Veyvlet o'zgaruvchan algaritimlarini o'rganish statsionar bo'lganda juda yaxshi ishlaydi

O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI

Tizimlar va Signallarni qayta ishlash

TOPSHIRIQLAR

Bajardi: KIF ta’lim yo‘nalishi
210-20 guruh
GAFUROV ILHOMJON
Qabul qildi: Azimova Umida

Toshkent 2022

Veyvlet o'zgaruvchan algaritimlarini o'rganish statsionar bo'lganda juda yaxshi ishlaydi. Bunday holda, signalda mavjud bo'lgan chastotalar vaqtga bog'liq emas va signal signalning istalgan joyida mavjud bo'lgan xhz chastotalarini o'z ichiga oladi. Signal qanchalik beqaror bo'lsa, natijalar shunchalik yomon bo'ladi. Bu muammo, chunki biz haqiqiy hayotda ko'rgan signallarning aksariyati tabiatan beqaror.

Furye konvertatsiyasi chastota domenida yuqori aniqlikka ega, ammo vaqt domenida nol aniqlikka ega. Buni quyidagi ikkita misol bilan ko'rsatamiz.

Ushbu grafikada barcha to'rtta chastota signalning butun harakat davomida mavjud.


Листинг

Ushbu grafikda signallar vaqt o'tishi bilan bir-biriga mos kelmaydi, yon barglari to'rt xil chastota orasidagi bo'shliqdan kelib chiqadi.

Xuddi shu to'rtta cho'qqini o'z ichiga olgan ikkita chastota spektri uchun Furye konvertatsiyasi signalda bu chastotalar qaerda mavjudligini aniqlay olmaydi. Dinamik chastota spektri signallarini tahlil qilish uchun eng yaxshi yondashuv to'lqinli transformatsiyalardir.

To'lqinlarning asosiy xususiyatlari

To'lqinning turini va shuning uchun xususiyatlarini tanlash tahlil vazifasiga bog'liq, masalan, elektr energetikasida oqimlarning mavjud qiymatlarini aniqlash uchun Ingrid Dobeshining katta buyurtmali to'lqinlari yanada aniqroq bo'ladi. To'lqinlarning xususiyatlarini pywt funktsiyasidan foydalanib olish mumkin.DiscreteContinuousWavelet () quyidagi ro'yxatda:


Ro'yxat

Biz olamiz:

discrete_wavelets-['db5', 'sym5', 'coif5', 'haar']

Wavelet db20

Family name: Daubechies
Short name: db
Filters length: 40
Orthogonal: True
Biorthogonal: True
Symmetry: asymmetric
DWT: True
CWT: False

Bir qator amaliy holatlarda, masalan, tishli uzatmalardagi nuqsonlarni aniqlash uchun to'lqin to'lqinlarini tahlil qilishda ishlatiladigan to'lqin to'lqinining Markaziy chastotasi – to'lqin to'lqinining funktsiyasi haqida ma'lumot olish kerak bo'ladi:

import pywt
fс=pywt.central_frequency('haar', precision=8 )
print(fс)
# или так:
scale=1
fс1=pywt.scale2frequency('haar',scale)
print(fс1)

0.9961089494163424

0.9961089494163424

Ona to'lqinining Markaziy chastotasi va " a " masshtab koeffitsientidan foydalanib, shkalalarni psevdo ga aylantirish mumkin chastotalar  tenglama yordamida:

Signalni kengaytirish rejimlari