Класифікація станів перетворювачів за вейвлет-спектрами

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorХижняк, Тетяна Андріївна
dc.contributor.authorЛисенко, Ярослав Сергійович
dc.date.accessioned2018-06-23T08:21:50Z
dc.date.available2018-06-23T08:21:50Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenThe purpose of the study is to improve the classification method by spectral coefficients by determining the optimal number of wavelets in the basis and decomposition levels from the position of minimizing time and computing costs and maximizing the accuracy of the identification. Тasks must be solved: аdapt the classification algorithm to nominal matrices for different wavelet spectrum formats; Investigate the discrete functions different in form and number of discrete values in order to identify the features of their wavelet spectra and the sensitivity of the spectral coefficients to the form of the function; perform identification of the investigated function with respect to pre-classified functions and determine its affiliation to a certain class using spectra of different formats; еstimate time and computing costs as well as accuracy of identification for different spectrum formats. The scientific novelty of the results obtained is the development of the theory of classification by spectral coefficients due to the use of different formats of wavelet spectra. The practical value of the results obtained is the ability to perform the classification of timing diagrams of currents and voltages solely by the averaging coefficients for slowly varying functions and using jointly the averaging and detail factors for functions that contain pulsations, which increases the accuracy of the classification.uk
dc.description.abstractruУсовершенствован метод классификации по спектральным коэффициентам, путем определения оптимального количества вейвлетов в базисе и уровней разложения с позиции минимизации временных и вычислительных затрат и максимизации точности идентификации. Решены задачи: адаптация алгоритмов классификации по номинальным матрицами для различных форматов вейвлет-спектров; исследования дискретных функций различной по форме и количеству дискретных значений с целью выявления особенностей их вейвлет-спектров и чувствительности спектральных коэффициентов к форме функции; выполнено идентификацию исследуемой функции относительно предварительно классифицированных функций и определена ее принадлежность к определенному классу с использованием спектров различных форматов; определены временные и вычислительные затраты, а также точность идентификации для различных форматов спектров. Научная новизна исследования заключается в развитии теории классификации по спектральным коэффициентами благодаря использованию различных форматов вейвлет спектров. Практическое значение полученных результатов заключается в возможности выполнения классификации временных диаграмм токов и напряжений исключительно по коэффициентам усреднения для медленно меняющихся функций и с использованием совместно коэффициентов усреднения и детализации для функций, которые содержат пульсации, позволяет повысить точность классификации.uk
dc.description.abstractukУдосконалено методу класифікації за спектральними коефіцієнтами шляхом визначення оптимальної кількості вейвлетів в базисі та рівнів розкладання з позиції мінімізації часових та обчислювальних затрат та максимізації точності ідентифікації. Розв’язані задачі: адаптування алгоритмів класифікації за номінальними матрицями для різних форматів вейвлет-спектрів; дослідження дискретних функцій різної за формою та кількістю дискретних значень з метою виявлення особливостей їх вейвлет-спектрів та чутливості спектральних коефіцієнтів до форми функції; виконано ідентифікацію досліджуваної функції відносно попередньо класифікованих функцій та визначино її приналежність до певного класу з використанням спектрів різних форматів; визначені часові та обчислювальні затрати, а також точність ідентифікації для різних форматів спектрів. Наукова новизна одержаних результатів полягає в розвитку теорії класифікації за спектральними коефіцієнтами завдяки використанню різних форматів вейвлет спектрів. Практичне значення одержаних результатів полягає в можливості виконання класифікації часових діаграм струмів та напруг виключно за коефіцієнтами усереднення для повільно змінних функцій та з використанням спільно коефіцієнтів усереднення і деталізації для функцій, які містять пульсації, що дозволяє підвищити точність класифікації.uk
dc.format.page82 с.uk
dc.identifier.citationЛисенко, Я. С. Класифікація станів перетворювачів за вейвлет-спектрами : магістерська дис. : 171 Електроніка / Лисенко Ярослав Сергійович. – Київ, 2018. – 82 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/23603
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subject.udc621.314uk
dc.titleКласифікація станів перетворювачів за вейвлет-спектрамиuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Lysenko_magistr.pdf
Розмір:
2.77 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПЕ)
Магістерські роботи