Бєрєстова, Марія Олександрівна2025-10-142025-10-142025Бєрєстова, М. О. Ідентифікація звуків на основі перетворення Гільберта-Хуанга = Sound identification based on the Hilbert-Huang transform : кваліфікаційна робота бакалавра / М. О. Бєрєстова. – Одеса, 2025. – 42 с.https://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/42724Традицiйнi методи аналiзу сигналiв ґрунтуються на припущеннях лiнiйностi та стацiонарностi. У XX сторiччi були розробленi новi методи часо-частотного аналiзу сигналiв, наприклад, вейвлетний аналiз та розподiл Вiгнера-Вiлля, якi пiдходять для нелiнiйних, або нестацiонарних даних. Для нелiнiйних даних, якi є стацiонарними, розроблено методи аналiзу часових рядiв. Однак бiльшiсть реальних систем, як природних, так i створених людиною, генерують данi, якi одночасно нелiнiйнi й нестацiонарнi. Аналiз таких даних є складним завданням, оскiльки стандартнi математичнi пiдходи, що використовують заздалегiдь заданi базовi функцiї, виявляються неефективними. Для розв’язання цiєї проблеми потрiбна адаптивна основа - базис, що залежить вiд самих даних. Адаптивний базис повинен залежати вiд даних та визначатися a posteriori.[1]uk113 прикладна математикабакалаврзвукиідентифікаціяперетворенняаудіосигналDiplomas