Детальная информация
Название | Применение мер совместности для анализа статуса данных в интервальной регрессии: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» ; образовательная программа 01.03.02_02 «Системное программирование» |
---|---|
Авторы | Бабахина Софья Александровна |
Научный руководитель | Баженов Александр Николаевич |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2025 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | томсоновское рассеяние ; PSI DRS4 ; интервальный анализ ; боксплот Тьюки ; линейная регрессия ; thomson scattering ; interval analysis ; Tukey’s boxplot ; linear regression |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Бакалавриат |
Код специальности ФГОС | 01.03.02 |
Группа специальностей ФГОС | 010000 - Математика и механика |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-3474 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Дополнительно | Новинка |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\38763 |
Дата создания записи | 24.09.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Работа посвящена разработке методики предварительной обработки сигналов томсоновского рассеяния, особенностью системы регистрации которых является запись данных сигнала в набор кольцевых буферов сверхбыстрой аналоговой памяти с общей точкой остановки для каждого фрейма записи, каждая ячейка которого имеет индивидуальные характеристики. Методика включает идентификацию и исключение аномалий на основе модифицированного бокс-плота Тьюки, что необходимо в дальнейшем при формировании интервальных оценок для построения ИСЛАУ и решения задачи интервальной лиинейной регрессии. Выбор наиболее оптимальной из рассмотренных модификаций сделан на основе сравнительного анализа применимости различных бокс-плотов к задаче. Работа также включает в себя программную реализацию всех вышеописанных этапов обработки данных сигнала. В качестве результатов работы представлены иллюстрации допусковых множеств систем с предобработкой и без. В заключительной главе представлен вид откалиброванного сигнала и вид сырых данных сигнала без калибровки. Разработанный подход позволяет минимизировать интервальную неопределенность данных за счет статистической фильтрации выбросов для повышения точности восстановления сигнала и калибровки приборов регистрации томсоновского рассеяния.
This work presents a methodology for preprocessing Thomson scattering signals in a recording system where data is stored in a set of ring buffers within ultra-fast analog memory. The system features a common stop point for each acquisition frame, with each memory cell exhibiting individual characteristics. The proposed method involves anomaly detection and removal using a modified Tukey boxplot approach, which is essential for subsequent interval estimation to construct interval systems of linear algebraic equations (ISLAE) and solve interval linear regression problems. The optimal modification was selected through a comparative analysis of different boxplot variations applied to the problem. The work also includes a software implementation of all described signal processing stages. Key results include visualizations of tolerance sets for systems with and without preprocessing. The final chapter presents a comparison of the calibrated signal waveform versus raw uncalibrated data. The developed approach minimizes interval uncertainty through statistical outlier filtering, thereby improving signal reconstruction accuracy and calibration of Thomson scattering diagnostic instruments.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
- Применение мер совместности для анализа статуса данных в интервальной регрессии
- Введение
- 1. Предварительные сведения о системе цифровой регистрации сигналов томсоновского рассеяния
- 2. Характер экспериментальных данных. Восстановление формы сигнала
- 3. Постановка задачи интервальной линейной регрессии: принцип построения ИСЛАУ, идея алгоритма
- 4. Предварительная обработка данных: модификации бокс-плота Тьюки, реализация и сравнительный анализ эффективности методов
- 5. Результаты решения ИСЛАУ: восстановленный сигнал
- Заключение
- Список использованных источников
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0