вейвлет перетворення

У статті розглянуто актуальну проблему комп’ютерного моделювання великих масивів даних екологічного моніторингу із застосуванням дискретних вейвлет-перетворень. Об’єкт дослідження  становлять часові ряди  концентрацій шкідливих домішок в атмосферному повітрі – зокрема оксидів азоту, бензолу, сірчистого газу, які зібрано з автоматизованих станцій у Центральній та Східній Європі. Вхідні дані характеризуються високим рівнем стохастичності, наявністю шумів, втрачених значень і часових зсувів, що суттєво ускладнює виділення трендів і закономірностей, необхідних для прогнозування.

Досліджено можливість створення недорогих та широкодоступних пристроїв для опрацювання сигналів у режимі реального часу для вирішення наукових та технічних завдань на основі мікроконтролера, які є альтернативою використання спеціалізованих цифрових сигнальних процесорів. Показано, що розрядність, тактова частота, швидкість виконання інструкцій є основними параметрами, які необхідні для реалізації алгоритмів цифрового опрацювання сигналів на основі мікроконтролера.

Наведено результати аналізу існуючих типів шумів, які базуються на різних фізичних джерелах виникнення. Показано, що для оцінювання температури найбільш доцільно вико- ристовувати тепловий шум. Для підвищення чутливості і точності оцінки таких шумів від зміни температури пропонується використовувати вейвлет-область перетворення сигналів. Робота вимірювальної системи базується на обробленні сигналів у часо-частотній, вейвлет-області.

Наведено порівняльну характеристику двох критеріїв вибору оптимальної базової малохвильової функції: мінімального середньоквадратичного відхилення та ентропійного критерію. На основі згаданих критеріїв визначено оптимальні базові малохвильові функції та представлено результати проведених досліджень для визначення ефективності кожного з критеріїв при реалізації алгоритмів стиснення сигналів.