Моделирование чрезвычайных ситуаций с применением почти-периодического анализа изображений структуры тайфунов

Бесплатный доступ

Рассмотрен метод преобразования изображений из прямоугольной системы координат в полярную систему с целью для дальнейшего почти-периодического анализа структуры тайфунов на основе обобщённой сдвиговой функции. Основной метод почти-периодического анализа предполагает разделение данных на высокочастотные колебательные составляющие и низкочастотные тренды на основе теории пропорций, что позволяет выделить почти-периодические характеристики. Показано, что почти-периодический анализ применим к данным изображений как по радиус-вектору, так и углу в полярной системе координат. Примеры анализа горизонтальных и вертикальных сечений изображения демонстрируют наличие значимых почти-периодов, которые соответствуют определённым пиксельным значениям. Для полярной системы координат был проведён почти-периодический анализ углов, который выявил дополнительные почти-периоды, учитывающие периодичность угловых координат. Расширение углового интервала до 720° и 1080° подтвердило устойчивость результатов почти-периодического анализа, что указывает на достаточность двукратного интервала для качественного анализа. Таким образом, предложенный метод позволяет более точно и эффективно анализировать данные изображений, выявляя значимые почти-периоды, что открывает новые перспективы для прогнозирования и обработки информации в различных научных и прикладных задачах по анализу данных с упорядоченным аргументом.

Еще

Методы анализа данных, данные с упорядоченным аргументом, тренд, нелинейные колебания, почти-период, анализ изображений, чрезвычайные ситуации, тайфуны, преобразование координат

Короткий адрес: https://sciup.org/147244897

IDR: 147244897   |   DOI: 10.14529/mmph240408

Список литературы Моделирование чрезвычайных ситуаций с применением почти-периодического анализа изображений структуры тайфунов

  • Левитан, Б.М. Почти-периодические функции / Б.М. Левитан. - М.: Гос. изд-во техн.-теорет. лит., 1953. - 396 с.
  • Модели и методы определения параметров нелинейных процессов / В.И. Кузьмин, А.Б. Самохин, А.Ф. Гадзаов, В.В. Чердынцев. - М.: Московский технологический ун-т (МИРЭА), 2016. - 147 с.
  • Парамонов, А.А. Современные аспекты анализа больших данных с упорядоченным аргументом / А.А. Парамонов, Т.Е. Смоленцева, А.В. Калач // Сборник трудов Международной научно-технической конференции "Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики" (4-6 декабря 2023 г.). - Воронеж, 2024. - С. 609-613. EDN: UCCWEA
  • Dzerjinsky, R.I. The Changes Dynamics Analysis in the Japanese Stock Exchange Nikkei^225 Index in the Latest Time / R.I. Dzerjinsky, B.A. Krynetsky, N.V. Chernorizova // In: Silhavy R., Silhavy P., Prokopova Z. (eds) Data Science and Intelligent Systems. CoMeSySo-2021. Lecture Notes in Networks and Systems. 2021. - V. 231. EDN: JBYLSE
  • Парамонов А.А., Кузьмин В.И. Анализ динамики макроэкономических показателей России // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. - 2022. - №11-2. - С. 123-128. EDN: IQZRVW
  • Парамонов, А.А. Асимптотический анализ алгоритма поиска почти-периодов в данных с упорядоченным аргументом / А.А. Парамонов, Б.А. Крынецкий // Защита информации. Инсайд. - 2023. - № 4(112). - С. 53-57.
Еще
Статья научная