Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorМартинюк, Т. Б.uk
dc.contributor.authorКаташинський, Д. О.uk
dc.contributor.authorМикитюк, М. В.uk
dc.contributor.authorЗайцев, М. О.uk
dc.date.accessioned2023-03-31T08:36:21Z
dc.date.available2023-03-31T08:36:21Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationОсобливості обчислювальних процесів на базі SM – перетворення [Текст] / Т. Б. Мартинюк, Д. О. Каташинський, М. В. Микитюк, М. О. Зайцев // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2022. – № 2. – С. 32-37.uk
dc.identifier.issn1681-7893
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36604
dc.description.abstractРозглянуто особливості та функціональні можливості оброблення одновимірних (векторних) масивів числових даних за обчислювальним методом з формуванням різницевих зрізів. В основі цього методу використовуються принципи SM – перетворення. Виділення мінімальної ненульової складової всіх елементів масиву в даному випадку розглядається як формування внутрішнього порогу оброблення і є базовою процедурою SM – перетворення в кожному циклі оброблення. В результаті реалізується не тільки операція паралельного багатооперандного підсумовування чисел масиву, але й існує можливість відновити початковий масив чисел, а також відсортувати його елементи за зростанням їх числових значень та сформувати їх ранги. Для цього використовуються сформовані в процесі оброблення дві матриці бінарних масок, які є матрицями відповідно нульових та додатних ознак, що притаманні елементам поточних різницевих зрізів. Крім того, внутрішні пороги у кожному циклі оброблення в результаті утворюють вектор внутрішніх порогів, який приймає участь у відновленні елементів початкового масиву. У роботі наведено базові співвідношення різницево – зрізового оброблення, а також приклади, що підтверджують їх слушність з використанням даних, які представлено у вигляді таблиці.uk
dc.description.abstractThe features and functionality of processing of the one – dimensional (vector) arrays of numerical data by the use of computational method with the formation of difference slices are considered. At the base of this method SM – transformation principles are used. The allocation of the minimum of non-zero component of the element array in this case is considered as the formation of the internal processing threshold and is the basic procedure of SM - transformation in each processing cycle. As a result, not only the operation of parallel multi-operand summation of the number array is realized, but also there is an opportunity to restore the initial number array, as well as to sort its elements according to the growth of their numerical values and to form their ranks. Two matrices of binary masks are used for this, that are formed during the processing, which are the matrices of zero and positive criterion, respectively, inherent in the elements of the current difference slices. In addition, in each processing cycle the internal thresholds form a vector of internal thresholds as a result, which takes part in restoring the elements of the initial array. The it is presented in the article the basic relations of difference slice processing, and the examples that confirm their validity using data presented in the form of a table.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofОптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. № 2 : 32-37.uk
dc.relation.urihttps://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/626
dc.subjectрізницевий зрізuk
dc.subjectвекторний масив чиселuk
dc.subjectсортуванняuk
dc.subjectранжуванняuk
dc.subjectdifference sliceen
dc.subjectvector number arrayen
dc.subjectsortingen
dc.subjectrankingen
dc.titleОсобливості обчислювальних процесів на базі SM – перетворенняuk
dc.typeArticle
dc.identifier.udc004.272
dc.relation.referencesТ. Б. Мартинюк, Рекурсивні алгоритми багатооперандної обробки інформації. Монографія. Вінниця: «Універсум» Вінниця, 2000. – 216с.uk
dc.relation.referencesТ. Б. Мартинюк, В. В. Хомюк , Особенности математической модели дискретного SM-преобразования, Математичні машини і системи, №4, с. 145-155, 2010.ru
dc.relation.referencesТ. Б. Мартинюк, Л. И. Тимченко, А. В. Кожемяко, Л. М. Куперштейн, Эффективность посрезовой обработки векторных массивов данных, Математичні машини і системи, №2, с. 60-67. 2017.ru
dc.relation.referencesЯ Е. А. Яценко, Регулярные схемы алгоритмов адресной сортировки и поиска, Управляющие системы и машины, №5, с. 61-66, 2004.ru
dc.relation.referencesІ. Г. Цмоць, В. Я. Антонів, В. О. Парубчак, Паралельно-вертикальне сортування одновимірних даних методом злиття з використанням підрахунку, Збірник наукових праць. Інститут проблем моделювання в енергетиці, Вип. 68, с. 92-100, 2013.uk
dc.relation.referencesІ. Г. Цмоць, В. Я. Антонів, Алгоритми та паралельні структури сортування даних методом вставки, Науковий вісник НЛТУ, Вип. 261, с. 340-350, 2016.uk
dc.relation.referencesР. Сэджвик Р, Фундаментальные алгоритмы на С++. Анализ / Структуры данных / Сортировка / Поиск. СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002. – 688с.ru
dc.relation.referencesУ. Прэтт, Цифровая обработка изображений. Кн. 2. М.: Мир, 1982. – 480с.ru
dc.relation.referencesЕ. Ф. Очин, Вычислительные системы обработки изображений. Л.: Энергоатомиздат, 1989. – 136с.ru
dc.relation.referencesК. И. Кучеренко, Е. Ф. Очин, Процессоры двумерной медианной фильтрации изображений на основе сортирующих сетей, Автометрия, № 2, с. 13-19, 1988.ru
dc.relation.referencesІ. Г. Цмоць, Інформаційні технології та спеціалізовані засоби обробки сигналів і зображень у реальному часі. Львів: Видавництво УАД, 2005. – 228с.uk
dc.relation.referencesТ. Кохонен, Ассоциативные запоминающие устройства. М.: Мир, 1982. – 384с.ru
dc.relation.referencesД. Э. Кнут, Искуство программирования. Т. 3 Сортировка и поиск. М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 832с.ru
dc.relation.referencesТ. Б. Мартинюк, Б. І. Круківський, Модель паралельного сортувальника для асоціативного процесора, Вісник Вінницького політехнічного інституту, №5, с. 49-55, 2020. doi: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2020-152-5-49-55uk
dc.relation.referencesТ. Б. Мартинюк, Б. І. Круківський, Особливості паралельного алгоритму сортування з формуванням рангів, Кібернетика та системений аналіз, №1(58), с. 31-36, 2022. doi: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2020-152-5-49-55uk
dc.relation.referencesТ. Б. Мартинюк, А. В. Кожемʼяко, Б. І. Круківський, А. Г. Буда, Асоціативні операції на базі різнцево-зрізової обробки даних, Вісник Хмельницького національного університету. Технічні науки, №4, с. 159-163, 2022. doi: 10.31891/2307 – 5732 – 2022-311-4-159-163.uk
dc.relation.referencesW. Wójcik, S. Pavlov, M Kalimoldayev. (2019). Information Technology in Medical Diagnostics II. London: Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book. – 336 Pages, https://doi.org/10.1201/ 9780429057618.en
dc.relation.referencesHighly linear Microelectronic Sensors Signal Converters Based on Push-Pull Amplifier Circuits / edited by Waldemar Wojcik and Sergii Pavlov, Monograph, (2022) NR 181, Lublin, Comitet Inzynierii Srodowiska PAN, 283 Pages. ISBN 978-83-63714-80-2.en
dc.identifier.doi10.31649/1681-7893-2022-44-2-32-37


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію