Modeling of systems and processes Modeling of systems and processes Моделирование систем и процессов 2219-0767 89118 10.12737/2219-0767-2024-42-50 Технические науки Технические науки On the possibilities of using the method of near-periodic analy-sis for image processing О возможностях применения метода почти-периодического анализа для обработки изображений https://orcid.org/0000-0002-8926-3151 Калач Андрей Владимирович Kalach Andrey V. a_kalach@mail.ru

доктор химических наук;

doctor of chemical sciences;

 Парамонов Александр Александрович Paramonov Aleksandr A. paramonov_a_a99@mail.ru Воронежский институт ФСИН России Воронеж Россия Voronezh institute of the federal penitentiary service of Russia Voronezh Russian Federation МИРЭА – Российский технологический университет Россия MIREA – Russian technological university Russian Federation Институт информационных технологий МИРЭА – Российского технологического университета Москва Россия Institute of information technologies of the MIREA – Russian university of technology Moscow Russian Federation 23 10 2024 23 10 2024 17 3 44 52 30 09 2024 30 09 2024 https://zh-szf.ru/en/nauka/article/89118/view

В работе представлено применение метода почти-периодического анализа на основе сдвиговой функции к обработке данных, представленных в виде изображений аэрофотосъемки динамики активности циклонов. В ходе исследования были проведены пространственный, временной и пространственно-временной почти-периодический анализы. Предложенный метод почти-периодического анализа на основе сдвиговой функции показал возможности для выполнения пространственной сегментации изображения как в декартовых, так и в полярных координатах, а также определил существование периодичности во временной шкале набора данных. На основе полученных результатов было проведено пространственно-временное исследование набора данных с итоговой сегментацией изображения. Показа-но существование почти-периодов в декартовой системе пространственных координат изображения. Представ-лены обоснования того, что в декартовой системе координат, почти-периодический анализ в полярных координатах представляет качественную ритмическую раз-метку. Продемонстрировано, что почти-периодический анализ на основе обобщённой сдвиговой функции предоставляет возможность использования и во временном срезе исследуемого набора данных. В статье приводится классификационная модель для частей изображения, полученная на основе статистических оценок срезов обобщенной сдвиговой функции группировок временных рядов, при использовании почти-периодического анализа демонстрируется возможность для применения его для пространственно-временного анализа данных, полученных по результатам аэрофотосъемки динамики активности циклонов

The paper presents the application of the method of near-periodic analysis based on the shift function to the pro-cessing of data presented in the form of aerial images of the dynamics of cyclone activity. In the course of the study, spa-tial, temporal and spatiotemporal near-periodic analyses were carried out. The proposed method of near-periodic analysis based on the shift function showed the possibilities for performing spatial segmentation of the image in both Cartesian and polar coordinates, and also determined the existence of periodicity in the time scale of the dataset. Based on the results obtained, a spatiotemporal study of the da-taset with the final image segmentation was carried out. The existence of near-periods in the Cartesian system of spatial coordinates of the image is shown. The existence of near-periods in the Cartesian system of spatial coordinates of the image is shown. The substantiation of the fact that in the Cartesian coordinate system, almost periodic analysis in polar coordinates represents a qualitative rhythmic marking is presented. It is demonstrated that an almost periodic analysis based on a generalized shift function provides the possibility of using the studied data set in a time slice. The article presents a classification model for parts of the image, obtained on the basis of statistical estimates of slices of the generalized shift function of time series groupings, When using near-periodic analysis, the possibility of using it for spatial and temporal analysis of data obtained from aerial photography of the dynamics of cyclone activity is demonstrated

 методы анализа данных данные с упорядоченным ар-гументом тренд нелинейные колебания почти-период анализ изображений Data analysis methods data with an ordered argument trend nonlinear fluctuations near-period image analysis

Капков, Р. Ю. Рост объема данных как предпосылка повышения ценности данных в задачах управления / Р. Ю. Капков // Международный электронный журнал. Устойчивое развитие: наука и практика. – 2020. – № 2(28). – С. 78-84. Kapkov, R. Yu. Rost ob'ema dannyh kak predposylka povysheniya cennosti dannyh v zadachah upravleniya / R. Yu. Kapkov // Mezhdunarodnyy elektronnyy zhurnal. Ustoychivoe razvitie: nauka i praktika. – 2020. – № 2(28). – S. 78-84. Paramonov A.A., Kuzmin V.I., Dzerjinsky R.I. Analysis of almost-periodic and almost-proportional characteristics of a representative sample local minima time series // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. V. 1047. 012045. https://doi.org/10.1088/1757-899X/1047/1/012045. Paramonov A.A., Kuzmin V.I., Dzerjinsky R.I. Analysis of almost-periodic and almost-proportional characteristics of a representative sample local minima time series // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. V. 1047. 012045. https://doi.org/10.1088/1757-899X/1047/1/012045. Парамонов А.А. Анализ динамики макроэкономических показателей России / Па-рамонов А.А., Кузьмин В.И. // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2022. №11/2. С. 123-128. – DOI 10.37882/2223-2966.2022.11-2.24. Paramonov A.A. Analiz dinamiki makroekonomicheskih pokazateley Rossii / Pa-ramonov A.A., Kuz'min V.I. // Sovremennaya nauka: aktual'nye problemy teorii i praktiki. Seriya: Estestvennye i tehnicheskie nauki. 2022. №11/2. S. 123-128. – DOI 10.37882/2223-2966.2022.11-2.24. Dzerjinsky, R.I., Krynetsky, B.A., Chernorizova, N.V. (2021). The Changes Dynamics Analysis in the Japanese Stock Exchange Nikkei^225 Index in the Latest Time. In: Silhavy, R., Silhavy, P., Prokopova, Z. (eds) Data Science and Intelligent Systems. CoMeSySo. Lecture Notes in Networks and Systems, 2021. V. 231. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-90321-3_11. Dzerjinsky, R.I., Krynetsky, B.A., Chernorizova, N.V. (2021). The Changes Dynamics Analysis in the Japanese Stock Exchange Nikkei^225 Index in the Latest Time. In: Silhavy, R., Silhavy, P., Prokopova, Z. (eds) Data Science and Intelligent Systems. CoMeSySo. Lecture Notes in Networks and Systems, 2021. V. 231. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-90321-3_11. Fathi M., Haghi Kashani M., Jameii S.M. Big Data Analytics in Weather Forecasting: A Systematic Review // Arch Computat Methods Eng. 2022. V. 29. P. 1247-1275. https://doi.org/10.1007/s11831-021-09616-4. Fathi M., Haghi Kashani M., Jameii S.M. Big Data Analytics in Weather Forecasting: A Systematic Review // Arch Computat Methods Eng. 2022. V. 29. P. 1247-1275. https://doi.org/10.1007/s11831-021-09616-4. Парамонов А.А. Программный комплекс обработки сигналов, представленных не-линейными колебаниями с трендом. / Парамонов А.А., Кузьмин В.И. // Оптические методы исследования потоков: Труды XVII Международной научно-технической конференции, 26-30 июня 2023. – М. – С. 265-274. Paramonov A.A. Programmnyy kompleks obrabotki signalov, predstavlennyh ne-lineynymi kolebaniyami s trendom. / Paramonov A.A., Kuz'min V.I. // Opticheskie metody issledovaniya potokov: Trudy XVII Mezhdunarodnoy nauchno-tehnicheskoy konferencii, 26-30 iyunya 2023. – M. – S. 265-274. Kuzmin V., Gadzaov A., Dzerjinsky R. Methods for data analysist. М.: Издательство «Перо», 2021. 243 с. Kuzmin V., Gadzaov A., Dzerjinsky R. Methods for data analysist. M.: Izdatel'stvo «Pero», 2021. 243 s. He J., Yang K., Tang W., Qin J., Chen Y., Li X. The first high-resolution meteorological forcing dataset for land process studies over China // Sci Data. 2020. V. 7. 25. https://doi.org/10.1038/s41597-020-0369-y. He J., Yang K., Tang W., Qin J., Chen Y., Li X. The first high-resolution meteorological forcing dataset for land process studies over China // Sci Data. 2020. V. 7. 25. https://doi.org/10.1038/s41597-020-0369-y. Miró Ò., Benito-Lozano M., Lopez-Ayala P., Gil V., Lopez-Ayala P., Mueller C., Traveria L., López-Hernández M.de los A., Yufera-Sanchez A., Strebel I., Rodríguez S., Llorens P., Espinosa B., Jacob J., Tost J., Alquézar-Arbé A., Burillo-Putze G. Influence of Meteorological Temperature and Pressure on the Severity of Heart Failure Decompensations // J. gen. intern. med. 2023. V. 38. P. 600-609. https://doi.org/10.1007/s11606-022-07743-7. Miró Ò., Benito-Lozano M., Lopez-Ayala P., Gil V., Lopez-Ayala P., Mueller C., Traveria L., López-Hernández M.de los A., Yufera-Sanchez A., Strebel I., Rodríguez S., Llorens P., Espinosa B., Jacob J., Tost J., Alquézar-Arbé A., Burillo-Putze G. Influence of Meteorological Temperature and Pressure on the Severity of Heart Failure Decompensations // J. gen. intern. med. 2023. V. 38. P. 600-609. https://doi.org/10.1007/s11606-022-07743-7. Varela-Lasheras I. The effects of weather and mobility on respiratory viruses dynamics before and during the COVID-19 pandemic in the USA and Canada // PLOS Digital Health. 2023. V. 2. №. 12. e0000405. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000405. Varela-Lasheras I. The effects of weather and mobility on respiratory viruses dynamics before and during the COVID-19 pandemic in the USA and Canada // PLOS Digital Health. 2023. V. 2. №. 12. e0000405. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000405. Baskakov A.G., Krishtal I.A., Uskova N.B. On the spectral analysis of a differential operator with an involution and general boundary conditions // Eurasian Mathematical Journal. 2020. Т. 11. № 2. С. 30-39. https://doi.org/10.32523/2077-9879-2020-11-2-30-39. Baskakov A.G., Krishtal I.A., Uskova N.B. On the spectral analysis of a differential operator with an involution and general boundary conditions // Eurasian Mathematical Journal. 2020. T. 11. № 2. S. 30-39. https://doi.org/10.32523/2077-9879-2020-11-2-30-39. Jin H., Li M., Hopwood G., Hochman Z., Bakar K Sh. Improving early-season wheat yield forecasts driven by probabilistic seasonal climate forecasts // Agricultural and Forest Meteorology, 2022. V. 315. 108832. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2022.108832. Jin H., Li M., Hopwood G., Hochman Z., Bakar K Sh. Improving early-season wheat yield forecasts driven by probabilistic seasonal climate forecasts // Agricultural and Forest Meteorology, 2022. V. 315. 108832. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2022.108832. Brown J.N., Hochman Z., Holzworth D., Horan H. Seasonal climate forecasts provide more definitive and accurate crop yield predictions // Agric. For. Meteorol., 2018. V. 260-261. P. 247-254. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2018.06.001/ Brown J.N., Hochman Z., Holzworth D., Horan H. Seasonal climate forecasts provide more definitive and accurate crop yield predictions // Agric. For. Meteorol., 2018. V. 260-261. P. 247-254. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2018.06.001/ Cannon A.J. Multivariate quantile mapping bias correction: an N-dimensional probability density function transform for climate model simulations of multiple variables // Clim. Dynam., 2018. V. 50 (1-2). P. 31-49. https://doi.org/10.1007/s00382-017-3580-6/ Cannon A.J. Multivariate quantile mapping bias correction: an N-dimensional probability density function transform for climate model simulations of multiple variables // Clim. Dynam., 2018. V. 50 (1-2). P. 31-49. https://doi.org/10.1007/s00382-017-3580-6/ Cantelaube P., Terres J.M. Seasonal weather forecasts for crop yield modelling in Europe // Tellus Series A: Dynamic Meteorology and Oceanography. 2005. V. 57 (3). P. 476-487. https://doi.org/10.1111/j.1600-0870.2005.00125.x Cantelaube P., Terres J.M. Seasonal weather forecasts for crop yield modelling in Europe // Tellus Series A: Dynamic Meteorology and Oceanography. 2005. V. 57 (3). P. 476-487. https://doi.org/10.1111/j.1600-0870.2005.00125.x Tropical Cyclone IR-to-Rainfall Prediction Dataset [Электронный ресурс]. – Режим доступа: URL: https://www.kaggle.com/datasets/kbdharun/tcirrp-dataset/data (дата обращения 04.03.2024) Tropical Cyclone IR-to-Rainfall Prediction Dataset [Elektronnyy resurs]. – Rezhim dostupa: URL: https://www.kaggle.com/datasets/kbdharun/tcirrp-dataset/data (data obrascheniya 04.03.2024) Кузьмин В.И., Тытик Д.Л., Гадзаов А.Ф. Дискретность и непрерывность в свойствах физико-химических систем. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2014, с.191. Kuz'min V.I., Tytik D.L., Gadzaov A.F. Diskretnost' i nepreryvnost' v svoystvah fiziko-himicheskih sistem. M.: FIZMATLIT, 2014, s.191. Кузьмин В.И. Модели и алгоритмы анализа нелинейных колебаний с трендом: монография / В.И. Кузьмин, А.Б. Самохин, В.В. Чердынцев, А.Ф. Гадзаов. М.: МИРЭА, 2015. 94 с. Kuz'min V.I. Modeli i algoritmy analiza nelineynyh kolebaniy s trendom: monografiya / V.I. Kuz'min, A.B. Samohin, V.V. Cherdyncev, A.F. Gadzaov. M.: MIREA, 2015. 94 s. Baskakov A.G., Strukov V.E., Strukova I.I. Harmonic analysis of functions in homogeneous spaces and harmonic distributions that are periodic or almost periodic at infinity .. Sbornik: Mathematics. 2019. V. 210. I. 10. С. 1380-1427. https://doi.org/10.1070/SM9147. Baskakov A.G., Strukov V.E., Strukova I.I. Harmonic analysis of functions in homogeneous spaces and harmonic distributions that are periodic or almost periodic at infinity .. Sbornik: Mathematics. 2019. V. 210. I. 10. S. 1380-1427. https://doi.org/10.1070/SM9147. Ghadge A., Wurtmann H., Seuring S. Managing climate change risks in global supply chains: a review and research agenda // Int. J. Prod. Res. 2020. V. 58 (1). P. 44-64, https://doi.org/10.1080/00207543.2019.1629670. Ghadge A., Wurtmann H., Seuring S. Managing climate change risks in global supply chains: a review and research agenda // Int. J. Prod. Res. 2020. V. 58 (1). P. 44-64, https://doi.org/10.1080/00207543.2019.1629670.