Предложено использовать разработанный алгоритм сжатия цифровых речевых сигналов на основе вейвлет-преобразования с применением энтропийного арифметического кодирования, который позволяет добиться оптимального результата в улучшении степени сжатия данных при сохранении разборчивости речевых сигналов. Обосновано и экспериментально доказано целесообразность использования представленного алгоритма сжатия речи. Осуществлено оценивание коэффициента сжатия данных и скорости передачи битов в зависимости от параметров коэффициента корреляции, отношения сигнал/шум, пикового отношения сигнал/шум и среднеквадратичной ошибки, которые выступают главными показателями критерия качества речи. Полученные результаты экспериментального исследования позволяют сделать вывод о целесообразности дальнейшего практического применения предложенного алгоритма сжатия цифровых речевых сигналов на основе вейвлет-преобразования в различных моделях устройств кодирования речевых сигналов.

Purpose. Since fractal image coding is time-consuming and is prone to causing "blocking artifact", the article aims to combine fractal image coding, wavelet transform and compressed sensing to put forward a method which can shorten the coding time effectively and improve the quality of a reconstructed image. Methodology. The compressed sensing algorithm can quickly compress and highly restore sparse matrixes. The paper made use of this feature to conduct fractal coding for a low-frequency sub-image after wavelet transform, followed by recoding the samples of low-frequency differential sub-graphs and high-frequency sub-images by means of the compressed sensing algorithm for the purpose of compensating the quality of reconstructed images. Findings. Compared to the traditional fractal coding method, the algorithm in the paper (hereinafter referred to as "this Algorithm") can shorten the time considerably and get a maximum speed-up ratio by up to 6,45 times. Compared to the compressed sensing coding method, the quality of the reconstructed images is improved significantly. Originality. The innovation of the paper lies in applying the compressed sensing theory to the fractal coding algorithm to compensate the quality of the reconstructed images obtained by means of fractal coding based on wavelet transform. Practical value. This Algorithm can shorten the coding time on the basis of ensuring the quality of a reconstructed image, and has certain significance for promoting the fractal coding method.

Purpose. To take the advantages of a variety of remote sensing data, the application of remote sensing image fusion is a very important choice. Remote sensing image fusion is large in computing capacity and time-consuming, and with the development of modern remote sensing technology, the amount of various remote sensing data obtained is getting larger and larger, the issue of how to fuse remote sensing image quickly and accurately and of getting useful information is becoming more and more urgent especially in some remote sensing applications such as disaster monitoring, prevention and relief, etc. In this paper, in order to fuse remote sensing image quickly and accurately, a parallel fusion algorithm of multi-spectral image and panchromatic image based on wavelet transform is proposed. Methodology. In the method, based on parallel computing, the low-frequency components of wavelet decomposition are fused with the fusion rule based on the feature matching, and the high-frequency components of wavelet decomposition are fused with the fusion rule based on the sub-region variance. Then the low-frequency components and the high-frequency components after fusion are processed with the inverse wavelet transform, and the fused image is obtained. Findings. The experiment results show that the proposed method can get better fusion results and faster computing speed for multi-spectral image and panchromatic image. Originality. In the proposed fusion algorithm of multi-spectral image and panchromatic image, wavelet transform and different proper fusion rules for low-frequency components and high-frequency components of wavelet decomposition are used. To get a high speed, parallel computing is also taken in some complex parts of the proposed fusion algorithm. Thus, better fusion results and faster computing speed are obtained. Practical value. The experiments have proved that the proposed algorithm can quickly get good fusion results for remote sensing images, and it is useful in remote sensing applications in some aspects such as disaster monitoring, prevention and relief, etc.

Технологію детектування акустичної емісії використано для визначення положення джерела акустичної емісії тривимірних композитних матеріалів зі зміцнювальним оплетенням. Шляхом всебічного використання характеристичних параметрів сигналів акустичної емісії, вейвлет-нейромережі використовують для визначення та позиціонування дефектів, а завдяки поєднанню з алгоритмом невпорядкованих стрибків жаби можна покращити сходження. Шляхом порівняння експериментів з традиційним методом розрахунку позиціонування, після оптимізації алгоритмом стрибків жаби, метод вейвлет-нейромереж для позиціонування джерела акустичної емісії може ефективно підвищувати точність визначення положення дефектів.

Розглянуто адаптивний метод прогнозування стану повітряного судна, який за допомогою управління динамікою об'єкта дозволяє знизити навантаження на розподілену мережу віртуальної реальності (із узгодженням даних), одночасно підвищуючи точність прогнозування стану об'єктів. Підхід до високорівневої протокольної взаємодії дозволив організувати міжпроцесорну комунікаційну мережу на більш високому логічному рівні з меншим навантаженням на мережу, підтримуючи обмін повідомленнями змінної довжини і вбудований механізм керування реплікацією даних на основі принципу "вибору узгодженості". Метод розвивається для досягнення кращого прогнозування повороту об'єкта і корекції траєкторії руху повітряного судна.

Purpose. Accurate identification of modal parameters is an important prerequisite for structural health monitoring and damage identification. Methodology. Wavelet analysis is one of the most advantageous methods because it has the ability to represent the local features of the signal in time and frequency domain. The modal parameter identification effectively achieved using principal component analysis (PCA), can be regarded as a type of system recognition. Findings. Because PCA is sensitive to Gaussian measurement noise, the authors propose a novel method that combines wavelet denoising with PCA. The technique was applied to modal parameter identification. Originality. The signals are decomposed into wavelets with several layers, and the resulting wavelet coefficients are preprocessed according to a threshold. The signals are then reconstructed to reduce the effect of noise. The research on this aspect has not been found at present. Practical value. Simulation results for beams show that the proposed method is able to recognize the main modal shapes and eigenfrequencies. Additionally, it can improve the precision of the identified modal parameters and extract some previously lost modes.

For the first time, we present a completely new technique of analysis, processing and forecasting of any time series of the environmental radioactivity dynamics, which schematically is as follows: a) general qualitative analysis of a dynamical problem, typical environmental radioactivity dynamics (including a qualitative analysis from the viewpoint of ordinary differential equations, the "Arnold-analysis"); b) checking for the presence of chaotic (stochastic) features and regimes (the Gottwald-Melbourne's test; the correlation dimension method); c) reducing the phase space (the choice of time delay, the definition of the embedding space by the correlation dimension methods and false nearest neighbours algorithms); d) determination of the dynamic invariants of a chaotic system (computation of the global Lyapunov dimension <$E lambda sub alpha>; determination of the Kaplan - Yorke dimension <$E d sub L> and average limits of predictability Prmax on the basis of the advanced algorithms; e) a nonlinear prediction (forecasting) of any dynamical system evolution. The last block really includes new (in the theory of environmental radioactivity dynamics and environmental protection) methods and algorithms of nonlinear prediction such as methods of predicted trajectories, stochastic propagators and neural networks modeling, renormanalysis with blocks of polynomial approximations, wavelet-expansions etc.

Зазначено, що схеми тривимірного малохвильового кодування з компенсацією руху дозволяють ефективно стискати цифрові відеосигнали. Досліджено ефективність просторової масштабованості 3D малохвильового кодера у порівнянні з шаровою схемою, що базується на стандартному кодері відеозображення H.264. Вивчено можливі шляхи покращання 3D кодера.

Існуючу систему автоматичної локомотивної сигналізації (АЛС) було розроблено в кінці минулого століття. У даній системі використовується принцип числового коду, реалізований на базі релейної техніки, у зв'язку з чим вона схильна до впливу різних перешкод. Відомо, що частотна і фазова модуляція сигналу має вищу завадостійкість у порівнянні з амплітудною модуляцією. Мета роботи - дослідити можливість застосування частотних методів, таких як розкладання в ряд Фур'є та вейвлет-перетворення для вилучення із сигналів АЛС інформаційної складової про прийнятий код за умов дії різних перешкод. За допомогою дослідження сигналу в частотній області можна витягти інформацію, недоступну в тимчасовому поданні сигналу. Для цієї мети було використано вейвлет-перетворення, яке надає змогу представляти локальні особливості сигналу та забезпечувати частотно-часове розкладання відразу у двох просторах. Завдяки високій точності представлення сигналу з'являється можливість аналізувати тимчасову локалізацію спектральних компонентів і виключити складові перешкод, навіть у разі збігу частоти перешкоди з частотою сигналу. Для порівняння інформативності методів розкладання Фур'є та вейвлет-перетворення було досліджено за допомогою програмного пакету MATLAB еталонний та зашумленний сигнал коду зеленого вогню. Докладний аналіз одержаних спектральних характеристик показав, що вейвлет-перетворення надає більш коректну дешифрацію сигналу. Заміна електромагнітних реле в системі АЛС на мікропроцесорну апаратуру передбачає застосування будь-якого математичного інструменту для дешифрування коду з метою одержання про нього додаткової інформації. Найчастіше, як математичний інструмент, використовується класичне перетворення Фуріє. Але, в силу наявності ряду недоліків в даному методі, було запропоновано використовувати вейвлет-перетворення, яке має ряд переваг і враховує недоліки перетворення Фур'є. Наведений метод дослідження кодового сигналу можна покласти в основу розробки динамічної моделі приймача і дешифратора АЛС із використанням модуля цифрової обробки, що надасть змогу підвищити надійність і достовірність вилучення інформаційної складової коду.

The subject matter of this paper refers to the issues connected with the application of modern numerical methods in processing and analysis of the signals measured by the acoustic emission method (AE) during high-power experiments carried out in laboratory conditions in the setups modelling basic partial discharge forms (PDs). The detailed cognitive aim of the research work was determining the possibilities and the application range of the short time Fourier transform (STFT) and wavelet transform in the analysis of the AE pulses generated by basic PD forms that can occur in oil insulation systems of such appliances as transformers, measuring transformers, bushing insulators, switchgears, and power condensers. The time - frequency analysis was carried out for the particular PDs from the point of view of determining differences and indicating common features for the frequency structures determined, for the positive and negative voltage polarizations separately. The research concentrated mainly on the following types of PDs: point-plane, multipoint-plane, multipoint-plane with a layer of pressboard, surface, generated in gas bubbles and on the indeterminate-potential particles moving in oil. In calculations using wavelet transformations basic types of analyzing functions, the so-called basic wavelets, were applied. When determining amplitude spectrograms of the AE pulses measured various types of observation windows were used. Moreover, for the approximation runs determined and for the particular details the autocorrelation functions (ACF) were calculated, and the probability density functions (PDF) were calculated to determine statist

ical properties. Also, frequency spectrum runs for the AE pulses measured and the diagrams corresponding with the detalis analyzed, which visualize the size of energy transferred at the particular decomposition levels, were determined. The paper presents the results of measurements and analyses of the AE pulses generated by the PDs in oil in the multipoint-plane with a layer of pressboard system.

In this article we present results of compressing an example signal by means of discrete wavelet transform for the sake of comparison, we did the same calculations also in the case of discrete fourier transform. The results show efficiency of compressing based on cumulative energy of the same number of coeffiicients.

Розглянуто питання експериментальних методів дослідження біологічних властивостей води. Розглянуто існуючі проблеми теоретичного та експериментального дослідження властивостей води, показано ключове значення особливостей структури води для нормального функціонування живих істот. Оскільки класичні методи фізико-хімічного аналізу не забезпечують можливості реалізації експериментальної оцінки специфічних біологічних властивостей води, то, у ролі альтернативного способу, запропоновано метод реєстрації зображень газорозрядного випромінювання рідиннофазних об'єктів в електромагнітному полі з подальшою програмною обробкою зображень на основі вейвлет-аналізу. Ефективність запропонованого методу апробовано на реальних вибірках даних для зразків дистильованої, водопровідної та природної води. Одержані результати вилучення специфічних параметрів зі структурних особливостей зображень газорозрядного випромінювання демонструють ефективність алгоритмів вейвлет-аналізу зображень випромінювання зразків води з різними біологічними властивостями.

Исследованы взаимозависимости между фондовыми рынками ЦВЕ (Словения, Чехия, Венгрия) и ЕС (Германия, Австрия, Франция и Великобритания). К серии ежедневных прибылей применен кросс-корреляционный вейвлет-анализ для изучения зависимости опережения/отставания между прибылями фондовых рынков в указанных странах в частотной и временной областях. Основные выводы: корреляции между ростом прибылей на рынках ЦВЕ и ЕС увеличиваются во времени; словенский рынок менее зависим от рынков ЕС, чем венгерский и чешский; волатильность венгерского и чешского рынков также более синхронизирована по времени с рынками ЕС, в отличие от словенского.

The problem of existence and construction of the atomic wavelet system, which consists of infinitely differentiable functions with a compact support, is considered. Formulas for evaluation atomic wavelets are obtained. Examples of applications of atomic wavelets to approximation of some functions are presented. Compactly supported solutions of some functional differential equations and their properties are considered. A new class of atomic functions is introduced. Approximation properties of the linear spaces of finite linear combinations of translates of the atomic functions are presented.

Предложен эффективный метод вычисления вейвлетов, построенных на основе смешанной аппроксимации Хаара и экспериментальных данных. Описано вычисление коэффициентов и сумм Хаара, когда число экспериментальных данных не равно <$E 2 sup m~times~2 sup n>.

Purpose. To improve the safety performance at the night driving, this paper researches new car anti-blooming method. Methodology. According to the characteristics of the color space transformation, the YUV and IHS algorithms were used to dispose visible light image and infrared image, and extract visible light image luminance component and infrared image information by wavelet transform to obtain the new luminance component. Then, the disposed image undergone inverse transformation and fusion disposing to gain new image, and give the detail calculation and disposing function. Findings. The results of the car headlights image gathering at night and image processing show that the visible light and infrared image fusion processing algorithms can eliminate anti-blooming phenomenon and retain the image details, which can effectively weaken the anti-blooming effect. Originality. The color space transform and wavelet fusion algorithm, IHS and wavelet transform fusion algorithm can better improve the image spectral distortion of car headlights at night, at the same time, YUV transform and wavelet transform fusion algorithm can obtain better edge information. This method is a new technology in the car research field. Practical value. The proposed algorithm can be applied to automobile safe driving, and has a high application value.

Мета дослідження - розробка прийомів розпізнавання результатів електроміографічних відведень з застосуванням поверхневих електродів (пЕМГ) за умов розвитку максимального довільного скорочення та станів втоми; використано пакетне вейвлет-перетворення й аналіз енергії. Сигнали пЕМГ піддавалися декомпозиції з застосуванням пакетного вейвлет-перетворення, відповідні оцінки енергії певних частот нормувались як вектор ознак. Нейронна мережа зі зворотним проведенням, машина опорних векторів (SVM) та SVM, базована на генетичному алгоритмі (GA-SVM), працювали як класифікатори, що розпізнавали стани м'язів. На підставі одержаних результатів показано, що стани м'язової втоми та максимального довільного скорочення можуть бути ідентифіковані за допомогою пакетного вейвлет-перетворення 4-го рівня точніше, ніж у разі застосування інших підходів. Рівень коректності класифікації за семиразової кросвалідизації сягав 97,3 %. Запропонований метод може бути використаний для адекватного відображення м'язової активності.

Purpose. The image enhancement technique is to highlight the interesting features or suppress the unnecessary features of the image, and it is a basic image processing technique. The article presents a series of study about how to enhance degraded image and get desirable effect. The combinational image enhancement measures based on wavelet domain have been developed, which are very helpful for image enhancement, improve the degraded image contrast greatly, and effectively enhance the overall image quality. Methodology. The high-frequency and low-frequency components in the original image were separated by wavelet decomposition. Different methods were employed to enhance the image detail components of different frequency scopes and highlight the details of different scales. The low-frequency and high-frequency components were combined through the wavelet reconstruction to obtain the final enhanced image so as to improve the visual effect of the image. Findings. A new wavelet domain algorithm was proposed for image enhancement. It adjusts the lightness of the image, expands the dynamic grayscale scope of the image, and enhances the contrast. The method carries out the self-adaptive enhancement of an image by some appropriate correction in the degraded image clarity. Originality. The image enhancement method based on wavelet domain has been analysed sistematically. The traditional wavelet analysis method was improved according to the different collected information loss level of the degraded image. Practical value. The research results greatly enhance the details of the image, improve the overall clarity; and the best effect is achieved when the algorithm is used to improve degraded images. The algorithm can improve the degraded image contrast greatly, effectively enhance the overall image quality without losing the image information during the processing.

Исследовано взаимозависимое движение на фондовых рынках, чрезвычайно важное для международных инвесторов при принятии ими финансовых решений. С применением дискретного вейвлет-преобразования с максимальным перекрытием исследованы уровень и динамика взаимных изменений в прибылях на фондовых рынках 3 стран ЦВЕ (Словения, Венгрия и Чехия) и 4 развитых стран Европы (Австрия, Франция, Германия и Великобритания). Показано, что взаимозависимые движения между рынками ЦВЕ и развитых стран Европы изменяются во времени. Наибольшая зависимость в передвижениях прибыли на фондовых рынках наблюдается для долгосрочных шкал. Для всей временной шкалы исследования рынки Венгрии и Чехии более привязаны к фондовыми рынками развитых стран Европы, чем рынок Словении.

Запропоновано використовувати розроблений алгоритм стиснення цифрових мовних сигналів на основі вейвлет-перетворення в системі голосового керування безпілотного літального апарата. Здійснено оцінювання коефіцієнта стиснення даних і швидкості передачі бітів в залежності від параметрів коефіцієнта кореляції, відношення сигнал/шум, пікового відношення сигнал/шум і середньоквадратичної помилки, які виступають головними показниками критерію якості мови. Отримані результати експериментального дослідження дозволяють зробити висновок про доцільність подальшого практичного застосування запропонованого алгоритму стиснення цифрових мовних сигналів на основі вейвлет-перетворення в системах голосового керування безпілотного літального апарата.