Постыв категории "Автоматика. Вычислительная техника"

В связи с объявленным переходом на отечественное программное обеспечение у разработчиков появилось больше смысла в создании и развитии собственных приложений.

Автор занимается созданием и совершенствованием программы, необходимость которой возникла на рубеже 2000-х для разработки имитационных моделей аспирантами.

Stamm это сверхкомпактная программа для первоначальной обработки исходных данных и имитационного моделирования, распространяемая бесплатно для учебных и научно-исследовательских заведений!

Программное обеспечение, имеющее стандартный интерфейс, простую и доступную систему организации имитационных моделей для неквалифицированных пользователей, позволит вам использовать главное преимущество использования персонального компьютера - решать прикладную задачу прямо на рабочем месте. Система первичной обработки и моделирования данных "Stamm", имеющая встроенные средства управления данными и моделирования, в том числе имитационного, и имеющая интуитивно понятный интерфейс, аналогичный популярному "Microsoft Excel", не претендует на универсальность, но в какой-то степени делает разработку имитационных моделей доступной для обычных пользователей. Программа создана с использованием библиотек Stingray ® "Objective Studio" и GSL.

Хранение данных и результатов их обработки организовано в виде рабочих книг а-ля Excel

Но помимо обычных таблиц с разнообразным форматированием ячеек, доступны специализированные листы...

Например, можно получить параметры и визуальные графики регрессионных зависимостей...

Можно оценить многофакторные зависимости методом Левенберга-Марквадта

Часто какие либо полезные данные "испорчены" влиянием внешних факторов. Восстановление таких данных непростая задача, которая решается на основе цифровых фильтров. Ранее эта технология использовалась при обработке фото и видеоизображений, но область использования фильтров гораздо шире.

Stamm теперь поддерживает линейные и нелинейные фильтры для "исправления" некорректных данных.

В программе используется кластерный анализ данных по методу K-средних.

В последних версиях в систему добавлены функции аппроксимации экспериментальных данных различными методами, в том числе, Base Spline (B-Spline) c варьированием пятью порядками интерполяции.