ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







De-Noise Data by Using Multivariate Wavelets in the Path Analysis with Application

العنوان بلغة أخرى: تخفيض الضوضائية باستخدام المويجات متعددة المتغيرات في تحليل المسار مع التطبيق
المصدر: مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: بهرزنجي، نظيرة صديق كريم (مؤلف)
مؤلفين آخرين: محمد، آواز شهاب (م. مشارك), الزبيدي، طه حسين علي (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج10, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2020
الصفحات: 268 - 294
DOI: 10.32894/1913-010-001-012
ISSN: 2222-2995
رقم MD: 1107147
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
De-Noise | Multivariate Wavelets | Path Analysis | Thresholding
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

5

حفظ في:
المستخلص: تم في هذا البحث معالجة مشكلة تلوث البيانات المستخدمة في تحليل المسار عندما تكون ذات أبعاد متعددة من خلال تنقيتها بخوارزمية مقترحة تعتمد على الموجات متعددة المتغيرات (Daubechies, bior and rbio) وعلى قطع العتبة الناعمة وتقدير مستواها بطريقة (Minimax) ومن ثم مقارنتها مع نتائج تحليل المسار قبل معالجة مشكلة التلوث من خلال تطبيق عملي تناول مسببات مشكلة تلوث المياه في إقليم كردستان، وأستنتج البحث على كفاءة الخوارزمية المقترحة مقارنة مع الطريقة التقليدية وذلك من خلال استخدام لغة ماتلاب والبرنامج الإحصائي الجاهز (SPSS) مع (Amos).

In this research dealing with pollution in multivariate data used in the analysis path through the purification by an algorithm proposed based on multivariate wavelets (Daubechies, bior and rbio) and soft thresholding and estimate of level in a way (Minimax) and then compare them with the results path analysis before dealing with pollution through the practical application of analyzing the causes of a problem water pollution in the Kurdistan region, concluded research on the proposed algorithm is efficient compared with the classical method depending on the MATLAB language and program (SPSS) with (Amos).

ISSN: 2222-2995

عناصر مشابهة