 4 a1 - funksiyani x = 1 qiymatiga tenglaymiz: a1 = (3*1 + 4) - y(1) = 3 b1 - birinchi darajadagi koeffitsent. Yuqoridagi formuladan foydalanishtirib topa olmaymiz. Dastur: f = lambda x: 3*x + 4 print("a0: ", f(0)) print("a1: ", f(1)) Bu dastur Python3 tilida yozilgan. funksiya nomi `f` va lambda operatori yordamida yaratilgan. Yig'indi koeffitsentlar `print` funksiyasi orqali chiqariladi. Natijada, konsolda quyidagi chiqadi: ``` a0: 4 a1: 7 ``` Shunga ko'ra, `a0` qiymati 4 va `a1` qiymati 3 ga tenglikka ega bo'lgan yechimlarga mos keladi. Download 134.5 Kb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|