Как продвинуть сайт на первые места?
Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.

Ускорение продвижения
Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.



Иллюстрированный самоучитель по MathCAD 12

Спектральный анализ

Мощным инструментом обработки данных, определенных дискретной зависимостью y(xi) или непрерывной функцией f(x) (полученной, например посредством интерполяции или регрессии, как об этом рассказано в главе 13), является спектральный анализ, имеющий в своей основе различные интегральные преобразования. Спектральный анализ используется как в целях подавления шума, так и для решения других проблем обработки данных.

Спектром совокупности данных у(х) называют некоторую функцию другой координаты (или координат) F(w), полученную в соответствии с определенным алгоритмом. Примерами спектров являются преобразование Фурье (см. разд. 14. Т) и вейвлет-преобразование (си. разд. 14.2). Напомним, что некоторые преобразования, например, Фурье и Лапласа, можно осуществить в режиме символьных вычислений (см. главу 5). Каждое из интегральных преобразований эффективно для решения своего круга задач анализа данных.

Задачами, непосредственно связанными со спектральным анализом, являются проблемы сглаживания и фильтрации данных (см. разд. 14.3). Они заключаются в построении для исходной экспериментальной зависимости y(xi) некоторой (непрерывной или дискретной) зависимости f (х), которая должна приближать ее, учитывая к то м у же, что данные (xi,yi) получены с некоторой погрешностью, выражающей шумовую компоненту измерений. При этом функция f (х) с помощью того или иного алгоритма уменьшает погрешность, присутствующую в данных (xi,yi). Такого типа задачи называют задачами фильтрации. Сглаживание путем построения регрессии данных (см. разд. 13.2) – это частный случай фильтрации.

Примечание
Здесь нельзя не отметить, что в качестве дополнений к Mathcad поставляются три пакета расширения, включающие большое количество дополнительных встроенных функций для обработки данных. Названия пакетов расширения говорят сами за себя: Wavelet extension pack (Вейвлет-анализ данных), Signal processing (Анализ сигналов) и Image processing (Анализ изображений). Работа с пакетами расширения не слишком отличается от обычных приемов работы с Mathcad – следует только установить их определенным образом, как описано в руководстве пользователя Mathcad. Рассмотрение их возможностей выходит далеко за пределы данной книги, поэтому лишь упомянем о том, что описание встроенных функций и примеры их применения рассмотрены в трех электронных книгах, представляющих, соответственно, три упомянутых пакета расширения. Получить доступ к нужной книге можно, наводя указатель мыши на пункт E-Books (Электронные книги) в меню Help (Справка) и выбирая в открывающемся подменю имя нужного пакета расширения
.

Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.