| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Дмитриев, А. Г. | - |
| dc.coverage.spatial | Ростов-на-Дону | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-02-26T09:46:09Z | - |
| dc.date.available | 2025-02-26T09:46:09Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Дмитриев, А. Г. Кусочно-непрерывная сегментация многомерных сигналов = Adaptive algorithm for compression of noisy images / А. Г. Дмитриев // Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024» : материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием : в 2 т. Т. 1 / Южный федеральный университет [и др.] ; отв. ред. С. И. Клевцов. – Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. – С. 17–24. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59220 | - |
| dc.description.abstract | Предлагается алгоритм кусочно-непрерывной аппроксимации структурных
экспериментальных многомерных сигналов с заранее неизвестным числом интервалов
разбиения на "однотипные" фрагменты. Построение многомерной ку-
сочно-непрерывной аппроксимирующей функции выполняется "слева направо",
что позволяет использовать метод динамического программирования для определения
границ интервалов разбиения. Используется критерий качества аппроксимации,
учитывающий количество данных на интервалах разбиения и
"сложность" используемых локальных моделей сигналов. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | Издательство Южного федерального университета | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | аппроксимация | en_US |
| dc.subject | сегментация | en_US |
| dc.subject | структурные сигналы | en_US |
| dc.title | Кусочно-непрерывная сегментация многомерных сигналов | en_US |
| dc.title.alternative | Adaptive algorithm for compression of noisy images | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | An algorithm for piecewise continuous approximation of structural experimental
multidimensional signals with a previously unknown number of intervals for splitting
signals into "similar" fragments is proposed. The construction of a multidimensional
piecewise continuous approximating function is performed "left - to - right", which
allows to use the dynamic programming method to determine the boundaries of the
partition intervals. The approximation quality criterion is used, taking into account the
number of data on the partition intervals and the "complexity" of the local signal models
used. | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024»
|
