S-преобразование

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

S-преобразова́ние — один из математических операционных методов отображения функции, зависящей от одной переменной, обычно от времени в частотно-временную область, разновидность оконного преобразования Фурье с гауссовской оконной функцией вида .

S-преобразование имеет лучшее разрешение, чем преобразование Габора, но уступает по разрешению преобразованию Вигнера и билинейному время-частотному преобразованию.

Предложено в 1994 г. для анализа геофизических данных[1][2].

В 2008 г.[3] найден алгоритм быстрого S-преобразования, на несколько порядков сокращающий вычислительную сложность относительно прямого вычисления. Алгоритм быстрого S-преобразования свободно доступен по свободной лицензии[4].

Определение

[править | править код]

Математически S-преобразование определяется как оконное преобразование Фурье с гауссовой оконной функцией:

Обратное S-преобразование:

Общие замечания

[править | править код]

Операционные методы (операционные исчисления) нашли широкое распространение при исследовании динамических систем. Наибольшую известность и применение получили преобразования Лапласа, Фурье, Z-преобразование, дифференциальные преобразования Пухова. Характерной особенностью всех операционных методов является такое преобразование сигналов и переменных интегро-дифференциальной математической модели динамической системы, при котором формируется алгебраическая модель системы, производится решение задачи, и на основе которых путём обратного операционного преобразования определяются решения исходной математической модели. Развитие фрактальных динамических систем, математическими моделями которых являются интегро-дифференциальные уравнения нецелых порядков, привело к необходимости создания и применения новых операционных методов, которые были бы применимы как к классическим динамическим системам целого порядка, так и к фрактальным системам. Одним из таких методов является метод, получивший название S-преобразования. Метод основан на использовании полиномиальной аппроксимации в качестве операционного исчисления[5][6][7].


Примечания

[править | править код]
  1. Stockwell, RG; Mansinha, L; Lowe, R. P. Localization of the complex spectrum: the S transform (англ.) // IEEE Transactions on Signal Processing[англ.] : journal. — 1996. — Vol. 44, no. 4. — P. 998—1001. — doi:10.1109/78.492555.
  2. Stockwell, RG (1999). S-transform analysis of gravity wave activity from a small scale network of airglow imagers. PhD thesis, University of Western Ontario, London, Ontario, Canada.
  3. Brown, RA; Frayne, R. A fast discrete S-transform for biomedical signal processing (неопр.) // Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. — 2008. — Т. 2008. — С. 2586—2589. — doi:10.1109/IEMBS.2008.4649729. — PMID 19163232.
  4. Fast S-Transform. Дата обращения: 19 июля 2017. Архивировано 11 октября 2016 года.
  5. Васильев В. В.Симак Л. А. Дробное исчисление и аппроксимационные методы в моделировании динамических систем. — Киев: ФРАКСИМ, 2008. — 256 с.
  6. Васильев В. В. Симак Л. А. Васильев А. В. Операционное исчисление аппроксимационного типа:Применение к цифровой обработке сигналов и моделированию динамических систем дробного порядка // Электронное моделирование : журнал. — 2016. — Т. 38, № 4. — С. 20—28.
  7. Васильев А. В. Математические модели ПИД-контроллеров динамических систем целого и дробного порядков на основе S - преобразования // Информационные и телекоммуникационные технологии : журнал. — 2017. — № 17. — С. 21—26.

Литература

[править | править код]
  • Васильев В. В., Симак Л. А. Дробное исчисление и аппроксимационные методы в моделировании динамических систем, НАН Украины, 2008. — 256 с.
  • Васильев В. В., Симак Л. А., Васильев А. В. Операционное исчисление аппроксимационного типа: Применение к цифровой обработке сигналов и моделированию динамических систем дробного порядка // «Электронное моделирование», 2016, т. 38, № 4. — 20 с.
  • Васильев А. В. Математические модели ПИД-контроллеров динамических систем целого и дробного порядков на основе S-преобразования // «Информационные и телекоммуникационные технологии», 2013. № 17. — С. 21—26.