ТАВРІЙСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ
АГРОТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ІМЕНІ ДМИТРА МОТОРНОГО
Tsatu logo DMYTRO MOTORNYI
TAVRIA STATE
AGROTECHNOLOGICAL UNIVERSITY
ISSN: 2524-0714

Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.tsatu.edu.ua/handle/123456789/9543
Title: Анализ и распознавание реализаций сигналов, обладающих фрактальными свойствами
Other Titles: Аналіз та розпізнавання реалізацій сигналів, які мають фрактальні властивості
Analysis and recognition of signals realization that have fractal properties
Authors: Кириченко, Л. О.
Кобицкая, Ю. А.
Демина, Наталья Анатольевна
Дьоміна, Наталя Анатоліївна
Domina, Natalia
Keywords: фрактальный временной ряд;система поддержки принятия решений;энтропия подобия;вейвлет-энтропия;рекуррентный анализ;хаотическое отображение;фрактальный анализ
Issue Date: 2015
Series/Report no.: Біоніка інтелекту;№1(84) (С. 49-56)
Abstract: RU: В работе проведен сравнительный рекуррентный и энтропийный анализ реализаций электрических биосигналов, обладающих фрактальными свойствами. Показано, что информационные характеристики экспериментальных данных отражают характерные особенности фрактальной и корреляционной структуры биосигналов. С помощью разработанной системы поддержки принятия решений проведены исследования модельных и экспериментальных реализаций, которые показали целесообразность применения информационных характеристик для распознавания и классификации фрактальных временных рядов. UK: У роботі подано результати рекурентного і ентропійного аналізу модельних хаотичних реалізацій і реалізацій біологічних електросигналів, що мають фрактальні властивості. Показано, що інформаційні характеристики, розраховані за експериментальними даними, відображають характерні особливості фрактальної і кореляційної структури біосигналів. За допомогою розробленої системи підтримки прийняття рішень проведені дослідження часових рядів, які показали доцільність застосування інформаційних характеристик для розпізнавання та класифікації фрактальних реалізацій. EN: In this paper comparative recurrent and entropy analysis of chaotic model implementations and implementations of biological electrical signals that have fractal properties was carried out. Information characteristics which calculated from the experimental data reflect the characteristics of fractal and correlation structure of biosignals was shown. Researches of time series which showed the feasibility of information characteristics for recognition and classification of fractal implementations was carried out using the developed decision support systems.
URI: http://elar.tsatu.edu.ua/handle/123456789/9543
Appears in Collections:Кафедра Вища математика та фізика

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
11.pdf1.39 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record ???jsp.display-item.check???


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.