ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Методы прогнозирования динамики финансовых рынков

    Авторы: Скрипай В.В., Андрюхин А.И.

    Описание: Рассмотрены основные методы прогнозирования динамики финансовых временных рядов. Проведен сравнительный анализ двух способов выявления функции зависимости во временных рядах.

    Источник: Мониторинг и экономическая кибернетика – 2012 / Материалы III международной научно–технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг – 2012» – Донецк, ДонНТУ – 2012.

  2. Совершенствование деятельности фирмы с цикличным спросом на продукцию

    Авторы: Скрипай В.В., Сторож В.В.

    Описание: Рассмотрены различные подходы к проблеме производства в условиях сезонности спроса на продукцию. Приведен один из вариантов решения проблемы сглаживания сезонных колебаний спроса.

    Источник: Моделювання соціально–економічних процесів та інформаційні технології в економіці – 2011 / Матерiали V міжнародної науково-практичної конференції молодих учених, аспірантів, студентів «Сучасна інформаційна україна: інформатика, економіка, філософія» – Донецьк, ДУІіШІ – 2011.

  3. Проблемы инновационного развития Донецкой области

    Авторы: Скрипай В.В., Кондаурова И.A.

    Описание: Рассмотрены направления развития экономики и промышленности Донецкого региона на основе научных исследований. Проанализирована иннвационная деятельность в регионе. Предложена нормативно–правовая основа для реализации инновационной деятельности.

    Источник: Інформаційне забезпечення інноваційного розвитку економіки України – 2009 / Матерiали ІІІ міжнародної науково-практичної конференції молодих учених, аспірантів, студентів «Сучасна інформаційна україна: інформатика, економіка, філософія», Том ІІ – Донецьк, ДУІіШІ – 2009.

  4. Прогнозування товарообігу ООО «Електрозв’язок»

    Авторы: Скрипай В.В, Мірошниченко О.А.

    Описание: Розглянуто необхідність здійснення товарообігу на підприємстві у сучасних умовах, застосовано математичний апарат кореляційного аналізу і сформуван прогнозу на наступний період.

    Источник: Моделювання соціально–економічних процесів та інформаційні технології в економіці – 2010 / Матерiали IV міжнародної науково–практичної конференції молодих учених, аспірантів, студентів «Сучасна інформаційна україна: інформатика, економіка, філософія» – Донецьк, ДУІіШІ – 2010.

    5. Тематические статьи

  5. Преобразования Фурье и вейвлет–преобразования. Их свойства и применение

    Авторы: Васильева Л.Г., Жилейкин Я.М., Осипик Ю.И.

    Описание: Приводится краткий обзор достоинств и недостатков преобразования Фурье и вейвлет–преобразований. Дается описание свойств вейвлет–преобразований и вейвлет–рядов. Указана общедоступная литература по рассматриваемой тематике.

    Источник: Вычислительные методы и программирование. Научный журнал. – Москва, 2002. – Т.3. – С. 172–175.

  6. Randomly Modulated Periodicity in the U.S. Stock Market

    Авторы: Hinich M. J., Serletis A.

    Описание: В этой статье изучаются эмпирические данные для случайного блуждения типа колебаний на фондовом рынке США. При этом, используется Fortran 95 программа, разработанная Hinich`s и обнаруживает cтатистически случайные колебания периодического сигнала.

    Источник: Chaos, Solitons Fractals. – 2008. – Vol. 36, 3. – P. 654-659.

  7. Метод удаления шума на основе вейвлет обработки, адаптированный к разрывным сигналам

    Авторы: Ласточкин А.В., Кобелев Ю.В.

    Описание: Предложен метод удаления шума, адаптированный к разрывным сигналам и сохраняющий преимущества уже известных методов вейвлет обработки. Показано, что предложенный метод может работать в рамках теории банков фильтров. Проведено сравнение с другими методами вейвлет обработки.

    Источник: Доклады 3–й Международной Конференции DSPA–2000 (Том 1), № 31/ 3rd International Conference DSPA–2000. Proceedings–1, № 31.

  8. Адаптивное вейвлет–преобразование сигналов

    Автор: Кобелев Ю.В.

    Описание: В работе исследуется возможность адаптивного выбора вейвлет-функции с целью минимизации ошибки восстановленного сигнала. Предложенный алгоритм анализирует спектральные особенности обрабатываемого сигнала (степень корреляции низкочастотных и высокочастотных составляющих спектра). Использование закона преобразования спектра сигнала при вейвлет–обработке дало возможность синтезировать вейвлет фиксированного порядка, позволяющий выполнить сжатие с минимальной ошибкой. Побочно получаемые зависимости позволяют проанализировать эффективность сжатия при переходе к вейвлетам высших порядков.

    Источник: Доклады 3–й Международной Конференции DSPA–2000 (Том 1), № 29/ 3rd International Conference DSPA–2000. Proceedings–1, № 28.

  9. Новое время–частотное распределение на основе оконного преобразования Фурье

    Автор: Ласточкин А.В.

    Описание: Предложен новый метод время–частотного анализа. Показано, что новое преобразование имеет ряд общих свойств с непрерывным вейвлет–преобразованием. Произведено сравнение методов между собой.

    Источник: Реєстрація, зберігання і обробка даних. — 2005. — Т. 7, № 1. — С. 89–96.

    10. Переводы статей

  10. Сопоставление вейвлет и Фурье преобразования

    Автор: Amara Graps

    Автор перевода: Скрипай В.В.

    Описание: Рассмотрены и проилюстрированы сходства и различия методов быстрого преобразования Фурье и дискретного вейвлет–преобразования. Проведен сравнительный анализ этих двух способов частотно–временного разложения сигналов.

    Источник (англ.): An Introduction to Wavelets//Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. The original version of this work appears in IEEE Computational Science and Engineering, vol. 2, num. 2, published by the IEEE Computer Society, 10662 Los Vaqueros Circle, Los Alamitos, CA 90720, USA