Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Daubechies wavelets" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Wavelets in the prediction of short-time series
Autorzy:
Hadaś-Dyduch, Monika
Tematy:
wavelets
prediction
Daubechies wavelets
Haar wavelet
Pokaż więcej
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/584990.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
The aim of this article is to present original application wavelets to the prediction of short-term of time series. The model proposed to predict short-term time series (in particular for predicting macroeconomic indicators) is a model of copyright. The model is based on wavelet analysis, the Haar wavelet, the Daubechies wavelet and adaptive models. The Daubechies wavelets are a family of orthogonal wavelets and are characterized by a maximal number of vanishing moments for some given support. Adaptive models have been appropriately modified by the introduction of a wavelet function and combined into one predictive model. The results obtained from the study results indicate that the authorial model is an effective tool for short-term predictions. The model was applied to predict macroeconomic indicators.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie właściwości analizy sygnałów szumowych zawierających składowe tonowe przy wykorzystaniu falki Malvara oraz wybranych falek Daubechies
Comparison of properties of noised signals analysis with tone components using Malvar wavelet and selected Daubechies wavelets
Autorzy:
Ćwikliński, Ł.
Tematy:
falka Malvara
falki Daubechies
analiza wielorozdzielcza
Malvar wavelet
Daubechies wavelets
multiresolution analysis
Pokaż więcej
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/151396.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
W artykule przedstawiono porównanie wyników analizy wielorozdzielczej z wykorzystaniem falki Malvara oraz wybranych falek Daubechies. Analizie poddano sygnały będące sumą składowej harmonicznej i szumu białego o różnym stosunku sygnału do szumu oraz sygnał szumu podwodnego. Badano liczbę współczynników falkowych zawierających określoną część energii sygnału zmieniając takie parametry jak liczba poziomów dekompozycji, szerokość okna czasowego, nachylenie obwiedni falki.
The paper includes comparison of properties of multiresolution analysis with use of Malvar wavelet and selected Daubechies wavelets. Analysis includes signals containing harmonical component and white noise with different signal to noise ratio and underwater noise. Number of wavelet coefficients containing given amount of signal energy were examined, with change of paremeters like number of decomposition levels, time interval width, slope of wavelet envelope.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie różnych algorytmów obliczania wykładnika Hursta
Comparison of various algorithms for calculating Hurst exponent
Autorzy:
Peszek, Szymon
Opis:
Implementation of wavelets algorithms, using Haar's wavelet, Daubechie's wavelet of type 4, Coiflet's wavelet of type 1 and Symlet wavelet of type 10. On the basis of these particular wavelets, observations had been made aobut how, for various data callections, fitting lines are determined. the directional coefficients of which correspond to the value of Hurst exponent, and what divergences may appear at the same time.All methods were implemented in the Python3.8 language, with the use of ready numerical libraries (numpy) for calculations and graphic library (matplotlib) for generating results charts.
Zaimplementowano algorytmy falkowe, przy użyciu falki Haara, falki Daubechies rzędu 4, falki Coiflet'a rzędu 1 oraz falki Symlet rzędu 10. Przeprowadzono obserwacje jak dla różnych zbiorów danych za pomocą poszczególnych falek wyznaczane zostają proste, których współczynniki kierunkowe odpowiadają wartości wykładnika Hursta oraz jakie rozbieżności mogą się przy tym pojawić. Wszystkie metody zostały zaprogramowane w języku Python3.8, z wykorzystaniem gotowych bibliotek numerycznych (numpy) do obliczeń oraz biblioteki graficznej (matplotlib) dogenerowania wykresów wynikowych.
Dostawca treści:
Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
Inne
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies