|
5 мustaqil ta’lim ish hisoboti Fan “ Algoritmlarni loyihalash” Guruh kis 21-02 Talaba Farxodov f rahbar Mamayev Sh Samarqand-2024 y
|
| bet | 1/2 | | Sana | 31.05.2024 | | Hajmi | 45,74 Kb. | | #258360 |
Bog'liq 5-mustaqil ish
O‘ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI
TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI SAMARQAND FILIALI
"Dasturiy injiniring" kafedrasi
№ __5__ мustaqil ta’lim ish hisoboti
Fan___________“ Algoritmlarni loyihalash”___________________
Guruh___KIS 21-02___
Talaba ___Farxodov F
Rahbar_Mamayev Sh_______
Samarqand-2024 y.
1
|
Raqamli axborotlarni qayta ishlashda Furye usuli. Spektral tahlil.
|
2
|
Jadval funksiyalarini Furye qatoriga yoyish
|
3
|
Statistik axborotlarni qayta ishlashda va prognoz masalalarida dinamik dasturlash usullari
|
Raqamli axborotlarni qayta ishlashda Furye usuli. Spektral tahlil.
Javobi: Furye usuli, axborotni spektral tahlil orqali qayta ishlashning bir usulidir. Bu
usulda, axborot (masalan, rasm, video yoki audio) spektral ma'lumotlar halqasiga
aylanadi. Spektral ma'lumotlar, axborotni tarkibiy komponentlarga bo'lish va
ularning o'rnatilgan joylarga asoslangan bo'lib, o'zaro aloqada bo'ladigan
komponentlarni aniqlash imkonini beradi.
Furye usuli, axborotni ta'qiq qilishda yordam beradigan ma'lumotlar eksportchilar,
signal analizatorlar va boshqa axborot analiz vositalari tomonidan amalga
oshiriladi. Ushbu usul, audio va rasm ishlashda odatda foydalaniladi.
Spektral tahlil, axborotni o'zining fraktsionli komponentlariga bo'lish, frekvensiya
spektri va energiya shakllariga qarab, o'zaro aloqalarni va komponentlarning
o'rnatilgan joylarini aniqlash imkonini beradi. Ushbu usul orqali, masalan, audio
faylda ovozli komponentlarni ajratib olish, musiqa tizimida qo'llanilayotgan
notalarni aniqlash yoki rasm faylda turli ranglar yoki ob'ektlarni tan olish mumkin
bo'ladi.
Furye usuli, axborotni doimiy boshqarish, analiz qilish, taqqoslash va ishlab
chiqarish uchun qo'llaniladigan qurol bo'lib, ma'lumotlar analizi va ishlash
sohalarida keng foydalaniladi.
2-savol
Jadval funksiyalarini Furye qatoriga yoyish
Javobi: Furye qatori, bir funksiyaning spektral tahlilini ifodalayuvchi bir usuldur.
Jadval funksiyalarni Furye qatoriga yo'yish uchun quyidagi qadamleri izohlashingiz
mumkin:
Boshlang'ich jadval ma'lumotlarini olish: Jadval funksiyalarining qiymatlarini o'z
ichiga olgan ma'lumotlar jadvalidan olinishi kerak. Misol uchun, 5x5 o'lchamdagi
jadval funksiyasini olib ko'ramiz.
Jadval funksiyasini boshqaruv formatiga o'tkazish: Jadval funksiyasini olish uchun
ushbu jadvallar qiymatlarini o'lchamlar orqali tartibga solish va o'lchamlarni
tartiblash kerak. Ushbu jarayon quyidagicha bo'ladi:
Furye qatori hosil qilish: Jadval funksiyasining Furye qatorini topish uchun quyidagi
formuladan foydalanish mumkin:
scss
Copy code
F(k) = Σ [f(n) * e^(-i * 2 * π * k * n / N)]
Bu formulda F(k) Furye qatori elementi, f(n) boshlang'ich jadval funksiyasining n-
chi elementi, N jadval funksiyasining umumiy elementlar soni, k esa Furye
qatorining elementlar indeksi. e esa eksponenta ni ifodalaydi.
Furye qatorini hisoblash: Formula bo'yicha har bir Furye qatori elementini hisoblash
uchun jadval funksiyasidagi har bir elementni f(n) sifatida olamiz va formula asosida
hisoblashni bajaraymiz. Natijada, barcha Furye qatori elementlarini olish mumkin.
Natijani ko'rsatish: Hisoblangan Furye qatori elementlarini tartiblangan
ko'rsatkichda namoyish etish mumkin.
3-savol
Statistik axborotlarni qayta ishlashda va prognoz masalalarida dinamik dasturlash
usullari
Javobi: Statistik axborotlarni qayta ishlashda va prognoz masalalarini yechishda
dinamik dasturlash usullari keng tarqalgan bo'lganlaridan biri bo'lib, ularning
foydalanish sohalariga quyidagilarni kiritish mumkin:
Zamonaviy ma'lumotlar bilan modelni o'rganish: Statistik axborotlarni qayta ishlash
va prognozlash uchun zamonaviy ma'lumotlar bilan modelni o'rganish asosiy
qadam bo'ladi. Bu, ma'lumotlar analizini, ma'lumotlarni tahlil qilishni va modelni
o'rganishni o'z ichiga oladi. Murojaat qilinadigan dinamik dasturlash algoritmalari
orqali bu maqsadni amalga oshirish mumkin.
Avtomatik regressiya: Avtomatik regressiya algoritmalari, statistik axborotlarni
analiz qilish va prognozlash uchun ishlatiladi. Bu usul, ma'lumotlarning avtomatik
tarzda tahlilini o'rganadi va ma'lumotlar orasidagi korrelyatsiyani aniqlab chiqadi.
Bunday regressiya modellari ma'lumotlarni oldindan ko'rib chiqish, modellarni
tahlil qilish va keyinchalik prognoz berishga qo'l keladi.
Markov-modellari: Markov-modellari, o'zgaruvchanlikni o'rganish va prognozlash
uchun keng ishlatiladigan statistik modellar hisoblanadi. Ular, joriy holatni ko'rib
chiqish va keyinchalik kelayotgan holatlarni qo'lga kiriish uchun o'zgaruvchanliklarning statistik tahlilini qo'llab-quvvatlaydi.
Neiron tarmoqlar: Neiron tarmoqlari, statistik axborotlarni qayta ishlash va
prognozlashda juda ommabop usul hisoblanadi. Ular, intensiv ma'lumot analizini va
ma'lumotlardagi o'zgarishlarni aniqlashni o'rganadi. Neiron tarmoqlar statistik
modellarni yaratish, ko'rib chiqish va prognosingizni oshirishga yordam beradi.
Vaqtli tizimlar (time series): Vaqtli tizimlar, statistik axborotlarni qayta ishlash va
prognoslashda keng qo'llaniladigan usullardan biridir. Ushbu usulda ma'lumotlar
vaqt bilan bog'liq bo'lib, har bir o'zgarishning vaqti kritik ahamiyatga ega bo'ladi.
Ma'lumotlardagi vaqtli o'zgarishlarni tahlil qilish, sezgirlikni oshirish va vaqtli
prognozlarni ishlab chiqish.
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
5 мustaqil ta’lim ish hisoboti Fan “ Algoritmlarni loyihalash” Guruh kis 21-02 Talaba Farxodov f rahbar Mamayev Sh Samarqand-2024 y
|
