13 521
правка
Изменения
→«Наивный» алгоритм
*** Сохранить подсчитанное значение как (i, j)-ый элемент матрицы гомологии.
* Записать матрицу гомологии в выходной файл.
Подготовительный этап:
* Подсчитать сетку Гаусса (т.е., корни n+1-ой функции базиса).
* Подсчитать весовые и нормировочные коэффициенты.
"Наивный" вариант алгоритма разложения:
* Интерполировать выбранную подпоследовательность длины N > n на подсчитанную сетку алгоритмом "ближайшего соседа".
: Т.е., по сути, не интерполировать её никак. Практика показала, что любая предварительная интерполяция никак не улучшает разложение по причине большой плотности точек в исходном сигнале и маленькой - в раскладываемом массиве.
* Подсчитать в цикле <m>c_j = \sum_{i=1}^{n} y_i \cdot w_i \cdot f_j(x_i) \cdot r_j, j=1 \ldots n</m>, где:
: <m>c_j</m> - j-ый коэффициент разложения сигнала <m>y_i</m>.
: <m>w_i</m> - i-ый весовой коэффициент.
: <m>f_j(x_i)</m> - значение j-ой функции базиса в i-ой точке сетки.
: <m>r_j</m> - j-ый нормировочный коэффициент.
=== Оптимизация ===