Индексирование сигналов и функций по форме.
Чёткий/нечёткий поиск и распознавание
сигналов и функций по форме.

Функции являются NBIT-примитивами.

Каждая функция задаётся одномерным массивом своих значений.

Поиск функций в NBITSearch осуществляется по их нормированной форме в соответствии с заданными пользователем критерием и погрешностью поиска.

Регулировка погрешности поиска может осуществляться с помощью интерфейса подобно тому, как осуществляется аналогичная регулировка в обычном осциллографе с помощью крутящихся регуляторов.


Рис.1. Нечёткий поиск
функций по форме (см. Ролик и Тест).

Рис.1: Нечёткий поиск фрагментов функций по форме в шумах пластин из нано трубок. Образец поиска чёрный, а его результат красный.

В NBITSearch могут передаваться не исходные кусочные функции F, а любые их преобразования G(F), также являющиеся кусочными функциями.

Например, в зависимости от конкретной задачи, преобразованиями G исходных функций F могут быть их разложения в ряды Фурье, интегралы, производные, логарифмы, различные спектры и т.д.

Этот простой метод сопоставления исходным функциям их произвольных преобразований может быть легко запрограммирован пользователем.

Преобразования G необязательно сохранять на жёстком диске. Эти преобразования достаточно реализовать так, чтобы они автоматически исполнялись в оперативной памяти компьютера перед их непосредственной передачей в NBITSearch вместо функций F.

Таким образом, NBITSearch предоставляет исследователям неограниченные возможности, а именно:

– поиск функций по форме с регулируемой погрешностью,
– поиск функций по форме их преобразований с регулируемой погрешностью.

Индексирование не самих функций, а их преобразований позволяет осуществлять такие виды поиска, как, например:

– поиск функций по их периметру с регулируемой погрешностью,
– поиск функций по ограниченной ими площади с регулируемой погрешностью,
– поиск функций по их спектру с регулируемой погрешностью.

NBITSearch позволяет создавать индексы, каждый из которых поддерживает эффективный (быстрый) поиск миллиардов исходных гладких кусочных функций F или их преобразований G(F).

Эти характеристики потенциально позволяют осуществлять исследования в новом качестве. Например, исследования таких объектов, как микрочастицы, белки и аминокислоты при использовании методов малоуглового рассеяния (МУР).

Также возникают совершенно новые возможности поиска скрытых закономерностей в экспериментальных данных, содержащих шум. Например, в исследованиях экспериментальных зависимостей шумов, когда экспериментаторам интуитивно ясно, что такие данные содержат эффекты каких-то физических явлений, но визуально их выявить из огромного объёма получаемой информации не представляется возможным.


Поисковая Технология разработана при поддержке Фонда СР МФП НТС,
образованного Правительством Российской Федерации
ООО Новосиб-БИТ © 2004 - 2017
Запатентовано