11 resultados para discrete wavelet transform

em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Universit


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WaveTrack é un'implementazione ottimizzata di un algoritmo di pitch tracking basato su wavelet, nello specifico viene usata la trasformata Fast Lifting Wavelet Transform con la wavelet di Haar. La libreria è stata scritta nel linguaggio C e tra le sue peculiarità può vantare tempi di latenza molto bassi, un'ottima accuratezza e una buona flessibilità d'uso grazie ad alcuni parametri configurabili.

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With the outlook of improving seismic vulnerability assessment for the city of Bishkek (Kyrgyzstan), the global dynamic behaviour of four nine-storey r.c. large-panel buildings in elastic regime is studied. The four buildings were built during the Soviet era within a serial production system. Since they all belong to the same series, they have very similar geometries both in plan and in height. Firstly, ambient vibration measurements are performed in the four buildings. The data analysis composed of discrete Fourier transform, modal analysis (frequency domain decomposition) and deconvolution interferometry, yields the modal characteristics and an estimate of the linear impulse response function for the structures of the four buildings. Then, finite element models are set up for all four buildings and the results of the numerical modal analysis are compared with the experimental ones. The numerical models are finally calibrated considering the first three global modes and their results match the experimental ones with an error of less then 20%.

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Turbulent plasmas inside tokamaks are modeled and studied using guiding center theory, applied to charged test particles, in a Hamiltonian framework. The equations of motion for the guiding center dynamics, under the conditions of a constant and uniform magnetic field and turbulent electrostatic field are derived by averaging over the fast gyroangle, for the first and second order in the guiding center potential, using invertible changes of coordinates such as Lie transforms. The equations of motion are then made dimensionless, exploiting temporal and spatial periodicities of the model chosen for the electrostatic potential. They are implemented numerically in Python. Fast Fourier Transform and its inverse are used. Improvements to the original Python scripts are made, notably the introduction of a power-law curve fitting to account for anomalous diffusion, the possibility to integrate the equations in two steps to save computational time by removing trapped trajectories, and the implementation of multicolored stroboscopic plots to distinguish between trapped and untrapped guiding centers. The post-processing of the results is made in MATLAB. The values and ranges of the parameters chosen for the simulations are selected based on numerous simulations used as feedback tools. In particular, a recurring value for the threshold to detect trapped trajectories is evidenced. Effects of the Larmor radius, the amplitude of the guiding center potential and the intensity of its second order term are studied by analyzing their diffusive regimes, their stroboscopic plots and the shape of guiding center potentials. The main result is the identification of cases anomalous diffusion depending on the values of the parameters (mostly the Larmor radius). The transitions between diffusive regimes are identified. The presence of highways for the super-diffusive trajectories are unveiled. The influence of the charge on these transitions from diffusive to ballistic behaviors is analyzed.

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Le wavelet sono una nuova famiglia di funzioni matematiche che permettono di decomporre una data funzione nelle sue diverse componenti in frequenza. Esse combinano le proprietà dell’ortogonalità, il supporto compatto, la localizzazione in tempo e frequenza e algoritmi veloci. Sono considerate, perciò, uno strumento versatile sia per il contenuto matematico, sia per le applicazioni. Nell’ultimo decennio si sono diffuse e imposte come uno degli strumenti migliori nell’analisi dei segnali, a fianco, o addirittura come sostitute, dei metodi di Fourier. Si parte dalla nascita di esse (1807) attribuita a J. Fourier, si considera la wavelet di A. Haar (1909) per poi incentrare l’attenzione sugli anni ’80, in cui J. Morlet e A. Grossmann definiscono compiutamente le wavelet nel campo della fisica quantistica. Altri matematici e scienziati, nel corso del Novecento, danno il loro contributo a questo tipo di funzioni matematiche. Tra tutti emerge il lavoro (1987) della matematica e fisica belga, I. Daubechies, che propone le wavelet a supporto compatto, considerate la pietra miliare delle applicazioni wavelet moderne. Dopo una trattazione matematica delle wavalet, dei relativi algoritmi e del confronto con il metodo di Fourier, si passano in rassegna le principali applicazioni di esse nei vari campi: compressione delle impronte digitali, compressione delle immagini, medicina, finanza, astonomia, ecc. . . . Si riserva maggiore attenzione ed approfondimento alle applicazioni delle wavelet in campo sonoro, relativamente alla compressione audio, alla rimozione del rumore e alle tecniche di rappresentazione del segnale. In conclusione si accenna ai possibili sviluppi e impieghi delle wavelet nel futuro.

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The Hilbert transform is an important tool in both pure and applied mathematics. It is largely used in the field of signal processing. Lately has been used in mathematical finance as the fast Hilbert transform method is an efficient and accurate algorithm for pricing discretely monitored barrier and Bermudan style options. The purpose of this report is to show the basic properties of the Hilbert transform and to check the domain of definition of this operator.

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La presente tesi vuole dare una descrizione delle Trasformate Wavelet indirizzata alla codifica dell’immagine in formato JPEG2000. Dopo aver quindi descritto le prime fasi della codifica di un’immagine, procederemo allo studio dei difetti derivanti dall’analisi tramite la Trasformata Discreta del Coseno (utilizzata nel formato predecessore JPEG). Dopo aver quindi descritto l’analisi multirisoluzione e le caratteristiche che la differenziano da quest’ultima, analizzeremo la Trasformata Wavelet dandone solo pochi accenni teorici e cercando di dedurla, in una maniera più indirizzata all’applicazione. Concluderemo la tesi descrivendo la codifica dei coefficienti calcolati, e portando esempi delle innumerevoli applicazioni dell’analisi multirisoluzione nei diversi campi scientifici e di trasmissione dei segnali.

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Questa tesi si pone l'obiettivo di presentare la teoria dei giochi, in particolare di quelli cooperativi, insieme alla teoria delle decisioni, inquadrandole formalmente in termini di matematica discreta. Si tratta di due campi dove l'indagine si origina idealmente da questioni applicative, e dove tuttavia sono sorti e sorgono problemi più tipicamente teorici che hanno interessato e interessano gli ambienti matematico e informatico. Anche se i contributi iniziali sono stati spesso formulati in ambito continuo e utilizzando strumenti tipici di teoria della misura, tuttavia oggi la scelta di modelli e metodi discreti appare la più idonea. L'idea generale è quindi quella di guardare fin da subito al complesso dei modelli e dei risultati che si intendono presentare attraverso la lente della teoria dei reticoli. Ciò consente di avere una visione globale più nitida e di riuscire agilmente ad intrecciare il discorso considerando congiuntamente la teoria dei giochi e quella delle decisioni. Quindi, dopo avere introdotto gli strumenti necessari, si considerano modelli e problemi con il fine preciso di analizzare dapprima risultati storici e solidi, proseguendo poi verso situazioni più recenti, più complesse e nelle quali i risultati raggiunti possono suscitare perplessità. Da ultimo, vengono presentate alcune questioni aperte ed associati spunti per la ricerca.

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Questo elaborato si concentra sullo studio della trasformata di Fourier e della trasformata Wavelet. Nella prima parte della tesi si analizzano gli aspetti fondamentali della trasformata di Fourier. Si definisce poi la trasformata di Fourier su gruppi abeliani finiti, richiamando opportunamente la struttura di tali gruppi. Si mostra che calcolare la trasformata di Fourier nel quoziente richiede un minor numero di operazioni rispetto a calcolarla direttamente nel gruppo di partenza. L'ultima parte dell'elaborato si occupa dello studio delle Wavelet, dette ondine. Viene presentato quindi il sistema di Haar che permette di definire una funzione come serie di funzioni di Haar in alternativa alla serie di Fourier. Si propone poi un vero e proprio metodo per la costruzione delle ondine e si osserva che tale costruzione è strettamente legata all'analisi multirisoluzione. Un ruolo cruciale viene svolto dall'identità di scala, un'identità algebrica che permette di definire certi coefficienti che determinano completamente le ondine. Interviene poi la trasformata di Fourier che riduce la ricerca dei coefficienti sopra citati, alla ricerca di certe funzioni opportune che determinano esplicitamente le Wavelet. Non tutte le scelte di queste funzioni sono accettabili. Ci sono vari approcci, qui viene presentato l'approccio di Ingrid Daubechies. Le Wavelet costituiscono basi per lo spazio di funzioni a quadrato sommabile e sono particolarmente interessanti per la decomposizione dei segnali. Sono quindi in relazione con l'analisi armonica e sono adottate in un gran numero di applicazioni. Spesso sostituiscono la trasformata di Fourier convenzionale.