<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">scienceit</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Наука. Инновации. Технологии</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Science. Innovations. Technologies</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2308-4758</issn><publisher><publisher-name>North-Caucasus Federal University</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">scienceit-516</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ НАУКИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>PHYSICAL AND MATHEMATICAL SCIENCES</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМЫ ОСТАТОЧНЫХ КЛАССОВ ДЛЯ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА НА ОСНОВЕ ВЕЙВЛЕТ-ПРЕОБРАЗОВАНИЯ И РАСПРЕДЕЛЕННОЙ АРИФМЕТИКИ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>APPLICATION OF A SYSTEM OF RESIDUAL CLASSES FOR SPECTRAL ANALYSIS BASED ON WAVELET TRANSFORMS</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Лавриненко</surname><given-names>Ирина Николаевна</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Lavrynenko</surname><given-names>Irina N.</given-names></name></name-alternatives><email xlink:type="simple">lavrinenko_ir1@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Северо-Кавказский федеральный университет</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>NCFU</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2013</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>07</day><month>09</month><year>2022</year></pub-date><volume>0</volume><issue>3</issue><fpage>30</fpage><lpage>38</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Лавриненко И.Н., 2022</copyright-statement><copyright-year>2022</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Лавриненко И.Н.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Lavrynenko I.N.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://scienceit.elpub.ru/jour/article/view/516">https://scienceit.elpub.ru/jour/article/view/516</self-uri><abstract><p>В статье приведен сравнительный анализ методов и алгоритмов определения характеристик сигналов; показано, что метод преобразования со смешанными основаниями эффективно может реализовать эти процедуры в модулярном компьютере.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>This article provides a comparative analysis of methods and algorithms for identification of characteristics of signals;it is shown that the method of converting a mixed base can effectively implement these procedures in a modular computer.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>Cистема остаточных классов</kwd><kwd>обобщенная позиционная система счисления</kwd><kwd>вейвлет-преобразование</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Яковлев А. Н. Основы вейвлет-преобразования сигналов. Радиотехника: учебное пособие. М.: САЙНС-ПРЕСС, 2003. 80 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Яковлев А. Н. Основы вейвлет-преобразования сигналов. Радиотехника: учебное пособие. М.: САЙНС-ПРЕСС, 2003. 80 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. 464 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. 464 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Червяков Н. И., Сахнюк П. А., Шапошников А. В., Макоха А. Н. Нейрокомпьютеры в остаточных классах. Книга 11: учебное пособие. М.: Радиотехника, 2003. 272 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Червяков Н. И., Сахнюк П. А., Шапошников А. В., Макоха А. Н. Нейрокомпьютеры в остаточных классах. Книга 11: учебное пособие. М.: Радиотехника, 2003. 272 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
