Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "decomposition method" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Hankel Singular Value Decomposition as a method of preprocessing the Magnetic Resonance Spectroscopy
    Rozkład macierzy Hankela według wartości osobliwych jako metoda do przetwarzania wstępnego spektroskopii rezonansu magnetycznego
    Autorzy:
    Staniszewski, M.
    Polański, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/158472.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    HSVD
    Hankel matrix
    singular value decomposition
    MRS preprocessing techniques
    macierz Hankela
    rozkład macierzy według wartości osobliwych
    przetwarzanie wstępne sygnału MRS
    Opis:
    The signal resulting from magnetic resonance spectroscopy is occupied by noises and irregularities so in the further analysis preprocessing techniques have to be introduced. The main idea of the paper is to develop a model of a signal as a sum of harmonics and to find its parameters. Such an approach is based on singular value decomposition applied to the data arranged in the Hankel matrix (HSVD) and can be used in each step of preprocessing techniques. For that purpose a method has was tested on real phantom data.
    Sygnał pochodzący z badania spektroskopii rezonansu magnetycznego zawiera również liczne szumy oraz nieprawidłości, stąd aby zastosować wyniki jako narzędzie diagnostyczne należy wprowadzić kilka usprawnień. W tym celu stosuje się filtrowanie, korekcję linii bazowej, korekcję fazy, korekcję prądów wirowych oraz usuwanie niechcianych komponentów, które nazywa się przetwarzaniem wstępnym. W dalszej analizie bardzo ważna jest identyfikacja poszczególnych metabolitów, którą można otrzymać poprzez zamodelowanie sygnału. Głównym pomysłem przedstawionym w artykule jest rozwinięcie modelu sygnału jako sumy harmonicznych. Metoda polega na znalezieniu parametrów opisujących sygnał takich jak amplituda, przesunięcie fazowe, częstotliwości i współczynnik tłumienia. Takie podejście bazuje na rozkładzie według wartości osobliwych (SVD) zastosowanym na danych zawartych w macierzy Hankela (HSVD), który dekomponuje sygnał na sumę harmonicznych oraz wylicza potrzebne parametry. Autor zaproponował zastosowanie HSVD w technikach przetwarzania wstępnego. Artykuł opisuje główne kroki przetwarzania i rozwiązanie każdej części oparte na HSVD. Podsumowując można stwierdzić, iż HSVD stosuje się w dekompozycji sygnału ale może być również skutecznym narzędziem w przetwarzaniu wstępnym. Artykuł składa się z 6 rozdziałów, w tym wstępu, rozdziału opisującego HSVD, metody przetwarzania wstępnego i główne wyniki, wniosków i referencji. W artykule znajdują się 4 obrazki oraz 7 referencji.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 6, 6; 354-357
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A fast neural network learning algorithm with approximate singular value decomposition
    Autorzy:
    Jankowski, Norbert
    Linowiecki, Rafał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330870.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    Moore–Penrose pseudoinverse
    radial basis function network
    extreme learning machine
    kernel method
    machine learning
    singular value decomposition
    deep extreme learning
    principal component analysis
    pseudoodwrotność Moore–Penrose
    radialna funkcja bazowa
    maszyna uczenia ekstremalnego
    uczenie maszynowe
    analiza składników głównych
    Opis:
    The learning of neural networks is becoming more and more important. Researchers have constructed dozens of learning algorithms, but it is still necessary to develop faster, more flexible, or more accurate learning algorithms. With fast learning we can examine more learning scenarios for a given problem, especially in the case of meta-learning. In this article we focus on the construction of a much faster learning algorithm and its modifications, especially for nonlinear versions of neural networks. The main idea of this algorithm lies in the usage of fast approximation of the Moore–Penrose pseudo-inverse matrix. The complexity of the original singular value decomposition algorithm is O(mn2). We consider algorithms with a complexity of O(mnl), where l < n and l is often significantly smaller than n. Such learning algorithms can be applied to the learning of radial basis function networks, extreme learning machines or deep ELMs, principal component analysis or even missing data imputation.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2019, 29, 3; 581-594
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Singular spectrum analysis as a smoothing method of load variability
    Analiza widma szczególnego jako metoda wygładzania zmienności obciążenia
    Autorzy:
    Cempel, C.
    Tabaszewski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327782.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostyka
    rozkład na wartości szczególne
    analiza widma szczególnego
    condition monitoring
    singular value decomposition
    singular spectrum analysis
    Opis:
    Application of SVD to fault extraction from the machine symptom observation matrix (SOM) seems to be validated enough, especially by data taken from many real diagnostic cases. However, frequently we have situation of varying machine load during the production process, where by observed primary symptoms are influenced greatly. This concerns generalized symptoms too, so decision making process and forecasting is disturbed. But we can apply some new data smoothing procedure called singular spectrum analysis (SSA), to eliminate load influenced symptom fluctuation, and obtain the machine wear trend only. This seems to be true, as it was shown in the paper, but special care should be taken to choose smoothing approximation order properly.
    Zastosowanie rozkładu SVD do wydobycia informacji o uszkodzeniu z symptomowej macierzy obserwacji (ang. SOM) wydaje się być wystarczająco uzasadnione, szczególnie dla danych pochodzących z wielu rzeczywistych przypadków diagnostycznych. Jednakże w wielu przypadkach mamy do czynienia z sytuacją zmiennych obciążeń maszyny podczas procesu produkcji, silnie wpływających na obserwowane symptomy. Dotyczy to także symptomów uogólnionych, co utrudnia proces podejmowania decyzji i prognozowania. Możemy jednak zastosować pewną nową procedurę wygładzania nazywaną analizą widma szczególnego (ang. SSA), aby wyeliminować obciążenia wpływające na fluktuacje symptomu i otrzymać tylko trend zużycia maszyny. Wydaje się to być prawdą, jak zostało pokazane w pracy, jednak z zachowaniem szczególnej uwagi w poprawnym wyborze rzędu przybliżenia w procedurze wygładzania.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2010, 4(56); 3-8
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Singular vectors in the synthesis of indices for acoustic assessment of objects
    Wektory szczególne w syntezie wskaźników oceny akustycznej obiektów
    Autorzy:
    Kosała, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329542.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    rozkład względem wartości szczególnych
    dekorelacja
    wskaźnikowa metoda oceny
    singular value decomposition
    SVD
    decorrelation
    index method of assessment
    Opis:
    The SVD (Singular Value Decomposition) technique makes it possible to transform a set of correlated data into uncorrelated ones without the loss of any information. The new system of mutually uncorrelated variables is comparable to the initial one. Apart from decorrelation of data, SVD makes full variable correlation possible, which ensures no copying of certain information during the addition of such new variables. This article presents the application of the SVD technique for the construction of singlenumber indices for assessment of correlated object acoustic parameters using the methods of decorrelation and full correlation. Verification of the proposed single-number assessment indices was carried out using the example of sacral buildings. For one Roman Catholic church with flawed acoustics, the application of a single-number index for assessment of the variant of proposed acoustic adaptation of its interior was shown. The synthetic index applied for sacral objects, being an approximated general measure of assessment, can be a helpful tool for designers and during assessment of church interiors in terms of the acoustic functioning of the object.
    Technika rozkładu względem wartości szczególnych (SVD) umożliwia przekształcenie zbioru danych skorelowanych w dane nieskorelowane, bez utraty jakiejkolwiek informacji. Nowy układ zmiennych wzajemnie nieskorelowanych jest porównywalny z układem wyjściowym. Oprócz dekorelacji, SVD umożliwia korelację zupełną zmiennych, zapewniającą brak powielenia pewnych informacji przy sumowaniu doskonale skorelowanych nowych zmiennych. W artykule pokazano wykorzystanie techniki SVD do konstrukcji jednoliczbowych wskaźników oceny skorelowanych parametrów akustycznych obiektów metodami dekorelacji i korelacji zupełnej. Weryfikację zaproponowanych jednoliczbowych ocen wskaźnikowych przeprowadzono na przykładzie kilku obiektów sakralnych. Dla jednego kościoła-rzymsko katolickiego o wadliwej akustyce pokazano zastosowanie jednoliczbowego wskaźnika do oceny wariantu zaproponowanej adaptacji akustycznej tego wnętrza. Syntetyczny wskaźnik zastosowany dla obiektów sakralnych, będący przybliżoną miarą ogólną oceny, może być pomocnym narzędziem dla projektantów oraz przy ocenie wnętrz kościelnych, związanej z prawidłowym pod względem akustycznym funkcjonowaniem obiektu.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2012, 2(62); 31-36
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Decorrelation of indices for a single number assessment of the acoustic quality of sacral objects
    Dekorelacja wskaźników w jednoliczbowej ocenie jakości akustycznej obiektów sakralnych
    Autorzy:
    Kosała, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328081.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    rozkład SVD
    dekorelacja
    wskaźnikowa metoda oceny
    singular value decomposition
    SVD
    decorrelation
    index method of assessment
    Opis:
    A new approach for solving the problem of a single number index formula by creating the index from mutually-correlated indices by means of decorrelation of the Index Observation Matrix (IOM) was shown. The orthogonal singular vectors obtained from SVD were used in order to build a single number index. Application of the proposed formula for a local single number index of selected acoustic parameters of the interiors of six Roman Catholic churches was shown. Decorrelation of the indices for a single number assessment of the acoustic quality of sacral objects will be applied for complex global acoustic assessment of such interiors' index method, which is currently being improved.
    Pokazane w artykule nowe podejście do rozwiązania problemu opracowania wskaźnika jednoliczbowego, polega na utworzeniu tego wskaźnika ze wskaźników skorelowanych ze sobą, na drodze dekorelacji wskaźnikowej macierzy obserwacji. Do konstrukcji wskaźnika jednoliczbowego wykorzystano, uzyskane z rozkładu SVD, ortogonalne wektory szczególne. Weryfikację zaproponowanego wzoru na jednoliczbowy lokalny wskaźnik wybranych parametrów akustycznych obiektów sakralnych pokazano na sześciu rzeczywistych kościołach rzymskokatolickich. Dekorelacja wskaźników w jednoliczbowej ocenie jakości akustycznej obiektów sakralnych będzie wykorzystana do kompleksowej globalnej oceny jakości akustycznej obiektów sakralnych - metody wskaźnikowej, która jest w dalszym ciągu udoskonalana.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2011, 2(58); 49-52
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies