Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "filter methods" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Modelowanie zakłóceń impulsowych w przetwarzaniu sygnałów biomedycznych
Impulsive noise modeling in biomedical signal processing
Autorzy:
Pander, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158197.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
zakłócenia impulsowe
filtr miriadowy
filtr medianowy
rozkłady α-stabilne
metody odporne
impulsive noise
myriad filter
median filter
SαS distribution
robust methods
Opis:
Literatura cyfrowego przetwarzania sygnałów jest zdominowana przez założenie o gaussowskim charakterze zakłóceń. Jednak w rzeczywistych warunkach zakłócenia charakteryzują się rozkładami innymi niż gaussowskie. Często zakłócenia mają charakter impulsowy. Z uwagi na dużą liczbę sygnałów elektrofizjologicznych, do badań został wybrany sygnał EKG. Podczas przeprowadzania prób wysiłkowych zakłócenia mięśniowe wykazują charakter impulsowy. Celem pracy jest przedstawienie różnych modeli zakłóceń impulsowych stosowanych do zakłócania sygnałów biomedycznych. W pracy zostaną przedstawione następujące modele zakłóceń: Gaussa-Bernoulliego, Gaussa-Laplace'a, Gaussa-Cauchy'ego oraz model wykorzystujący symetryczne rozkłady alfa-stabilne. Symulowane zakłócenia są dodawane do sygnału o zadanej wartości SNR. Następnie wykorzystując filtrację liniową oraz nieliniową zostaną zmierzone zniekształcenia resztowe w sygnale po filtracji.
A literature of digital signal processing is dominated by the assumption of Gaussian distribution of disturbances. But in a real world of signals such statement is too optimistic. Some noises distributions differ from the idealistic Gaussian model. Noises are often impulsive in their nature. There exists many different electrophysiological signals, but for the purpose of this work the electrocardiogram (ECG signal) was chosen. This signal is almost always disturbed by a noise. A noise that appears in ECG signals during the stress test (mainly a muscle noise) has an impulsive nature. The main aim of this work is to present different models of an impulsive noise. In this paper the following models of impulsive disturbances are introduced: a Gaussian-Bernoulli, a Gaussian-Laplace, a Gaussian-Cauchy and a symmetric alpha-stable model. Simulated noise is added to signal with known values of SNR. Then the linear and nonlinear filtering methods are applied and the rest distortions in a filtered signal are measured.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 429-432
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza porównawcza klasycznych metod optymalizacji i algorytmu genetycznego na przykładzie projektowania filtrów
Comparison Analysis of Classical Static Optimization Methods and Genetic Algorithm for Example of The Filter Design
Autorzy:
Rutczyńska-Wdowiak, K.
Stefański, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155008.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
metody optymalizacji statycznej
algorytmy genetyczne
projektowanie filtrów
classical static optimization methods
genetic algorithms
design of filters
Opis:
W pracy przedstawiono analizę porównawczą metod klasycznych optymalizacji (Box'a i Nelder'a-Mead'a) oraz algorytmu genetycznego w problemie projektowania filtru cyfrowego na przykładzie jego prototypu analogowego. Badania koncentrowały się na określeniu wpływu wybranej metody, zadanych warunków startowych (przestrzeni poszukiwań) oraz kryterium minimalizacji i zatrzymania algorytmów na dokładność uzyskania optymalnego rozwiązania.
The purpose of the paper is to provide a basis for comparison between classical static optimization methods (Box and Nelder-Mead) and genetic algorithm regarding digital filters based on analog prototype. The analysis of optimization methods (genetic and classical) with regard to convergence and accuracy for the process of searching solution and time of numerical calculations was carried out. It is genetic algorithm, rather than classical static optimization method, that ensures greater probability of finding the global minimum of function. Application of numerical static optimization method is frequently limited due to instability of filter mathematical model during the process of analysis. From among other methods subjected to analysis it is only Box's method that enables the introduction of restrictions which ensure stability of the filter model. Furthermore, the local minimum of function instead of the global one is determined particularly in case of large number of parameters. The genetic algorithms through the random choice of a sufficient number of representative searches within the whole population of potential solutions and therefore the chance of determining the local minimum instead of a global one is considerably smaller than in case of using of classical method. On the other hand, the genetic algorithm requires more numerical calculations by comparison with Nelder-Mead's or Box's methods.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 6, 6; 624-627
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies