Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  scaling functions
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule przedstawiono podstawy teoretyczne wielorozdzielczej analizy sygnałów jednowymiarowych i dwuwymiarowych (1 – D oraz 2-D). Scharakteryzowano także dekompozycję i rekonstrukcję sygnałów 2-D. Omówiono podstawowe własności falek i funkcji skalujących. Zdefiniowano transformaty funkcji dwuwymiarowej w przestrzeni aproksymacji i szczegółów. Wskazano na wysoką skuteczność falkowej kompresji obrazów kolorowych.
EN
The paper presents the theoretical basis of multiresolution signal analysis of one-dimensional and two-dimensional (1 - D and 2- D). The decomposition and reconstruction of 2-D signals were characterized. The basic properties of wavelets and scaling functions were discussed. Also transform function in the space of two-dimensional approximation and detail were defined. Author pointed to the high efficiency of wavelet compression of color images.
2
Content available remote Multicriterial optimization of the asynchronous machine
EN
The goal of our work is to apply an optimization algorithm to design asynchronous machine and improve several output parameters simultaneously. Such optimization is called multicriterial optimization. We are looking to find compromise design with the best (at least to keep the original) output parameters and the lowest production cost. The model makes possible to compute all output parameters important for optimization which are used in optimization procedure. We have chosen the weighting method that deals with weights as the significance of output parameters. The cost function to be maximized (to reach the best output variables) is assembled and optimization algorithm applied. Because of the cost function's shape the random optimization algorithm has been chosen.
PL
Praca dotyczy wykorzystanie algorytmów optymalizacyjnych przy projektowaniu maszyn asynchronicznych. Maszyna optymalizowana jest tak, by zachowane były ważne parametry pierwotne maszyny (sprawność, współczynnik mocy), przy minimalnych kosztach materiałów. Koszt maszyny obliczany jest z masy oraz średnich kosztów aktywnych podzespołów maszyny. Optymalizacja zawiera śledzenie nagrzewania się statora, które obliczamy za pomocą strat oraz współczynników empirycznych uzyskanych z pomiarów. Optymalizację nazywano wielokryterialną, ponieważ śledzi ona siedem wybranych parametrów wyjściowych równocześnie. Do zestawienia wartości fitness wykorzystano metodę wagową z dogodnymi funkcjami normującymi, których zaletą jest proste nastawianie ważności poszczególnych parametrów. Algorytm optymalizacji dobrano z uwzględnieniem charakteru badanego przebiegu oraz wymagań na czas rozwiązania. Wykorzystano jedną z metod wyszukiwania przypadkowego, algorytm MCRS (Modified Control Random Search), który bazuje na metodzie simpleks zaprojektowanej przez naszych kolegów z uniwersytetu. Zoptymalizowana maszyna na podstawie dobranych postulatów zachowuje wszystkie ważne parametry wyjściowe i jednocześnie wykazuje niższe koszty dzięki odpowiedniemu doborowi zmiennych projektowych oraz funkcji normowania i wag.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.