Занятие 13 (лекция). Спектральные методы обработки сигналов. Вейвлет анализ. Вейвлет нейронные сети | Открытые видеолекции учебных курсов МГУ

Занятие 13 (лекция). Спектральные методы обработки сигналов. Вейвлет анализ. Вейвлет нейронные сети

Лекция из курса:

Машинное обучение. Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы

Доленко Сергей Анатольевич

Видео не может быть загружено из-за проблем с интернет-соединением или проблем на сервере. Или формат файла не поддерживается вашим браузером.

Занятие 13 (лекция). Спектральные методы обработки сигналов. Вейвлет анализ. Вейвлет нейронные сети

Видео закончится через

NaN:NaN

00:00

00:00

00:19

Следующая секция начнется через 00:51

Приветствие

00:51

Следующая секция начнется через 00:51

Фурье-анализ

05:34

Следующая секция начнется через 00:51

Спектральные методы обработки сигналов

11:51

Следующая секция начнется через 00:51

Анализ структуры сигналов. Оконное преобразование Фурье

20:07

Следующая секция начнется через 00:51

Вейвлет-анализ. Дискретное вейвлет-преобразование

52:33

Следующая секция начнется через 00:51

Нормировка спектра. Примеры вейвлетов

59:20

Следующая секция начнется через 00:51

Применение вейвлетов для анализа сигналов

1:05:09

Следующая секция начнется через 00:51

Применение вейвлетов: компрессия данных

1:41:42

Следующая секция начнется через 00:51

Универсальная аппроксимация

Свернуть таймкоды

00:00

00:00

Скорость

Качество

00:00

00:00

Скорость

Качество

Занятие 13 (лекция). Спектральные методы обработки сигналов. Вейвлет анализ. Вейвлет нейронные сети

Предыдущая лекция

Занятие 12 (практикум). Задача линейной регрессии. Метод главных компонент

Следующая лекция

Занятие 14 (практикум). Введение в PyTorch