Search Results - "быстрое преобразование фурье"

Source: The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science; Том 18, № 2 (2024); 57-68 ; Вестник СибГУТИ; Том 18, № 2 (2024); 57-68 ; 1998-6920

Subject Terms: сейсмические данные, fast Fourier transform, cross-correlation function, parallel processing, LuNA system, active knowledge, seismic data, быстрое преобразование Фурье, взаимокорреляционная функция, параллельная обработка, система LuNA, активные знания

File Description: application/pdf

Relation: https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/865/759; A foreign function library for Python// Python Documentation [Электронный ресурс]. URL: https://docs.python.org/2/library/ctypes.html (дата обращения: 2023).; Kholodkov K. I., Aleshin I. M. Exact calculation of a posteriori probability distribution with distributed computing systems // Computer Research and Modeling. 2015. P. 539–542.; Malyshkin V. Active Knowledge, LuNA and Literacy for Oncoming Centuries // Programming Languages with Applications to Biology and Security: Essays Dedicated to Pierpaolo Degano on the Occasion of His 65th Birthday // Lecture Notes in Computer Science. Springer Cham. 2015. V. 9465. P. 292–303. DOI 10.1007/978-3-319-25527-9_19.; Malyshkin V. E., Perepelkin V. A. LuNA Fragmented Programming System, Main Functions and Peculiarities of Run-Time Subsystem // Parallel Computing Technologies. 2011. LNCS 6873. P. 53–61.; Matplotlib: Python plotting – Matplotlib 3.2.1 documentation // Matplotlib Documentation [Электронный ресурс]. URL: https://matplotlib.org/ (дата обращения: 2023).; Караваев Д. А., Якименко А. А., Булавина Н. А. Технология моделирования полного сейсмического поля на высокопроизводительных вычислительных системах // Труды XIII Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы электронного приборостроения», 3–6 октября 2016, Новосибирск. С. 41–45.; Python interface to Tcl/Tk // Python Documentation [Электронный ресурс]. URL: https://docs.python.org/3/library/tkinter.html (дата обращения: 2023).; The sound amplifying forest with emphasis on sounds from wind turbines‖ Elis Johansson // Department of Civil and Environmental Engineering. Division of Applied Acoustics. Chalmers University of Technology. Sweden. 2010. 97 p.; Марапулец Ю. В., Сенкевич Ю. И., Луковенкова О. О., Солодчук А. А., Ларионов И. А., Мищенко М. А., Малкин Е. И., Щербина А. О., Гапеев М. И. Комплексный анализ акустических и электромагнитных сигналов для оценки уровня сейсмической опасности: монография. Владивосток: Дальнаука, 2020. 120 с.; Вальковский В. А., Малышкин В. Э. Синтез параллельных программ и систем на вычислительных моделях. Новосибирск: Наука, 1988. 129 с.; Bendat J. S., Piersol A. G. Random data: analysis and measurement procedures. New York (N.Y.) Wiley-Interscience, 1971. 88 p.; https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/865

Availability: https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/865
https://doi.org/10.55648/1998-6920-2024-18-2-57-68

View record from BASE

7

Academic Journal

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА БЫСТРОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ В СИСТЕМЕ СЧИСЛЕНИЯ В ОСТАТОЧНЫХ КЛАССАХ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ НА ПРОГРАММИРУЕМЫХ ЛОГИЧЕСКИХ ИНТЕГРАЛЬНЫХ СХЕМАХ: DEVELOPMENT OF THE FFT ALGORITHM USING THE RESIDUE NUMBER SYSTEM FOR IMPLEMENTATION ON FPGA

Source: Vestnik of Volga State University of Technology. Series Radio Engineering and Infocommunication Systems. :54-62

Subject Terms: scaling in RNS, система счисления в остаточных классах, Fast Fourier transform, digital signal processing, быстрое преобразование Фурье, цифровая обработка сигналов, масштабирование в системе счисления в остаточных классах, Residue number system, RNS, FPGA, ПЛИС, FFT

8

Academic Journal

Forecast of COVID-19 progress considering the seasonal fluctuations

Authors: Mariya Kascha, Maksym Palienko, Roman Marchenko

Source: Health Economics and Management Review, Vol 2, Iss 2, Pp 71-82 (2021)

Subject Terms: Medicine (General), гармонический анализ, трендово-сезонна модель, forecast, захворюваність, morbidity, Dickie-Fuller test, fast Fourier transformation, 03 medical and health sciences, R5-920, 0302 clinical medicine, быстрое преобразование Фурье, trend-seasonal model, стаціонарність, H1-99, тест Дики-Фулера, тест Дікі-Фуллера, fast fourier transformation, COVID-19, стационарность, тренд-сезонная модель, 3. Good health, Social sciences (General), заболеваемость, швидке перетворення Фур'є, dickie-fuller test, covid-19, 13. Climate action, stationarity, прогноз, тест Дики-Фуллера, harmonic analysis, гармонійний аналіз, тест Дікі-Фулера

File Description: application/pdf

Access URL: https://armgpublishing.sumdu.edu.ua/wp-content/uploads/2021/09/hem_2_2021_71_82.pdf
https://doaj.org/article/b90664a7c1af4082821f4377099cca99
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/86121
https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/85444

View record at OpenAIRE

9

Academic Journal

DEVELOPMENT OF SYSTEMS FOR REAL-TIME RECOGNITION OF HUMAN PSYCHOPHYSIOLOGICAL STATE AS PART OF THE GROWTH OF INFORMATION HEALTH-PRESERVING TECHNOLOGIES

Authors: Ilichev, Vladimir, Lavrentyeva, Galina, Gerasimova, Nataliya, Kashirin, Dmitrii

Subject Terms: neural network, быстрое преобразование Фурье, язык Python, электроэнцефалограмма, electrocardiogram, electroencephalogram, Python language, нейросеть, умные часы, fast Fourier transform, электрокардиограмма, smartwatch, 3. Good health

10

Academic Journal

DEVELOPMENT OF PROCEDURE FOR DIAGNOSTICS OF CARDIAC NOISE BY ANALYSIS OF PHONOCARDIOGRAMS

Authors: Ilichev, Vladimir, Lavrentyeva, Galina, Kashirin, Dmitrii

Subject Terms: осциллограмма, spectrogram, phonocardiogram, быстрое преобразование Фурье, язык Python, cardiac noise, oscillogram, Python language, спектрограмма, фонокардиограмма, fast Fourier transform, сердечный шум

11

Построение радиолокационных изображений методом синтезирования апертуры с использованием векторного DSP-процессора AM68: выпускная квалификационная работа бакалавра

Subject Terms: radar imaging, aperture synthesis, зондирование земли, быстрое преобразование Фурье, earth sensing, синтезирование апертуры, радиолокационное изображение, DSP-процессор AM68, fast Fourier transform, AM68 DSP processor

12

Report

ФИЗИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ СВЯЗИ С КВАДРАТУРНОЙ ФАЗОВОЙ МАНИПУЛЯЦИЕЙ

Subject Terms: физическое моделирование, моделирование сигналов, physics modeling, быстрое преобразование Фурье, signal modeling, additive white Gaussian noise, аддитивный белый гауссовский шум, QPSK modulation, fast Fourier transform, QPSK модуляция, вероятность битовой ошибки, bit error probability

13

Academic Journal

Использование быстрого преобразования Фурье для управления дугогасящим реактором с подмагничиванием

Subject Terms: смещение нейтрали, ёмкостный ток, несимметрия напряжения, быстрое преобразование Фурье, замыкание на землю, степень расстройки компенсации, 7. Clean energy, опорное напряжение, дугогасящий реактор с подмагничиванием

14

Academic Journal

Вейвлет-преобразования в задачах контроля и диагностики автоколебаний стана холодной прокатк

Authors: Dolgushin, D.M., Vasilyeva, S.V., Vostroknutova, O.N., Ryskuzhina, I.V.

Subject Terms: автоколебания, стан холодной прокатки, self-oscillation, быстрое преобразование Фурье, преобразование Фурье на коротком временном интервале, УДК 669-21-9, вейвлет-преобразование, short- time Fourier transform (STFT), fast Fourier transform, wavelet transform, cold rolling mill

File Description: application/pdf

Access URL: http://dspace.susu.ru/xmlui/handle/00001.74/55985

View record at OpenAIRE

15

Academic Journal

Анализ аудиосигнала с применением алгоритма быстрого преобразования Фурье

Contributors: Шибеко, В. Н.

Subject Terms: Музыка, Характеристика звучания, Быстрое преобразование Фурье, Процесс деноизинга, Скорость алгоритмов, Компрессия аудиосигнала

File Description: application/pdf

Access URL: https://elib.gstu.by/handle/220612/29267

View record at OpenAIRE

16

Academic Journal

Интеллектуальное определение спектра когнитивного радио на основе детектирования энергии для сложных сигналов

Authors: Кумар, Арун, Шарма, Химаншу

Source: Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii. Radioelektronika; Vol. 65 No. 3 (2022); 175-181 ; Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника; Том 65 № 3 (2022); 175-181 ; Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка; Том 65 № 3 (2022); 175-181 ; 2307-6011 ; 0021-3470

Subject Terms: частота битовых ошибок, BER, отношение сигнал/шум, SNR, метод частотного мультиплексирования нескольких несущих с универсальной фильтрацией, UFMC, детектирование энергии, пятое поколение, 5G, мультиплексирование с ортогональным частотным разделением каналов, OFDM, циклический префикс, спектральная плотность мощности, многоканальный вход — многоканальный выход, MIMO, метод нескольких несущих с банком фильтров, промышленный интернет вещей, IIoT, отношение пиковой и средней мощности, программно-определяемая радиосвязь, обратное быстрое преобразование Фурье, быстрое преобразование Фурье, когнитивное радио, прямая связь между двумя пользователями, вероятность ложной тревоги

File Description: application/pdf

Relation: https://radio.kpi.ua/article/view/S0021347022030049/263912; https://radio.kpi.ua/article/view/S0021347022030049

Availability: https://radio.kpi.ua/article/view/S0021347022030049
https://doi.org/10.20535/S0021347022030049

View record from BASE

17

Academic Journal

Интеллектуальное определение спектра когнитивного радио на основе детектирования энергии для сложных сигналов

Source: Izvestiya Vysshikh Uchebnykh Zavedenii. Radioelektronika; Vol. 65 No. 3 (2022); 175-181
Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника; Том 65 № 3 (2022); 175-181
Вісті вищих учбових закладів. Радіоелектроніка; Том 65 № 3 (2022); 175-181

Subject Terms: отношение пиковой и средней мощности, частота битовых ошибок, BER, обратное быстрое преобразование Фурье, спектральная плотность мощности, UFMC, SNR, метод нескольких несущих с банком фильтров, отношение сигнал/шум, вероятность ложной тревоги, метод частотного мультиплексирования нескольких несущих с универсальной фильтрацией, программно-определяемая радиосвязь, циклический префикс, прямая связь между двумя пользователями, MIMO, многоканальный вход — многоканальный выход, когнитивное радио, пятое поколение, быстрое преобразование Фурье, детектирование энергии, IIoT, 5G, мультиплексирование с ортогональным частотным разделением каналов, OFDM, промышленный интернет вещей