ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. ISSN 1684-1719. 2021. № 8
Оглавление выпуска

Текст статьи (pdf)

English page

 

DOI: https://doi.org/10.30898/1684-1719.2021.8.8

УДК: 621.391:004.93:6

 

ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ВОЛН ЗАРАЖЕНИЯ КОРОНОВИРУСОМ ВО ФРАНЦИИ, ШВЕЦИИ И КИТАЕ

 

А. П. Анютин 1, Т. М. Ходыкина 2

 

1 Фрязинский филиал Института радиотехники и электроники

им. В.А. Котельникова РАН, 141190, г. Фрязино Московской области,

пл. Введенского, д. 1.

2 Первый МГМУ им. И.М. Сеченова, 119048, г. Москва,

ул. Большая Пироговская, д. 19, стр. 1.

 

Статья поступила в редакцию 30 июля 2021 г.

 

Аннотация. В данной работе рассчитаны и исследованы вейвлет-спектры для временных рядов, представляющих собой динамику новых случаев заражения коронавирусом во Франции, Швеции и Китае. Обнаружено, что вейвлет-спектры для этих стран имеют характерные разномасштабные внутренние циклы, число которых зависит от характера карантинных мероприятий. Установлено, что структура вейвлет-спектров, их внутренние циклы и их длительность практически не зависят от географического положения, плотности и количества населения.

Ключевые слова: вейвлет-спектры, вейвлеты Добиши, динамика новых случаев заражения коронавирусом во Франции, Швеции и Китае, пандемия, COVID-19, карантинные мероприятия.

Abstract. In this work, the wavelet spectra were calculated and studied for time series representing the dynamics of the new cases of coronavirus infection in France, Sweden and China. It was found that the Wavelet spectra for these countries have characteristic different-scale internal cycles, the number of which depends on the nature of the quarantine activities. It was detected that structure of the Wavelet spectra, their duration is practically independent of the geographic location, density and population size.

Key words: the wavelet spectra, Daubechies wavelet, dynamics of new cases of coronavirus infection in France, Sweden and China, pandemic, COVID-19, quarantine activities.

 

Литература

1. Статистик коронавируса в мире: по странам на сегодня. GOGOV.ru https://gogov.ru/covid19/world

2. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. Москва. ДМК Пресс. 2009. 448 с.

3. Дьяконов В.П. Вейвлеты: от теории к практике. Москва. СОЛОН-Р. 2002. 440 c.

4. Астафьева Н.М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения. УФН. 1996. Т.166. №11. С.1145-1170.

https://doi.org/10.3367/UFNr.0166.199611a.1145

5. Дремин И.М., Иванов O.В., Нечитайло В.А. Вейвлеты и их использование. УФН. 2001. Т.171. №5. С.465-501.

https://doi.org/10.3367/UFNr.0171.200105a.0465

6. Анютин А.П., Морозов Д.С. Вейвлет-анализ рядов Кондратьева. Нелинейный мир. 2012. Т.10. №10. С.696-699.

7. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Москва, Ижевск: РХД. 2001. 463 с.

8. Чуи К. Введение в вейвлеты. Москва. Мир. 2001. 412 с.

 

Для цитирования:

Анютин А.П., Ходыкина Т.М. Вейвлет-анализ динамики волн заражения коронавирусом во Франции, Швеции и Китае. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2021. №8. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2021.8.8