Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги



Download 7,66 Mb.
Pdf ko'rish
bet61/267
Sana25.02.2022
Hajmi7,66 Mb.
#300373
1   ...   57   58   59   60   61   62   63   64   ...   267
Bog'liq
туплам 21(06.04)

a,b 
parametrlar 
faqatgina diskret qiymatlarni qabul qiladi deb hisoblaymiz [4]. Bunday holda, 
f(х) 
dastlabki signalning yoyilishini bir qator Veyvlet-funktsiyalar shaklida tasavvur 
qilishingiz mumkin 
ψ(x)
va masshtablashtirish funksiyasi 

(х)
. Keyin adolatli 
𝑓(𝑥) = ∑ 𝑎
𝑗
0
𝑘
(𝑘)𝜑
𝑗
0
,𝑘
+ ∑
∑ 𝑑
𝑗
𝑘
+∞
𝑗=𝑗
0
(𝑘)

𝑗,𝑘
(𝑥)
,
(5)
qayerda 
j
0
– boshlang‘ich masshtab; 
𝑎
𝑗
0
(𝑘)
– masshtab koeffitsenti (yaqinlashish 
koeffitsenti); 
d
j
(k)
– batafsil koeffitsenti (Veyvlet-koeffitsentlari).
To‘g‘ridan-to‘g‘ri diskret Veyvlet-o‘zgarishlari
DVQO’ singari, bir juft 
diskret Veyvlet-qayta o‘zgarish shaklida ifodalanishi mumkin: 
𝑊
𝜑
(𝑗
0
, 𝑘) =
1
√𝑀
∑ 𝑓(𝑥)
𝑥
𝜑
𝑗
0
,𝑘
(𝑥)
,
(6)
𝑊

(𝑗, 𝑘) =
1
√𝑀
∑ 𝑓(𝑥)
𝑥

𝑗,𝑘
(𝑥)
,
(7)
bu yerda 
М
– 
f(x)
signalini hisoblashlar soni; 
х
= 0, 1, …, 
М
-1.
Unda 
f(x)
signalining yoyilishini quyidagicha tasavvur qilish mumkin: 


134 
𝑓(𝑥) =
1
√𝑀
∑ 𝑊
𝜑
(𝑗
0
, 𝑘)
𝑥
𝜑
𝑗
0
,𝑘
(𝑥) +
1
√𝑀
∑ 𝑊

(𝑗, 𝑘)
𝑥

𝑗,𝑘
(𝑥)
,
(8)
bunda 
М
= 2
J
– kirish vektorini hisoblashlar soni; 
х
= 0, 1,…, 
М
-1; 
j
= 0, 1,…, 
J

k
= 0, 1, …, 2
J
– 1.
(6) va (7) ifodalarida olingan 
𝑊
𝜑
(𝑗
0
, 𝑘)
𝑊

(𝑗, 𝑘)
koeffitsentlar 
f(x)
kirish 
signalining buzilish koeffitsientlariga mos keladi 
𝑎
𝑗
0
(𝑘)
va 
d
j
(k)
. (5) va (8) ifodalar 
tahlil qilinganda uzluksiz veyvlet-qayta o‘zgarishdan alohida veyvlet-o‘zgarishiga 
o‘tish integratsiyani umumlashtirish bilan almashtirishga imkon berdi. 
Diskret Veyvlet-qayta o‘zgarish signallarni ko‘p o‘lchovli tahlil qilishda keng 
qo‘llaniladi [1, 5-7]. Shubhasiz, signallarni ortogonal o‘zgarishning turli basis 
funktsiyalari o‘zining afzalliklari va kamchiliklariga ega. Ma’lumki [8] DVQO‘ va 
tezkor furye o’zgarish Tezkor Furye qayta o‘zgarish trigonometrik bazis funktsiya-
lari chastota sohasida juda yaxshi aniqlangan. Bunda ushbu signallarni ortogonal 
qayta o‘zgartirishning bazis funktsiyalari vaqt hududida lokalizatsiya qilinmaydi.
Shu bilan bir qatorga, vaqt hududida yaxshi lokalizatsiyaga ega bo‘lgan juda ko‘p 
impulsli asosiy funktsiyalar mavjud. Biroq, bunday holatda bazis funktsiyalar 


dan 


gacha chastota oralig‘ida yomon joylashuvni ta’minlaydi. Bunday holda, 
bu xususiyatlarga ega bo‘lgan impuls bazis vazifalari diskret furye o’zgarishda 
ishlatiladigan Garmonik bazis funktsiyalarning aksi bo‘lib xizmat qiladi [9]. 
Olingan natijalar shuni ko‘rsatadiki, ishlab chiqilgan matematik modeldan 
foydalanish DVQO’ Dobeshi-4 Galuaning GF(P) yakuniy maydonida 16-razryadli 
ma’lumotlarni qayta ishlashda asosiy operatsiyani bajarish uchun vaqt sarfini 1,32 
marta kamaytirishga imkon berdi. Bunda signallarning ortogonal o‘zgarishlarini 
minimal hisoblash xatolar bilan amalga oshiriladi.
Ilmiy izlanishlar OFDM 
signallarida Veyvlet-qayta o‘zgarishda signallarning ortogonal o‘zgarishini asos 
sifatida foydalanish maqsadga muvofiqligini ko‘rsatdi. Shuning uchun diskret 
Veyvlet-qayta o‘zgarishlari signallarni spektral tahlil qilishning umumlashtirilishi 
hisoblanadi.
 
Foydalanilgan adabiyotlar 
1.
Balakirev N.E. Filtratsiya rechevogo signala s pomoщьyu veyvlet-preobrazovaniya 
prireshenii zadach raspoznavaniya rechi. Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo 
universiteta, 2012. – № 5 (44). Ch. 2. – S. 44-49. 
2.
Sergienko А.B. Sifrovaya obrabotka signalov. BXV–Peterburg. – SPb., 2011. – 768 s. 
3.
Ulyashkin S.V. Osnovi teorii sifrovoy obrabotki signalov. M.: Texnosfera, 2016. – 528 s. 
4.
Gonsales R.Sifrovaya obrabotka izobrajeniy.Izdan.3-e i dopol.M.:Texnosfera,2012 427 s. 
5.
Shoberg А.G. Sovremennie metodi obrabotki izobrajeniy: modifitsirovannoe veyvlet-
preobrazovanie. – Xabarovsk: Izd-vo Tixookean. gos. un-ta, 2014. – 125 s. 
6.
Voskoboynikov Yu. Ye. Veyvlet-filtratsii signalov i izobrajeniy (s primerami v pakete 
MathCAD). Novosib. gos. arxitektur.-stroit. un-t (Sibstrin). – Novosibirsk: NGАSU (Sibstrin), 
2015. – 188 s. 
7.
Gish T.А. Printsip veyvlet-preobrazovaniy. Osnovnыe puti uvelicheniya skorosti 
vichisleniy. Studencheskaya nauka dlya razvitiya informatsionnogo obshestva: materiali I 
Vserossiyskoy nauchno-texnicheskoy konferentsii. – Stavropol, 2015. – S. 149-150 
8.
Nussbaumer G. Bistroe preobrazovanie Furye i algoritmi vichisleniya svertok. – M.: 
Radio i svyaz, 1985. – 136 s. 
9.
Sato Yukio.Sifrovaya obrabotka signalov.per. s yap.Selenoy T.G.M.:Dodeka,2010.176 s. 


135 

Download 7,66 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   57   58   59   60   61   62   63   64   ...   267




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish