ИСТИНА

Для выделения квазипериодических вариаций используется математический избирательный фильтр с весовой функцией: H(i)=RA*exp(-(PI*(i/T)**2)/2.)*cos(OMEG*i), где RA=SQRT(2.)/T, OMEG=2.*PI/T, PI=3.14159265, |i| меньше kT, T - исследуемый период, i - текущий индекс, 2*i(макс) + 1 - память фильтра. Если в исследуемых данных присутствуют низкочастотные (НЧ) составляющие, имеющие амплитуды значительно превышающие амплитуды исследуемых вариации, НЧ-составляющие могут заметно исказить исследуемые вариации. Для исключения подобного воздействия проводится оригинальная обработка. Первичные данные аппроксимируются рядом Фурье с таким количеством гармоник, чтобы были хорошо описаны все НЧ-составляющие, превышающие период исследуемой вариации. Предварительно проводится выравнивание начала и конца массива с помощью линейной функции, которая проводится через начальные и конечные точки и вычитается из первичных данных, чтобы не было разрыва функции на краях массива и не ухудшалась сходимость ряда. В качестве граничной частоты (ГЧ), подбирается частота, соответствующая более высокому периоду, чем исследуемый. При этом все НЧ-составляющие, включая ГЧ, хорошо аппроксимируются рядом Фурье. Затем берутся разности между первичными данными и аппроксимирующим рядом Фурье. В этих разностных данных уже отсутствуют все НЧ-составляющие вплоть до ГЧ. Все высокочастотные составляющие, в том числе исследуемая вариация остаются с неискаженными амплитудами. Следует отметить, что использованный избирательный фильтр хорошо локализован как по частоте, так и по времени и нисколько не уступает по своим достоинствам вейвлет анализу для конкретной частоты.