Гелиогеофизические приложения современных методов обработки цифровых данных

) и NOAA

). В рамках каждого

события получены вейвлет-спектры минутных данных плотности

скорости

, температуры

, давления

, модуля и компонент

межпланетного магнитного поля

|В|, Bx, By, Bz

. Работа предлагаемого

алгоритма идентификации плазменных потоков в солнечном ветре

нейросетевым классификационным подходом выполнена на 24 событиях.

Каждый анализируемый тип потока представлен шестью событиями

(по каталогам): MC (28.07.2000, 29.12.2000, 12.04.2001, 28.05.2001,

09.08.2001, 17.04.2002), CIR (27.07.2003, 05.04.2005, 07.05.2007, 20.09.2007,

27.09.2007, 25.10.2007), Shocks (19.12.2002, 27.02.2003, 14.07.2003,

17.07.2003, 12.04.2004, 22.07.2004), HSS (01.03.2000, 26.07.2003,

20.11.2004, 04.07.2006, 29.07.2007, 17.12.2007).

Общеизвестно, что техника вейвлет-преобразования применяется

в прикладных задачах, требующих сжатия информации с минимальными

потерями. Преимущество такого подхода, в отличие от Фурье-

преобразования,

оперирующего

бесконечными

гармоническими

функциями, обеспечивается в первую очередь определением базиса в виде

конечной функции, подбираемой под конкретный численный эксперимент.

Кроме того, вейвлет-анализ позволяет получать спектр в строго

определенном частотном диапазоне, что дает возможность ограничить

область поиска особенностей исходного сигнала [

Добеши, 2001

Дополнительная конкретизация информации может быть обеспечена путем

вычисления вейвлет-скелетонных спектров, отражающих внутреннюю

динамику процессов разных типов и масштабов.

В настоящем исследовании в качестве базового вейвлета

в численных экспериментах выбрана функция Добеши (Daubechies)

четвертого порядка. Масштабные коэффициенты вейвлет-преобразования

рассматривались в двух МГД-диапазонах периодов: 2-30 мин. (8,3-0,6 мГц)

и 31-60 мин. (0,6-0,3 мГц). Дальнейшая конкретизация информации

(постпроцессинг) может быть обеспечена путем вычисления вейвлет-

скелетонных спектров, отражающих внутреннюю динамику процессов

разных типов и масштабов. Пример постпроцессинга результатов вейвлет-

преобразования с получением скелетонов, характеризующих процесс

смены режима колебаний на конкретной частоте в конкретный момент

времени (в окне, постоянном по времени и растущем с периодом),

приведен на рисунке 2.2.